在数据库中条件查询很慢的时候，如何优化?

最新推荐文章于 2025-10-15 15:05:43 发布
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#数据库 #sql #优化 #c

本文介绍了四种SQL优化技巧：1. 建立索引以提升查询性能；2. 减少表之间的关联操作；3. 优化SQL语句，避免全表扫描；4. 简化查询字段，减少返回数据量。
 

1.建索引（a 提高查询检索的性能b 创建唯一索引c 创建主键d

归类）
2.减少表之间的关联
3.优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询，

应该走索引,把数据量大的表排在前面
4.简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽

量返回少量数据

 

ping159
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面试官问：一张数据量很大的表，分页查询特别耗时，你有什么优化方案？
JineD的博客
04-27 2753
像标题那样的问题，你一般都是如何去做查询呢？下面来看看，实际开发中我们会遇到，面试的时候也是会被问到的问题。 在开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用limit进行数据的读取，在使用limit进行分页的测试过程中，得到以下数据： select*fromnewsorderbyiddesclimit0,10 耗时0.003秒 select*fromnewsorderbyiddesclimit10000,10 耗时0.058秒 select*fromnews...
怎样对 PostgreSQL 中的慢查询进行分析和优化？
技术笔记
07-19 1877
对 PostgreSQL 中的慢查询进行分析和优化是一项需要耐心和技巧的工作。就像一场马拉松，不能急于求成，要一步一个脚印，从发现问题、分析问题到解决问题，每个环节都要认真对待。🎉相关推荐🍅关注博主🎗️带你畅游技术世界，不错过每一次成长机会！📚领书：PostgreSQL 入门到精通.pdf📙PostgreSQL 中文手册📘PostgreSQL 技术专栏🍅优快云社区-墨松科技。
在数据库中条件查询很慢的时候，如何优化
小黄师傅的专栏
12-25 690
1.建索引（a 提高查询检索的性能b 创建唯一索引c 创建主键d 归类） 2.减少表之间的关联 3.优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询， 应该走索引,把数据量大的表排在前面 4.简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽 量返回少量数据
学会这6种SQL优化方法，告别慢查询不再是梦
ProceSeed的博客
10-15 885
掌握6种高效SQL优化技巧，轻松解决MySQL慢查询问题。本mysql入门教程涵盖索引优化、查询重写等实用方法，适用于日常开发与线上调优，提升数据库性能。值得收藏
查询性能优化
T Yuan
05-24 2772
优化数据访问查询性能低下的最基本的原因是访问的数据太多，对于低效的查询，可以从下面两个步骤来分析：（1）确认应用程序是否在检索大量超过需要的行，这通常意味着访问了太多的行，但有时候也有可能访问了太多的列。（2）确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行。一些典型的情况：（1） 查询不需要的列。这样的查询上应该加上LIMIT（2） 多表关联时返回了全部列。应该只取需要的列
数据库查询语句慢如何优化_数据库查询速度优化之解决技巧
weixin_39550410的博客
10-21 1605
作者：曹理鹏@iCocos 1、对查询进行优化,应尽可能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。下面我们来以一个表中177条数据比较一下,全表扫描与建立索引之后性能的一个比较.从这两种方式查询数据库结果看,建立索引之后查询速度提高了些,现在数据量还不明显,如果表中有10万条速度,差异就会很明显了.2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描1)减少where 字段...
6． 在数据库中条件查询很慢的时候，如何优化
12-25 777
hibernate面试题 --- 在数据库中条件查询很慢的时候，如何优化  在数据库中条件查询很慢的时候，如何优化 1.建索引 2.减少表之间的关联 3.优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询，应该走索引,把数据量大的表排在前面 4.简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽量返回少量数据
使用子查询优化多表多条件查询过慢问题
qq_44699675的博客
09-02 1654
有时联表查询，当where条件过多时，会出现查询过慢的情况。本文通过子查询的例子，介绍一下sql查询调优。当关联表过多，查询条件过多，导致查询过慢时，可通过子查询的方式，提高查询速度，优化系统，增强用户使用体验。
数据库查询慢到崩溃？这7个优化技巧让系统快10倍！
我爱娃哈哈的专栏
08-20 1052
数据库查询性能优化是一个永恒的话题，没有一劳永逸的解决方案。我们需要根据实际的业务场景和数据量，选择合适的优化策略。记住：性能优化是一个持续迭代的过程，需要不断地监控、分析和调整。最重要的是，始终把用户体验放在第一位。咱们下期见～
MySQL中exists关键字和in的区别有那些？ SQL语句优化有那些方法? 查询速度很慢应该怎么办？
12-14
exists使用方式是检查子查询结果中是否存在匹配的记录，它会根据outer表的记录逐条进行比较，因此outer表的记录越少，exists的优势越大，特别是当子查询返回的结果集很大的时候。而in则先执行子查询，获取去重后的...
SQL Server数据库查询速度慢原因及优化方法
11-12
【赛迪网-IT技术报道】SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种： 　1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 　2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 　3、没有...
MySQL数据库中把int转化varchar引发的慢查询
12-15
在MySQL数据库中，数据类型的选择对于查询性能至关重要，尤其是在涉及索引时。本文将深入探讨在将`int`类型转换为`varchar`类型后导致的慢查询问题，并提供相关优化建议。 首先，让我们看下问题的根源。在给出的表`...
Mysql第三篇---响应太慢？数据库卡顿？如何优化？
xzy的博客
10-23 3822
一条SQL查询语句在执行前需要确定查询执行计划，如果存在多种执行计划的话，MySQL会计算每个执行计划所需要的成本，从中选择成本最小的一个作为最终执行的执行计划。如果想要查看某条SQL语句的查询成本，可以在执行完这条SQL语句之后，通过查看当前会话中的last_query_cost变量值来得到当前查询的成本。它通常也是评价一个查询的执行效率的一个常用指标。这个查询成本对应的是SQL语句所需要读取的页的数量。然后我们使用存储过程往表里面存储100多万条数据；
导致数据库慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。
lqs_user的博客
10-10 5567
一文告诉你如何优化慢sql
数据库查询慢的分析
lzy_happy的专栏
04-13 787
数据库查询慢的分析   查询速度慢的原因：   1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)    2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。     3、没有创建计算列导致查询不优化。    4、内存不足     5、网络速度慢     6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降
如何提高数据库访问效率
峰不疯
05-20 2517
查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是
数据库查询语句慢如何优化_在数据库中查询语句速度很慢，如何优化？
weixin_39538536的博客
11-20 634
1）SELECT子句中避免使用*号2）多表连接时，使用表别名关联字段3）多表连接查询时，将表与表之间的关联条件写在WHERE左边关联，WHERE右边再写过滤最大的条件4）FROM子句中包含多个表的情况下,将表数据最少的表放在最后，因为数据库的解析器是按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表数据，FROM子句中写在最后的表将被最先处理5）模糊查询 like，like ‘关键字%’会走索引,如果使用l...
如何定位并优化达梦数据库中的慢SQL查询？
最新发布
12-01
<think> 嗯，用户这次聚焦在达梦数据库慢SQL查询的定位和优化方法上，看来ta正在处理实际性能问题。从引用内容看，ta可能是个DBA或开发人员，正在参与国产化迁移项目，遇到了SQL执行效率的痛点。用户特意强调要参考站内引用，说明ta需要实操性强的方案而非理论。 用户引用的三个片段很有价值。引用[1]提到通过v$sql_history视图定位历史慢SQL，还暗示了索引优化案例；引用[2]强调索引的重要性；引用[3]则展示了达梦特有的SQL重写优化场景。需要把这些点串联成完整解决方案。 用户上次问过达梦优化的整体框架，这次深入到了慢SQL子问题。ta可能刚用达梦不久，对监控工具不熟悉。回答时要特别注意： 1）给出具体视图名称和参数，比如v$sql_history的字段说明 2）强调达梦特色功能如执行计划图形化 3）避免泛泛而谈索引，要像引用[1]那样结合真实案例 技术层面需要分层展开：先定位（监控工具+执行计划分析），再优化（索引+SQL重写+统计信息）。特别要注意引用[3]提到的智能重写机制——这是达梦区别于Oracle的特色，比如分区表min/max优化和limit改写，必须重点说明。 内存和参数层面虽然重要，但用户问题明确限定在“慢SQL”，所以聚焦SQL级优化。不过最后可以提一句系统级影响作为延伸，呼应上次的全面优化框架。 用户情绪可能比较焦虑（提到“执行死了”），回答要给出立即见效的手段（如应急索引创建）和长期方案（监控体系建立）。最后的相关问题设计成递进关系：从定位→索引选择→参数联动。 </think>定位并优化达梦数据库慢SQL查询需分两步走：**精准定位**和**针对性优化**。以下是具体方法，结合达梦特性与实践经验： --- ### **一、定位慢SQL的4种核心方法** #### 1. **系统视图监控** - **`V$SQL_HISTORY`视图** 查询历史执行缓慢的SQL（引用[1]）： ```sql SELECT SQL_TEXT, EXECUTE_TIME, SESS_ID FROM V$SQL_HISTORY WHERE EXECUTE_TIME > 5 -- 单位：秒，按需调整阈值 ORDER BY EXECUTE_TIME DESC; ``` **关键字段**： - `SQL_TEXT`：SQL语句内容 - `EXECUTE_TIME`：执行耗时 - `SESS_ID`：会话ID（可关联`V$SESSIONS`查用户信息）[^1] #### 2. **执行计划分析** 通过`EXPLAIN`获取执行计划： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1001; -- 替换为实际慢SQL ``` **解读重点**： - **全表扫描（TABLE SCAN）**：出现`CSCN2`（全表扫描）说明缺少有效索引 - **索引失效**：`SSEK2`（索引扫描）但`COST`值过高，可能索引未命中 - **连接方式低效**：`NEST LOOP`（嵌套循环）在大表关联时效率低，应优先`HASH JOIN`[^3] #### 3. **实时性能监控工具** - **达梦管理工具（DM Management Tool）** 图形化查看实时TOP SQL，支持按CPU耗时、I/O负载排序 - **命令行工具`disql`** 使用`MONITOR SQL`命令跟踪执行详情 #### 4. **日志分析** 检查`dmsql_*.log`（SQL跟踪日志），开启方式： ```sql SP_SET_PARA_VALUE(1, 'SQL_TRACE_MASK', 2); -- 启用慢SQL日志（2表示记录慢查询） ``` --- ### **二、优化慢SQL的5大实战策略** #### 1. **索引优化（核心手段）** - **缺失索引**：在WHERE/JOIN条件列创建索引 ```sql CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id); -- 为高频查询字段添加索引 ``` - **索引失效场景**： - 对索引列使用函数（如`WHERE UPPER(name)='A'`） - 隐式类型转换（如字符串列用数字查询） - 联合索引未遵循最左匹配原则 #### 2. **SQL重写优化** - **避免全表扫描**： ```sql -- 原语句（c1未索引导致全表扫描） SELECT * FROM t1 WHERE c1 + 1 > 10; -- 优化后（将计算移至右侧） SELECT * FROM t1 WHERE c1 > 9; ``` - **优化分页查询**（引用[3]技巧）： ```sql -- 低效写法（大数据量OFFET性能差） SELECT * FROM t1 ORDER BY id LIMIT 10000, 10; -- 高效改写（利用ROWID） SELECT * FROM t1 WHERE ROWID IN (SELECT ROWID FROM t1 ORDER BY id LIMIT 10000, 10); ``` #### 3. **统计信息更新** 定期更新统计信息，避免优化器误判： ```sql DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SYSDBA', 'ORDERS'); -- 对SYSDBA用户下的ORDERS表收集统计信息 ``` #### 4. **利用分区表优化** 对亿级大表按时间/范围分区，加速查询（引用[3]案例）： ```sql -- 创建分区表（按月份分区） CREATE TABLE sales ( sale_id INT, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE(sale_date) ( PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'), PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01') ); -- 查询时自动定位分区 SELECT * FROM sales WHERE sale_date = '2023-01-15'; -- 仅扫描p202301分区 ``` #### 5. **参数级调优** - **启用自适应执行计划**： ```sql SP_SET_PARA_VALUE(1, 'ADAPTIVE_NPLN_FLAG', 1); -- 1为开启，优化器动态选择更优计划[^3] ``` - **调整排序/连接内存**： ```sql SP_SET_PARA_VALUE(1, 'SORT_BUF_SIZE', 200); -- 增大排序缓冲区（单位：MB） SP_SET_PARA_VALUE(1, 'HJ_BUF_SIZE', 500); -- 增大HASH JOIN缓冲区 ``` --- ### **三、优化效果验证流程** 1. **对比执行时间**：优化前后SQL执行耗时差异 2. **分析执行计划**：确认`CSCN2`（全表扫描）是否变为`SSEK2`（索引扫描） 3. **监控资源开销**：通过`V$SYSTEM_STAT`视图观察I/O和CPU下降幅度 > ⚠️ **避坑提示**： > - 索引不宜过多，单表建议不超过5个（影响写性能） > - 更新统计信息需在业务低峰期进行 --- **附录：达梦独有优化特性** - **智能SQL重写**：自动优化如`LIMIT`分页、分区表MIN/MAX查询（引用[3]） - **混合分区表**：支持范围+列表+哈希组合分区，应对复杂场景 通过以上方法，某金融系统迁移到达梦后，慢SQL平均执行时间从**12秒降至0.3秒**，TPS提升8倍[^1]。
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