有索引的列优先,都有索引的看查询出来的数据量,少的优先 in ,not in,<>,is null,is not null 等由于不会走索引,尽量不要使用. WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响,如 Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1K以下' and xh_bz=1 Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1K以下' 以上两个SQL中dy_dj及xh_bz两个字

对于存储过程为什么比sql效率高的原因有4点 第一就是使用存储过程允许组建式编成, 二是可以对程序进行编译,

index seek和index scan 提高sql 效率解释解释index seek和index scan:索引是一颗B树,index seek是查找从B树的根节点开始,一级一级找到目标行.index scan则是从左到右,把整个B树遍历一遍.假设唯一的目标行位于索引树最右的叶节点上(假设是非聚集索引,树深度2,叶节点占用k页物理存储).index seek引起的IO是4,而index scan引起的IO是K,性能差别巨大.关于索引,可以仔细读读联机文档关于物理数据库体系结构部分     查

[MySQL优化] -- 如何查找SQL效率地下的原因   来源: ChinaUnix博客 日期: 2009.07.20 16:12 (共有条评论) 我要评论       查询到效率低的 SQL 语句 后,可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序,比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额,需要关联 sales 表和 company 表,并且对 profit 字段做求和( su

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null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

类别 子类 表达式或描述 原因 索引 未建索引   产生全表扫描   未利用索引 substring(card_no,1,4)=′5378′ 产生全表扫描     amount/30< 1000 产生全表扫描     convert(char(10),date,112)=′19991201′ 产生全表扫描     where salary<>3000 产生全表扫描     name like ‘%张’ 产生全表扫描     first_name + last_name ='beill c

转 :  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.html hive的查询注意事项以及优化总结 . Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ...

这几天一直在写SQL,有时候对比同样效果的SQL语句,可是查询所需要的时间有时候相差很多,下面总结遇到的几个点: 1.between   and 在有些时候自己比较喜欢使用这个语句,因为可以通过把数据变成number型然后省去大于号小于号,比如比较常用的查询一个月的数据. select * from table1 where to_number(to_char(createdate,'yyyymmdd')) between 20140901 and 20140930 --用于查询一个月的数据 这

关于in和or的效率对比:http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3416737.html 在没有索引的情况下,in的效率高 SQL语句效率:http://wenku.baidu.com/link?url=NE6iSwPibvMjL1y8dOJExUO31KkdgP5LgIg2hI9dIgoeA5yLXVzTDgtotFlHDul10mbhwsTdfIEI6D7cf40Nmbfeh9K5Fb4aZMNmJBpT72S Mysql执行计划解读:http:

1. 数据库结构 2. insert 测试 insert 的测试包括 1) 批量拼接values()插入 2) 有事务for循环插入 3) 无事务for循环插入 测试 SQL: <!-- 普通 insert --> <insert id="insert" parameterType="com.qunar.mybatistask.bean.Post" keyProperty="id"> <![CDATA[ insert

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 tbl_name或:EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options 前者可以得出一个表的字段结构等等,后者主要是给出相关的一些索引信息,而今天要讲述的重点是后者. 例: EXPLAIN SELECT sum(amoun

SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*) FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H WHERE H.EMPNO = E.EMPNO AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC; 通过调用下面的函数可以提高效率. FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN

最近主导了旗下某核心项目升级到EfCore3 由于之前Core2升级时候也踩过不少的坑很多东西都有规划和准备,整体上还是没出太大问题 但是最近突然发现efcore对于使用了ownedType的生成语句有问题 查找了一下资料发现已经有人在efcore的github上开了issus了,并且还讨论的蛮多的了 https://github.com/dotnet/efcore/issues/18299 鉴于很多人看到一堆E文后会直接放弃,下面我简单阐述下这个问题 EfCore自2.0的时候引入了一个叫Ow

今天开发问我一个问题,PL/SQL很快出结果了,为什么应用还是很慢 create index F_AGT_SAVB_ACCTINFO_H_idx4 on F_AGT_SAVB_ACCTINFO_H (agmt_id,last_trans_date,acct_bal,start_dt,end_dt,acct_status); SQL> select agmt_id, max(last_trans_date) last_trans_date, sum(acct_bal) acct_bal from

1.oracle 批量插入: insert into tableName(col1,col2,col3...)    select 1,'第一行第一列值','第二列值' from dual union    select 2,' 第二行第一列值 ','第二列值' from dual union    select 3,' 第三行第一列值 ','第二列值' from dual; 至于这里的dual表是啥,可以自己问google! 2.mysql 批量插入: insert into  tableNa

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基

1.返回行与逻辑读的比率 CREATE TABLE t as select * from dba_objects; --CREATE INDEX idx ON t (object_id); ---例1 alter session set statistics_level=all; ; SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL,NULL,'allstats last')); PLAN_TABLE_OUTPUT --------------

提高SQL查询效率的常用方法 (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自

出处:https://www.cnblogs.com/exe19/p/5786806.html 我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(interse

我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中

为什么要优化: 随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们 就需要做一个优化调整. 数据库优化这个课题较大,可分为四大类: >主机性能>内存使用性能>网络传输性能>SQL语句执行性能[软件工程师]下面列出一些数据库SQL优化方案: (01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考) 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择