首先声明一下,sql会用略懂,不是专家,以下内容均为工作经验,聊以抒情. 今天帮忙验证同事发布的端口时,查看了一下相关sql内容,发现其使用的sql语句会导致笛卡尔积现象,为了帮其讲解进行了如下分析: student表: teacher表: course表: student_course表: 与发现问题类似的SQL1查询语句: SELECT d.st_name,d.class_id,d.st_id FROM course AS a, student_course AS b, teacher AS

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

常见优化Sql查询性能的方法有哪些? 1.查询条件减少使用函数,避免全表扫描 2.减少不必要的表连接 3.有些数据操作的业务逻辑可以放到应用层进行实现 4.可以使用with as 5.使用“临时表”暂存中间结果 6.不要把SQL语句写得太复杂 7.不能循环执行查询 8.用 exists 代替 in 9.表关联关系不要太纠结 10.查询多用索引列取查,用charindex或者like[0-9]来代替%%

Mysql 服务性能优化配置:http://5434718.blog.51cto.com/5424718/1207526[该文章很好] Sql查询性能优化 对Sql进行优化,肯定是该Sql运行未能达到预期:Mysql运行是基于开销的,CPU和IO. 所以第一步,监控该Sql的运行开销,找出性能瓶颈:第二步,查看该Sql的执行计划,根据执行计划 找出关键点,有针对性的进行优化. 监控Sql开销,使用profiling. 开启profiling:set profiling=1;[关闭:set pro

SQL查询性能分析之(not in).(and not).().(!=)性能比较 SQL Server Bruce 3年前 (2013-01-08) 3284浏览 0评论 <:article class="article-content"> // 在与朋友讨论查询时引出了not in 与and not两种踢出方法,相互的口舌之争之后我决定动手来查查看,他们到底有什么区别,谁的执行效率更高,今后该如何选择性能最优的查询条件.由于本人能力有 限,肚子中的墨水有限,所以本文有什么

前言 之前我们已经讨论过动态SQL查询呢?这里为何再来探讨一番呢?因为其中还是存在一定问题,如标题所言,很多面试题也好或者有些博客也好都在说在执行动态SQL查询时sp_executesql的性能比exec好,但是事实真是如此?下面我们来一探究竟. 探讨sp_executesql和exec执行动态SQL查询性能 首先我们创建如下测试表. CREATE TABLE dbo.TestDynamicSQL ( Col1 INT PRIMARY KEY , Col2 SMALLINT NOT NULL ,

1.关于SQL查询效率,100w数据 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 default '',classid int not null default 0,writetime datetime not null default getdate())go -- 建

        一个查询需要的CPU.IO资源越多,查询运行的速度就越慢,因此,描述查询性能调节任务的另一种方式是,应该以一种使用更少的CPU.IO资源的方式重写查询命令,如果能够以这样一种方式完成查询,查询的性能就会有所提高.         如果调节查询性能的目的是让它使用尽可能少的服务器资源,而不是查询运行的时间最短,那么就更容易测试你采取的措施是提高了查询的性能还是降低了查询的性能.尤其是在资源利用不断变化的服务器上更是如此.首先,需要搞清楚在对查询进行调节时,如何测试我们的服务器的资源

前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将上面

先来看看什么是书签查找: 当优化器所选择的非聚簇索引只包含查询请求的一部分字段时,就需要一个查找(lookup)来检索其他字段来满足请求.对一个有聚簇索引的表来说是一个键查找(key lookup),对一个堆表来说是一个RID查找(RID lookup).这种查找即是——书签查找. 书签查找根据索引的行定位器从表中读取数据.因此,除了索引页面的逻辑读取外,还需要数据页面的逻辑读取. 从索引的行定位器到从表中读取数据这之间会产生一些额外的开销,本文就来解决这个开销. 先看下我的测试表结构: 其中可

之前很傻很天真地以为无非就是逐个计算距离,然后比较出来就行了,然后当碰到访问用户很多,而且数据库中经纬度信息很多的时候,计算量的迅速增长,能让服务器完全傻逼掉,还是老前辈的经验比我们丰富,给了我很大的启示. MySQL性能调优 – 使用更为快速的算法进行距离计算 最近遇到了一个问题,通过不断的尝试最终将某句原本占据近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提高了100倍. 问题是这样的,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构可以简化 为:id(int),longitude(long

要写出高效的SQL,那么必须必须得清楚SQL执行路径,介绍如何提高SQL性能的文章很多,这里不再赘述,本人来谈谈如何从 减少SQL回表次数 来提高查询性能,因为回表将导致扫描更多的数据块. 我们大家都知道,数据库表中数据存储都是以块为单位,称为数据块:表中每行数据都有唯一的地址标志ROWID. 举个例子: select a from test_db where b=5 A.假设b上没有索引 1.那么该条SQL将进行表扫描,扫描所有该表的数据块 2.从数据块中找到记录,并且进行过滤 可想而知,没有

使用高效的查询 使用 EXISTS 代替 IN -- 查询A表中同时存在B表的数据 -- 慢 SELECT * FROM Class_A WHERE id IN (SELECT id FROM Class_B); -- 快 SELECT * FROM Class_A A WHERE EXISTS (SELECT * FROM Class_B B WHERE A.id = B.id); EXISTS更快的原因: 如果连接列(id )上建立了索引,那么查询 Class_B 时不用查 实际的表,只需查

  前言 前面几节都是讲的基础内容,本节我们讲讲索引性能优化,当对大数据进行处理时首先想到的就是索引,一旦遇到这样的问题则手忙脚乱,各种查资料,为何平常不扎实基本功呢,我们由浅入深,简短的内容,深入的理解,而非一上来就把问题给框死,立马给出解决方案,抛出问题,再到解决问题,你GET了没有.Always to review the basics. Bookmark Lookup.RID Lookup.Key Lookup定义 一说到这三者,如果对索引研究不深的童鞋估计是懵逼的,什么玩意,我们姑且将

可以使用explain来分析MySQL查询性能,举例如下: 1.使用explain语句去查看分析结果 如 explain select * from test1 where id=1; 会出现: id  selecttype  table  type possible_keys  key key_len  ref rows  extra各列. 其中: type=const表示通过索引一次就找到了: key=primary的话,表示使用了主键: type=all,表示为全表扫描: key=null

本质原因在于:SQL Server 统计信息只包含复合索引的第一个列的信息,而不包含复合索引数据组合的信息 来源于工作中的一个实际问题, 这里是组合列数据不均匀导致查询无法预估数据行数,从而导致无法选择合理的执行计划导致性能低下的情况 我这里把问题简单化,主要是为了说明问题 如下一张业务表,主要看两个“状态”字段,BusinessStatus1 和 BusinessStatus2 create table BusinessTable ( Id ,), Col2 ), Col3 ), Col4 )

 1.表定义 (1)如果字符串字段是经常需要用到的,可以冗余,否则不要冗余 (2)经常需要作为where的查询条件的字段,可以建索引:但是过多的索引会影响写入时的性能 (3)合理定义字段的数据类型 (4)分离存放附件或者大(超)文本的表 (5)字段数据类型尽可能使用更小的长度 2.在sql中 (1)减少*的使用 (2)避免使用游标,select中的逻辑 可以使用“ case 加 自定义函数”代替 (3)在使用join前,先把将要连接的集合用现有的条件缩小,然后再连接 (4)减少in的使用,尤其是

为什么查询会很慢 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.要优化查询,实际上是要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快. 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端."执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等. 在完成这些任务的

近段时间以来,一直在探究SQL Server查询性能的问题,当然也漫无目的的查找了很多资料,也从网上的大神们的文章中学到了很多,在这里,向各位大神致敬.正是受大神们无私奉献精神的影响,所以小弟也作为回报,分享一下关于SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这两条T_SQL命令,在查询优化性能中的作用. 首先我想说明一下这篇文章不是关于如何优化SQL Server查询性能的,因为关于这方面的内容太多,太复杂.另外查看很多关于性能优化(该文章中,指的是查询性能)的资

在上一篇文章中,我们一起了解了关系模型与关系运算相关的知识,接下来我们一起谈谈,面对复杂的关系数据,我们如何来优化,SQL如何玩转更优呢? 在上一篇中抛出了4个关于优化方面的问题: 1.返回表中0.014%的数据应不应该走索引? 2.什么样的列必须建立索引呢? 3.嵌套查询.HASH连接.排序合并连接.笛卡尔连接等怎样玩能达到最优? 4. IN 与EXISTS 谁快谁慢? 整个优化内容篇幅过长,查询优化内容并非一篇文章就能讲明白,更多是需要自己的消化并通过实践运用来得出自己的一套优化体系.文本也

第1章 sql查询性能调整 第4章 索引分析