[开发]SQL优化思路(以oracle为例) powered by wanglifeng https://www.cnblogs.com/wanglifeng717 单表查询的优化思路 单表查询是最简单也是最重要的模块,它是多表等查询的基础. 避免对数据重复扫描 能一次扫描拿到的数据,不要重复扫描,查一次库能解决的问题,最好不要多次查.数据的读取非常消耗资源,减少对数据块的扫描. 例如: 1.SELECT COUNT (*) FROM employees WHERE salary < 2000;…

paip.sql索引优化----join 代替子查询法 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax select SQL_NO_CACHE  *,(     SELECT      LEFT (fecye, 1)     FROM      cyefenbyao   force index(i_hezi)      WHERE      cyefenbyao.hezi = r…

SQL索引优化方法 以下是代码片段: ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ResumeCreateTime DESC) as [RowID] ,[TopDegree] ,[DegreeRankID] ,[UserResume].[UserResumeID] ,[UserResume].[UserID] ,[ResumeName] ,[BirthDate] ,[WorkStartedDate] ,[SalaryNeeded] ,[BufferTimeSpanID] ,[Resum…

序言数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化.本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌,希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’总纲建立必要的索引这次传授的降龙十八掌,总纲只有一句话:建立必要的索引,这就是后面降龙十八掌的内功基础.这一点看似容易实际却很难.难就难在如何判断哪些索引是必要的,哪些又是不必要的.判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助.具体到方法上,就必须熟…

1. 尽可能把数据的存储和计算放入Memory而不是Disk,且减少IO操作,比如运用Redis等缓存技术 2. 对数据表进行精心设计,特别是大数据表,对常用数据字段进行适当的冗余,尽可能避免分表导致的Join查询,即使非Join不可也是大表和小表Join,而不是一堆大表之间Join 3. 对常用查询字段,特别是作为Join on条件的字段,必须建立索引 4. 对大数据集结果做条件限制,仅返回其小范围子集,例如运用Limit或Where进行条件过滤 N张表join,然后select如何优化? 1…

数据库及表结构基本设计规范 1. 所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb).Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好. 2. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型 列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,索引的性能也越差. 3. 尽可能把所有列定义为NOT NULL 索引NULL列…

查询速度慢的原因很多,常见如下几种:    1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.    3.没有创建计算列导致查询不优化.    4.内存不足    5.网络速度慢    6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)    7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.    9.返回了不必要的行和列   …

1. MySQL索引原理以及查询优化 2.…

sql语句时间花在哪了? 1 等待时间 2 执行时间 这两个时间并非孤立的,单条语句执行的快 其他语句等待的时间就少 执行时间花在哪了? 1 查找 沿着索引查找 慢者可能全表扫描 2 取出 查到行后,把数据取出来(sending data) 如何查询快? 1 查询快 联合索引的顺序 区分度 长度 2 取的快 索引覆盖(不回行) 3 传输的少 ,更少的行和列 切分查询:按数据拆分多次 插入1w行数据,每1000条为单位插入 分解查询:按逻辑把多表连接查询分成多个简单的sql sql语句优化思路 不…

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20…