项目中优化sql语句执行效率的方法:1)尽量选择较小的列2)将where中用的比较频繁的字段建立索引3)select子句中避免使用'*'4)避免在索引列上使用计算.not in 和<>等操作5)当只需要一行数据的时候使用limit 16)保证单表数据不超过200W,适时分割表.针对查询较慢的语句,可以使用explain 来分析该语句具体的执行情况. -----------------------------------------------------------------------

(1)尽量选择较小的列: (2)将where中用的比较频繁的字段建立索引: (3)select中避免使用*: (4)避免在索引列上使用计算.not in和<>等操作: (5)当只需要一行数据时候使用limit1: (6)保证单表数据不超过200w,实时分割表: 针对查询较慢的语句,可以使用explain来分析该语句具体的执行情况.

mysql优化(三)–explain分析sql语句执行效率 mushu 发布于 11个月前 (06-04) 分类:Mysql 阅读(651) 评论(0) Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where …] 例如:explain select * from

mysql优化–explain分析sql语句执行效率 Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select - from - [where -] 例如: explain select * from news where id = 1; 输出: id select_type table type

--统计sql语句执行效率SELECT (total_elapsed_time / execution_count)/1000 N'平均时间ms' ,total_elapsed_time/1000 N'总花费时间ms' ,total_worker_time/1000 N'所用的CPU总时间ms' ,total_physical_reads N'物理读取总次数' ,total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数' ,total_logical_reads

Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where …] 例如:explain select * from news; 输出:+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+-

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1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

查询效率分析:子查询为确保消除重复值,必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询.在这种情况下可以考虑用联接查询来取代.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN.因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的.因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历. 建立合理的索引,避免扫描多余数据,避免表扫描!几百万条数据,照样几十毫秒完成查询.2. SQL提高查询效率2008-05-12 21:

mysql性能的检查和调优方法 Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where ...] 例如:explain select * from news; 输出:+----+-------------+-------+-------+-------------

Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看 SQL 语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where ...] 例如:explain select * from news; 输出:+----+-------------+-------+-------+-------------------+-------

方法一: SET STATISTICS io ON SET STATISTICS time ON go ---需要测试的sql语句 go SET STATISTICS profile OFF SET STATISTICS io OFF SET STATISTICS time OFF 点击SqlServer查询下的“消息”:

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Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where …] 例如:explain select * from news; 输出:+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+-

1.尽量适用联接查询来取代子查询 2.如果要用子查询,用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN,因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的.因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历. 3.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,避免扫描多余数据,避免表扫描! 在有索引的基础上,避免以下情况,导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描: 3.1

浅谈MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有nul

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

在日常开发中,使用到的数据表经常都会有索引,这些索引可能是开发人员/DBA建表时创建的,也可能是在使用过程中新增的.合理的使用索引,可以加快数据库查询速度.然而,在实际开发工作中,会出现有些sql语句执行时不会使用索引.而使用了全表扫描的情况,造成执行速度慢的问题.下面我列举两种比较典型的场景: 场景一:mysql时间字段上使用like 表结构:CREATE TABLE `orders` (`orders_id` int(11) NOT NULL,`order_status` tinyint(4

1.建立表索引 create index 索引名 on 表名(列名,列名); 2.删除表索引 drop index 索引名 on 表名; 3.查看表索引 select * from sysibm.sysindexes where tbname='表名';   ---表名区分大小写 或者在后台可以用: describe indexes for table 表名; 4.查看SQL语句执行计划 db2expln -d 库名 -f test.sql -t -g -z ";" > test

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

前言 网上很多jenkins工程中基于shell或批处理方式调用sql文件执行sql命令的方式,大部分都是需要基于sql文件来完成的,因此在sql语句发生变化时需要去jenkins服务端修改对应的sql文件或者通过上传的方式进行替换,对于多人协助相对比较麻烦,为了解决此问题,本方法是基于groovy对mysql的操作为基础的SQL语句执行. 脚本编写 首先,我们需要使用IDEA编写基于groovy语言的mysql操作脚本,创建一个基于groovy新的项目,选择Groovy library,如下图