1,对sql进行优化的原则有哪些

太多了最主要的几点:1 减少返回不必要的数据2 减少物理和逻辑读次数 3 减少计算次数以上两个方面就优化了 内存 硬盘读写 CPU的消耗,基于以上原则,你可以使查询跑的更快,数据表设计的更合理。请采纳,如有疑问,及时沟通!

对sql进行优化的原则有哪些

2,数据库优化都包括那些方面

优化三言两语说不清楚,大致需要以下几点: 8.存储引擎的选择 8.表结构,包括索引,字段类型,表数据 8.sql不能写太烂,至少通过explain测试查询利用了索引 8.硬件优化,包括cpu,内存,磁盘i/o,等合理分配

数据库优化都包括那些方面

3,数据库的优化

查询语句优化:避免过多的表关联,注意where 中的字段顺序,先过滤有索引的,能尽量缩小数据范围的等。 索引优化:合理分析并设置、调整索引。 表结构优化:如果数据量过大,纵向或者横向拆分表。纵向拆,将前n个字段放在一个表,后面m个放另一个表。横向:满足一定条件的数据放一个表,比如公司员工特别多,男雇员放一个,女雇员放一个表,人妖放一个表。 存储方式优化:通过不同的存储空间或者表分区,将数据存放在不同的存储区域,达到充分利用IO的目的

数据库的优化

4,数据库的优化包括哪些方面呀

数据库的优化说起来很简单。就像打水的木桶一样,降低瓶颈。首先要对数据库运行情况做分析。看哪些等待时间较多,有哪些瓶颈。比如是cpu?IO?硬解析较多?cache命中率低?再分别处理。,从数据库整体来说,一般主要还是根据主机配置情况和实际使用情况做一些配置调整比如SGA的容量。增加数据文件,合理分配表空间,合理分区,降低IO热点等。但大多数时候数据库优化都会在SQL上体现出来,一般有问题的数据库多半是有执行计划异常,或者是表设计不合理等造成某些SQL执行效率极低,影响这个数据库性能。
数据库性能优化主要一下几个方面:1、sql语句的执行计划是否正常2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数3、数据库实体的碎片的整理(特别是对某些表经常进行insert和delete动作,尤其注意,索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段,对于业务比较频繁的系统,最好一个月重建一次)4、减少表之间的关联,特别对于批量数据处理,尽量单表查询数据,统一在内存中进行逻辑处理,减少数据库压力(java处理批量数据不可取,尽量用c或者c++ 进行处理,效率大大提升)5、对访问频繁的数据,充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的,在设计过程中,为了减少其他表的关联,增加一些冗余字段,提高查询性能

5,mysql索引优化的规则注意事项

常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果。3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制。 最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。 优先执行那些能够大量减少结果的连接。 拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间,更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。 如果一定需要连接很多表才能得到数据,那么很可能意味着设计上的缺陷。 连接是outer join,非常不好。因为outer join意味着必须对左表或右表查询所有行。 如果表很大而没有相应的where语句,那么outer join很容易导致table scan或index scan。 要尽量使用inner join避免scan整个表。 优化建议: 1)使用临时表存放t1表的结果,能大大减少logical reads(或返回行数)的操作要优先执行。 仔细分析语句,你会发现where中的条件全是针对表t1的,所以直接使用上面的where子句查询表t1,然后把结果存放再临时表#t1中: Select t1….. into #tt1 from t1 where…(和上面的where一样) 2)再把#tt1和其他表进行连接: Select #t1…Left outer join …Left outer join… 3)修改 like 程序,去掉前置百分号。like语句却因为前置百分号而无法使用索引4)从系统设计的角度修改语句,去掉outer join。5)考虑组合索引或覆盖索引消除clustered index scan。 上面1和2点建议立即消除了worktable,性能提高了几倍以上,效果非常明显。

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