sql優化
在我們書寫sql語句的時候，其實書寫的順序、策略會影響到sql的效能，雖然實現的功能是一樣的，但是它們的效能會有些許差別。
①選擇最有效率的表名順序
資料庫的解析器按照從右到左的順序處理from子句中的表名，from子句中寫在最後的表將被最先處理
在from子句中包含多個表的情況下：
如果三個表是完全無關係的話，將記錄和列名最少的表，寫在最後，然後依次類推
也就是說：選擇記錄條數最少的表放在最後
如果有3個以上的表連線查詢：
如果三個表是有關係的話，將引用最多的表，放在最後，然後依次類推。
也就是說：被其他表所引用的表放在最後
例如：查詢員工的編號，姓名，工資，工資等級，部門名
emp表被引用得最多，記錄數也是最多，因此放在form字句的最後面
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal)
資料庫採用自右而左的順序解析where子句,根據這個原理,表之間的連線必須寫在其他where條件之左,那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在where子句的之右。
emp.sal可以過濾多條記錄，寫在where字句的最右邊
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
from dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)
我們當時學習的時候，「*」號是可以獲取表中全部的字段資料的。
但是它要通過查詢資料字典完成的，這意味著將耗費更多的時間
使用*號寫出來的sql語句也不夠直觀。
④用truncate替代delete
這裡僅僅是：刪除表的全部記錄，除了表結構才這樣做。
delete是一條一條記錄的刪除，而truncate是將整個表刪除，保留表結構，這樣比delete快
⑤多使用內部函式提高sql效率
例如使用mysql的concat()函式會比使用||來進行拼接快，因為concat()函式已經被mysql優化過了。
⑥使用表或列的別名
如果表或列的名稱太長了，使用一些簡短的別名也能稍微提高一些sql的效能。畢竟要掃瞄的字元長度就變少了。。。
⑦多使用commit
comiit會釋放回滾點…
⑧善用索引
索引就是為了提高我們的查詢資料的，當表的記錄量非常大的時候，我們就可以使用索引了。
⑨sql寫大寫
我們在編寫sql 的時候，官方推薦的是使用大寫來寫關鍵字，因為oracle伺服器總是先將小寫字母轉成大寫後，才執行
⑩避免在索引列上使用not
因為oracle伺服器遇到not後，他就會停止目前的工作，轉而執行全表掃瞄
①①避免在索引列上使用計算
where子句中，如果索引列是函式的一部分，優化器將不使用索引而使用全表掃瞄，這樣會變得很慢
①②用 >= 替代 >
低效：
select * from emp where deptno > 3
--首先定位到deptno=3的記錄並且掃瞄到第乙個dept大於3的記錄
select * from emp where deptno >= 4
直接跳到第乙個dept等於4的記錄
select * from emp where sal = 1500 or sal = 3000 or sal = 800;
select * from emp where sal in (1500,3000,800);
如果索引是建立在多個列上，只有在它的第乙個列被where子句引用時，優化器才會選擇使用該索引。 當只引用索引的第二個列時，不引用索引的第乙個列時，優化器使用了全表掃瞄而忽略了索引
create index emp_sal_job_idex
on emp(sal,job);
----------------------------------
select *
from emp
where job != 'sales';
上邊就不使用索引了。
1）正規化優化： 比如消除冗餘（節省空間。。）
2）反正規化優化：比如適當加冗餘等（減少join）
3）拆分表： 垂直拆分和水平拆分
資料庫效能優化之SQL優化
優化目標 減少 io 次數 io永遠是資料庫最容易瓶頸的地方，這是由資料庫的職責所決定的，大部分資料庫操作中超過90 的時間都是 io 操作所占用的，減少 io 次數是 sql 優化中需要第一優先考慮，當然，也是收效最明顯的優化手段。降低 cpu 計算 除了 io 瓶頸之外，sql優化中需要考慮的就...
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資料庫優化 資料庫優化吧我覺應該從硬碟 記憶體和網路頻寬考慮，提高硬碟的讀寫速度，增大頻寬提高吞吐量，增大伺服器記憶體，可以採用讀寫分離，降低單台資料庫的訪問壓力，查詢的時候控制資料量的大小，返回更少資料，減少互動次數，減少cpu及記憶體的開銷，sql優化 如果乙個表中資料量過大我們可以採用橫切割，...