sql执行过长，如何入手优化

最新推荐文章于 2023-10-20 15:13:34 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/huangwentian/p/6763442.html

本文介绍了一条SQL执行过长的时间时的优化方法，包括业务拆分、字段冗余、使用临时表、创建索引等手段，并提出了历史表分离、数据库主从分离等策略。

一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面

1、查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化）
2、涉及链表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合
3、如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度
4、针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表）
5、数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的压力，至于主从同步，MySQL有自带的binlog实现主从同步

个人理解：从根本上来说，查询慢是占用mysql内存比较多，那么可以从这方面去酌手考虑

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Oracle数据库SQL优化详解

m0_67402731的博客

07-28

5367

我们所执行的sql语句Oracle并不会直接去执行，而是经过数据库优化器优化以后再去执行。但是毕竟Oracle优化器也不是万能的，也有Oracle自身无法实现的优化语句，这就需要我们在书写sql语句的时候需要注意。注意SQL规范有助于避免SQL性能问题，也能避免不必要的异常。对于Oracle的sql语句优化也是有序可循的，按照步骤依次分析梳理，找出根源所在，针对性优化才有效果，而不是盲目来一通，以下是简单梳理优化步骤。...

sql执行过长，如何优化？--一起学习吧之数据库

wd90119的博客

04-11

1767

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一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面？

qq_32172681的博客

10-19

1316

1、查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化） 2、涉及链表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合。 3、如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度 4、针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表） 5、数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的...

对超长sql优化体会

sql_2016

11-04

2666

可能对于大多数人对于超长的sql优化，可能看sql去理解逻辑都要花很长时间，尤其在帮别人优化的过程中，在不理解业务的情况下更是无从下手，其实对于超长sql的优化，其实并没有想象中的那么难，对于那些超长sql，我们只需要明白，其中有特殊的操作，比如在sql中有没有视图，有没有子查询，有没有标量查询，这些都是一些要考虑的问题，这只是观察，并不需要我们去理解真正sql想表达的含义。当我们看完sql以后，

2020-10-11：一条sql语句执行时间过长，应该如何优化？从哪些方面进行优化？

福大大架构师每日一题

10-11

1万+

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02-23

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# Sql语句过长报错、查询慢优化方案探索

不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海

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内存表的表结构建立在磁盘里面，数据放在内存里面；当MySQL断开当前连接后，临时表的表结构和表数据都没了，但内存表的表结构和表数据都存在；当MySQL服务重启之后，内存表的数据会丢失，但表结构依旧存。...

将数据写入Excel时，SQL语句过长无法执行

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一、问题描述将数据写入Excel时，SQL语句过长无法执行二、问题分析SQL语句因为 where查询子句中元素太多导致SQL语句过长，堆栈深度不够三、解决方案1.SQL语句因为 where查询子句中 or 逻辑语句太多，可以改为 in2.分批次捞取in的元素，进行SQL查询，再将查询的结果集进行合并3.服务器设置配置参数（max_stack_depth）四、中途出现的问题使用pg_escap...

SQL优化的15个小技巧，纯干货分享！

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03-21

<think>好的，用户想了解SQL执行优化的具体内容，我需要整理一个清晰的结构来回答。首先，应该从基本概念入手，解释什么是SQL执行优化，然后分步骤详细说明优化的方法。常见的优化手段包括索引优化、查询语句优化、表结构优化、执行计划分析、硬件和配置调整等。每个部分都需要具体的例子，这样用户更容易理解。同时，要注意使用中文，数学表达式要用$...$，独立公式用$$...$$。需要确保LaTeX语法正确，比如表连接的时间复杂度公式。还要检查是否有遗漏的重要点，比如分库分表或缓存机制。最后，提醒用户优化需要根据实际情况调整，避免一刀切。结构上分点展开，保持逻辑连贯，帮助用户逐步解决问题。</think>SQL执行优化是通过调整查询语句、数据库结构、索引设计等手段提升SQL执行效率的系统性方法。以下是分步骤的详细优化策略： $$ \text{执行时间} = \frac{\text{数据量}}{\text{处理速度}} \times \text{复杂度因子} $$ 一、索引优化（核心手段） 1. 索引失效场景检测 - 表达式计算：`WHERE YEAR(create_time)=2023` → 改写为范围查询 - 隐式类型转换：`WHERE id='100'`（id为整型）→ 强制类型转换导致全表扫描 - 前导通配符：`LIKE '%keyword%'` → 使用全文索引或倒排索引 2. 复合索引设计原则 - 最左前缀匹配：索引$(col1, col2, col3)$生效场景： ```sql WHERE col1=1 AND col2>5 -- ✅ 使用索引 WHERE col2=2 AND col3=3 -- ❌ 无法命中 ``` 二、查询语句重构 1. 避免资源消耗操作 ```sql -- 原始语句（嵌套查询） SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 1000) -- 优化版本（JOIN改写） SELECT u.* FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.amount > 1000 ``` 执行效率对比： - 嵌套查询：$O(n^2)$时间复杂度 - JOIN优化：$O(n \log n)$（B+树索引） 2. 分页优化 ```sql -- 低效写法（OFFSET 10000） SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 10000 -- 优化方案（seek method） SELECT * FROM table WHERE id > (SELECT id FROM table ORDER BY id LIMIT 1 OFFSET 10000) ORDER BY id LIMIT 10 ``` 三、执行计划分析 1. EXPLAIN关键指标解读 ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 ``` - `type`列： - const > ref > range > index > ALL - `rows`列：预估扫描行数 - `Extra`列： - Using filesort：需要内存排序 - Using temporary：创建临时表四、表结构优化 1. 垂直拆分原始表结构： ```sql CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), profile TEXT, -- 大字段 created_at TIMESTAMP ) ``` 优化后： ```sql CREATE TABLE user_basic ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), created_at TIMESTAMP ); CREATE TABLE user_profile ( user_id INT PRIMARY KEY, profile TEXT ); ``` 五、高级优化技术 1. 并行查询配置（MySQL 8.0+） ```sql SET max_parallel_workers = 8; SET max_parallel_workers_per_gather = 4; ``` 2. 统计信息管理 ```sql ANALYZE TABLE orders; -- 更新统计信息 SHOW INDEX FROM orders; -- 查看索引基数 ``` 六、硬件层优化 1. 存储引擎选择对比 - InnoDB：支持事务，行级锁，写优化 - MyISAM：表级锁，读性能高 2. 文件系统优化 ```shell # 调整MySQL数据目录挂载参数 mount -o noatime,barrier=0 /dev/sdb /var/lib/mysql ``` 优化效果验证工具： 1. 性能基准测试： ```shell sysbench oltp_read_write --table-size=1000000 run ``` 2. 慢查询日志分析 ```ini # my.cnf配置 slow_query_log = 1 long_query_time = 1 log_queries_not_using_indexes = 1 ``` 注意事项： 1. 避免过度优化：索引维护成本需平衡 2. 定期进行`OPTIMIZE TABLE`重整存储空间 3. 分布式场景优先考虑数据分片（Sharding）通过组合应用上述策略，通常可实现查询性能提升$10\times$到$100\times$。建议使用Prometheus+Grafana建立监控体系，持续跟踪优化效果。