sql查询优化

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1 有两个表，A表800多万，B表900多万，这两个表要做关联查询，没有GROUP BY等操作，只是普通的查询，如何提高速度？

[1]把能限制范围最小的条件放在最前面,此条件对应的列加一下索引

[2]尽量把Where后面给出的条件所要用的字段建立索引,

避免使用like, 避免在where中使用is null或者is not null,

另外,先要限制从两张表取的数据,最后才写两表关联的字段(两表连接的条件)

[3]索引是提升速度的关键。可以考虑分成几个查询，每个查询对应一个最佳的索引

[4]强制索引；少用IN，用EXISTS；可以的话，多建临时表；

[5]技术上提高查询办法：建立合适的索引，避免用影响查询速度的条件,比如in、%等，如果可以作partition的，就作 partition，尽量分段查询。

两个大表关联查询，属于业务问题：数据量巨大，本身就是很费时间的事。像移动、电信，基本上不给打印1年的帐单，就是避免数度太慢影响业务。

[6]关键看你做什么样的关联操作，where条件很重要（是否用了in/not in,like等条件），还有是否用了union（因为union all 的执行要比union快很多）

[7]关键字建立索引

ID采用LONG型而不采用varchar,对于海量数据的查询可以提速很多

其它的,有待楼下进一步提供

[8]表空间分配合理,回滚段空间分配250M左右

[9]建立索引之后 分批查询

[10]优化查询条件,应该是比较实际的办法,将返回的结果缩小在最小的范围内的查询放到前面,依次

[11]应先进行表空间的优化，回滚段的优化，索引优化，再进行查询语句的优化

如果还是不行可试试建个视图，建立视图快照

2 Transitive predicate generation

如果想查出某一段时间的有效的单据中（或者某些产品）的明细资料，一般的做法：

　　　　　select 所需字段

　　　　　　from detail_tab a,main_tab b

　　　　　 where a.prod_id = b.prod_id

　　　　　　 and a.yyyymmdd = b.yyyymmdd

　　　　　　 and a.paper_no = b.paper_no

　　　　　　 and a.io = b.io

　　　　　　 and b.yyyymmdd = 指定日期

　　　　　　 and a.io = 进仓

　　　　　　 and b.code = 有效的;

　　这个查询的速度会因为这两个表过于巨大而非常的缓慢， 　　　

　　现在有一个解决办法，就是给两个表都加上条件，即使是两个表关联的字段也加：

　　　　　select 所需字段

　　　　　　from detail_tab a,main_tab b

　　　　　 where a.prod_id = b.prod_id

　　　　　　 and a.yyyymmdd = b.yyyymmdd

　　　　　　 and a.paper_no = b.paper_no

　　　　　　 and a.io = b.io

　　　　　　 and b.yyyymmdd = 指定日期

　　　　　　 and a.yyyymmdd = 指定日期

　　　　　　 and a.io = 进仓

　　　　　　 and b.io = 进仓

　　　　　　 and b.code = 有效的;

　　　　　　　

　　这样的速度要比前一种快了至少10倍以上。

人工调优，特别对于索引，条件顺序。

 

总之查询首先考虑查询自身的优化，将记录数尽可能减少，即where条件要尽可能充分（特别注意可推导和重复的区别），投影优先于联接，时刻以 减少联接数为分析的主要原则。然后是对索引的分析。至于量化分析，则是对多种策略的评价的直接方法。

 

主要摘自

http://topic.youkuaiyun.com/t/20050514/21/4007292.html