Ⅰ 我的程序，查询数据库很慢。请问怎么提高查询速度
SQL提高查询效率
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，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，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=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理
1、避免将字段设为“允许为空”
2、数据表设计要规范
3、深入分析数据操作所要对数据库进行的操作
4、尽量不要使用临时表
5、多多使用事务
6、尽量不要使用游标
7、避免死锁
8、要注意读写锁的使用
9、不要打开大的数据集
10、不要使用服务器端游标
11、在程序编码时使用大数据量的数据库
12、不要给“性别”列创建索引
13、注意超时问题
14、不要使用Select *
15、在细节表中插入纪录时，不要在主表执行Select MAX(ID)
16、尽量不要使用TEXT数据类型
17、使用参数查询
18、不要使用Insert导入大批的数据
19、学会分析查询
20、使用参照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where
提高SQL查询效率（要点与技巧）：
· 技巧一：
问题类型：ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。
解决方法：修改查询语句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改为
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
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技巧二：
问题类型：如何用简易的办法实现类似网络的多关键词查询（多关键词用空格或其它符号间隔）。
解决方法：
'//用空格分割查询字符串
ck=split(word," ")
'//得到分割后的数量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一个字段中查询
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二个字段中同时查询
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
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技巧三：大大提高查询效率的几种技巧
1. 尽量不要使用 or，使用or会引起全表扫描，将大大降低查询效率。
2. 经过实践验证，charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率，并且charindex()会使索引失去作用（指sqlserver数据库）
3. column like '%"&word&"%' 会使索引不起作用
column like '"&word&"%' 会使索引起作用（去掉前面的%符号）
（指sqlserver数据库）
4. '%"&word&"%' 与'"&word&"%' 在查询时的区别：
比如你的字段内容为 一个容易受伤的女人
'%"&word&"%' ：会通配所有字符串，不论查“受伤”还是查“一个”，都会显示结果。
'"&word&"%' ：只通配前面的字符串，例如查“受伤”是没有结果的，只有查“一个”，才会显示结果。
5. 字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”，尽量使用“select 字段1,字段2,字段3........”。实践证明：每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引，一般默认为ID，也可以改为其它的字段。
7. 为你的表建立适当的索引，建立索引可以使你的查询速度提高几十几百倍。（指sqlserver数据库）
· 以下是建立索引与不建立索引的一个查询效率分析：
Sqlserver索引与查询效率分析。
表 News
字段
Id：自动编号
Title：文章标题
Author：作者
Content：内容
Star：优先级
Addtime：时间
记录：100万条
测试机器：P4 2.8/1G内存/IDE硬盘
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方案1：
主键Id，默认为聚集索引，不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc
从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序
查询时间：50秒
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方案2：
主键Id，默认为聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序
查询时间：2 - 2.5秒
=======================================================
方案3：
主键Id，默认为聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
从字段Title和Author中模糊检索，按Star排序
查询时间：2 秒
=======================================================
方案4：
主键Id，默认为聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
从字段Title和Author中模糊检索，不排序
查询时间：1.8 - 2 秒
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方案5：
主键Id，默认为聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'
或
select * from News where Author like '"&word&"%'
从字段Title 或 Author中检索，不排序
查询时间：1秒
· 如何提高SQL语言的查询效率?
问：请问我如何才能提高SQL语言的查询效率呢？
答：这得从头说起：
由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。
一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。
搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。
带有 =、<、<=、>、>= 等操作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列则不是搜索参数：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：
第一种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01") and (employee.dep_code="01");
它的搜索分析结果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析结果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。
第三种方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……
使用SQL语句时应注意以下几点：
1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本可以进行的优化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。
2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。
3、避免对搜索参数使用其他的数学操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
应改为：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等这样的操作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。
· ORACAL中的应用
一个1600万数据表－－短信上行表TBL_SMS_MO
结构：
CREATE TABLE TBL_SMS_MO
(
SMS_ID NUMBER,
MO_ID VARCHAR2(50),
MOBILE VARCHAR2(11),
SPNUMBER VARCHAR2(20),
MESSAGE VARCHAR2(150),
TRADE_CODE VARCHAR2(20),
LINK_ID VARCHAR2(50),
GATEWAY_ID NUMBER,
GATEWAY_PORT NUMBER,
MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE
);
CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 1M
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 64K
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
问题：从表中查询某时间段内某手机发送的短消息，如下SQL语句：
SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回结果大约需要10分钟，应用于网页查询，简直难以忍受。
分析：
在PL/SQL Developer，点击“Explain Plan”按钮（或F5键），对SQL进行分析，发现缺省使用的索引是IDX_MO_DATE。问题可能出在这里，因为相对于总数量1600万数据来说，都mobile的数据是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比较容易锁定数据。
如下优化：
SELECT /*+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
测试：
按F8运行这个SQL，哇～... ... 2.360s，这就是差别。
http://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/archive/2013/07/31/3227244.html
Ⅱ 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
1、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。
2、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。
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null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，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=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。
23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
Ⅲ 网站数据库查询如何优化才能达到最佳速度
建议你这样试试看：
用多少数据就取多少数据原则
减少连表查询
给数据库经常查询的表加索引
优化数据库结构，减少不必要的查询
经常使用不经常更新的数据缓存起来
这样做的好处：优化数据库查询对于提高网站打开速度、减轻服务器压力非常重要。
注意事项：
1、对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描
2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描
3、不要在条件判断时进行 算数运算
4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
5 论索引技巧
Ⅳ 如何解决SQL查询速度太慢
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。
Ⅳ 影响数据库查询和连接速度的因素以及提高查询和连接速度的方法
几种情况：
1、建立所以可以提高查询速度，但是删除插入操作多了，索引会影响速度；
2、必须定期重建索引；
3、定期清理数据库文件中的碎片，即压缩数据文件，具体可以参考帮助文档；
4、如果碎片太多，只能重建数据文件；
5、优化sql语句，这是非常重要的，减少连接查询和排序等。
Ⅵ 怎么提高数据库的海量数据的查询速度
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
Ⅶ 如何提高数据库的访问速度
Connection pool的原理是，IIS+ASP体系中维持了一个连接缓冲池，建立好的数据库连接在ASP程序中的断开都是逻辑断开，而实际的物理连接被存储在池中并被维护。这样，当下一个用户访问时，直接从连接缓冲池中取得一个数据库连接，而不需重新连接数据库，因此，可以大大地提高系统的响应速度。
Ⅷ 怎么可以提高数据库查询数据的速度
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引
临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
Ⅸ 怎么提高网站从服务器读取数据的速度
现在服务器的配置层出不穷，读取速度成为了重中之重，那我们改怎么样来提高服务器的读取速度呢？下面壹基比小喻来教你们几个方法。
1.使用内存数据库,、
内存数据库，其实就是将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。
但是安全性的问题可以说是内存数据库最大的硬伤。因为内存本身有掉电丢失的天然缺陷，因此我们在使用内存数据库的时候，通常需要，提前对内存上的数据采取一些保护机制，比如备份，记录日志，热备或集群，与磁盘数据库同步等方式。对于一些重要性不高但是又想要快速响应用户请求的部分数据可以考虑内存数据库来存储，同时可以定期把数据固化到磁盘。
2.使用RDD
在大数据云计算相关领域的一些应用中，Spark可以用来加快数据处理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早来源与Berkeley实验室的一篇论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。% n( i. u5 O! m;
3.增加缓存
很多web应用是有大量的静态内容，这些静态内容主要都是一些小文件，并且会被频繁的读，采用Apache以及nginx作为web服务器。在web访问量不大的时候，这两个http服务器可以说是非常的迅速和高效，如果负载量很大的时候，我们可以采用在前端搭建cache服务器，将服务器中的静态资源文件缓存到操作系统内存中直接进行读操作，因为直接从内存读取数据的速度要远大于从硬盘读取。这个其实也是增加内存的成本来降低访问磁盘带来的时间消耗。
4.使用SSD
除了对内存方面的优化，还可以对磁盘这边进行优化。跟传统机械硬盘相比，固态硬盘具有快速读写、质量轻、能耗低以及体积小等特点。但是ssd的价格相比传统机械硬盘要贵，有条件的可以使用ssd来代替机械硬盘。/
5.优化数据库)
大部分的服务器请求最终都是要落到数据库中，随着数据量的增加，数据库的访问速度也会越来越慢。想要提升请求处理速度，必须要对原来的单表进行动刀了。目前主流的Linux服务器使用的数据库要属mysql了，如果我们使用mysql存储的数据单个表的记录达到千万级别的话，查询速度会很慢的。根据业务上合适的规则对数据库进行分区分表，可以有效提高数据库的访问速度，提升服务器的整体性能。另外对于业务上查询请求，在建表的时候可以根据相关需求设置索引等，以提高查询速度。
Ⅹ 怎样优化数据库查询怎样才能提高数据库的查询效率
网上有好多这方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的几点给你列一下。
第一点：网速得给力，也就是应用服务器和数据库服务器之间不要做过多限制，特别是防火墙方面的，最好在一个网段
第二点：使用数据库连接池，无需创建连接，直接查询
第三点：查询语句上要明确指定查询那些列
第四点：连接查询，嵌套查询方面要仔细斟酌，选择最优的方案
第五点：分清各个函数、一些语法的特性，比如要分得清什么时候用 exists 什么时候用in
第六点：随着数据量的增大，再好的语句也会慢下来，可以考虑利用分区
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其他方面还有，可以查看下论坛上的帖子总结一下