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 fro
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2023-12-02 14:58:43
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一. 经验总结1. 临时表与内嵌视图 临时表会消耗大量资源。如果只需要将数据联接到其他查询，则可以试试使用内嵌视图，以节省资源.2. 避免Left Join和NullLEFT JOIN 比 INNER JOIN 消耗资源更多,因为它们包含与 NULL（不存在）数据匹配的数据创建一个 TABLE 数据类型，插入第一个表（LEFT JOIN 左侧的表）中的所有行，然
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2024-02-05 13:19:23
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书写高质量SQL的30条建议1、查询SQL尽量不要使用select *，而是select具体字段。2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件4、优化limit分页5、优化你的like语句6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数8、应尽量避免在where子句
作为一名后端程序员，可以说天天都要跟数据库打交道，不管使用的是 MySQL， Oracle 还是 SQL Server，毫无疑问都逃不开 SQL，所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要。今天阿粉就带大家看一下，每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧。1、使用 Exists 代替子查询子查询在日常的工作中不可避免一定会使用到，很多时候我们的用法都是这样的：SELECT Id,
如何提高备份的速度呢？其实这个问题和如何让系统跑的更快是一样的，要想系统跑的更快，无非就是：优化系统，或者就是更好更强大的服务器，特别是更多的cpu、更大的内存、更快的硬盘。提高备份的速度也是一样的，一般备份数据库，不太可能是系统宕机，为什么呢? 因为备份数据库所使用的系统资源不会占用太多，所以，要想提高备份的速度，那么只有允许备份使用更多的内存才行，通过下面的2个选项，给备份分配更多的资源，那么
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精选
2016-05-29 15:05:15
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SQL查询数据库时，可以采取一系列的方式来提高查询的速度和性能。比如用case代替update，使用临时表和分批进行更新等。本文介绍了7种提高查询速度的方法，请读者参考。SQL查询数据库时，适当遵循一些原则可以让工作变得更加轻松，本文就列举7个可以灵活运用的原则，它们可以帮助你提高SQL查询速度，当然这些技巧你可以咨询DBA获得更多的信息。1、用case代替update要更新一条记录，我们立即会想
少用in操作（效率极差），尽量用表关联代替select要指定列，不要*（*会读入所有数据，而指定列则只提取涉及的列，减少io）尽量有where（减少读取量），where操作列尽量有索引（加快查询）索引使用B-Tree数据结构对特定列额外组织存放,加快存储引擎查找记录的速度，不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起)。通常是需要回表再查数据，需要消耗额外的磁盘IO。）主键是特殊的唯一索引
数据库性能优化涉及到很多方面，在数据库开发时可以通过一些基本的优化技巧提高数据库的性能： 1．原则上为创建的每个表都建立一个主键,主键唯一标识某一行记录，用于强制表的实体完整性。SQL Server 2005 Database Engine 将通过为主键列创建唯一索引来强制数据的唯一性。查询中使用主键时，此索引还可用来对数据进行快速访问。（注意：如果你建立了主键，默认情况下它就是聚集索引） 2．为
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2023-12-27 12:24:17
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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)
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2024-01-04 21:03:55
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翻译自https://mode.com/sql-tutorial/sql-performance-tuning查询时间背后的理论 数据库也是一个运行在计算机上的软件，像所有的软件一样，运行速度囿于相同的“天花板”——它的硬件所能处理的最大信息量也就是它所能处理的最大信息量。使一个查询运行更快的方法就是减少软件（也即硬件）所必须处理的计算的数量。要减少必须的计算量你需要理解SQL是怎样进行
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2024-03-25 16:48:48
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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Sele
首先第一种 当数据库单表数据量非常大的时候，使用普通查询耗时非常多，默认会根据搜索条件全表扫描；添加索引后，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。添加索引的话，首先去索引列表中查询，而我们的索引列表是B类树的数据结构，查询的时间复杂度为O(log2N)，定位到特定值得行就会非常快，所以其查询速度就会非常快。 此时在没有创建索引的情况下查询
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2024-02-23 20:57:02
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一、数据库访问速度慢的原因很多，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、
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2023-12-20 09:15:32
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# 提高SQL Server多条UPDATE语句的运行速度
在日常的数据库管理中，执行多条 `UPDATE` 语句是常见的操作。然而，随着数据量的增加，这些操作可能会变得非常缓慢，这不仅影响了系统性能，还可能导致用户体验下降。本文将探讨如何提高 SQL Server 中多条 `UPDATE` 语句的运行速度，并通过一个实际示例进行说明。
## 理论背景
在 SQL Server 中，`UPD
避免 LEFT JOIN 和 NULL当然，有很多时候您需要执行 LEFT JOIN 和使用 NULL 值。但是，它们并不适用于所有情况。改变 SQL 查询的构建方式可能会产生将一个花几分钟运行的报告缩短到只花几秒钟这样的天壤之别的效果。有时，必须在查询中调整数据的形态，使之适应应用程序所
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2024-08-28 10:11:12
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偶然打开以前的某个项目，发现代码里面有一个FIXME，写着此为临时方案，SQL存在性能隐患，需优化。这是一个在题库里随机抽题的SQL，采用的是ORDER BY RAND()，因为没有参与后续的迭代，今天把自己当时的思路记录一下。主要还是因为网上关于这块的博文大多写的一样，没啥参考价值，所以才记录一下自己的想法，如有错误，恳请指正。ORDER BY RAND() 为什么有性能问题首先是RAND这个随
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2024-01-21 01:19:42
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项目中优化sql语句执行效率的方法：1)尽量选择较小的列2)将where中用的比较频繁的字段建立索引3)select子句中避免使用‘*’4)避免在索引列上使用计算、not in 和<>等操作5)当只需要一行数据的时候使用limit 16)保证单表数据不超过200W，适时分割表。针对查询较慢的语句，可以使用explain 来分析该语句具体的执行情况
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2023-09-24 18:59:17
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虽然查询速度慢的原因很多，但是如果通过一定的优化，也可以使查询问题得到一定程度的解决。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
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2023-10-17 23:14:07
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Task01c：随机抽样与卡方检验的SQL实现需要的工具及基础学习内容- 工具： MySQL【先过一遍书，代码准确性具体还得二期编辑，希望用MySQL】书籍：《数据分析技术 使用SQL和EXCEL工具 第二版》数据集： 数据配套资源
Task01a：复习SQL的基本知识Task01b：统计的基本概念及SQL实现主要内容抽样假设检验基于均值的比较Z分数：测量样本值到期望值之间的距离，以标准差的数量测
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2024-01-10 21:41:29
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有时， 为了让应用程序运行得更快，所做的全部工作就是在这里或那里做一些很小调整。啊，但关键在于确定如何进行调整！迟早您会遇到这种情况：应用程序中的 SQL 查询不能按照您想要的方式进行响应。它要么不返回数据，要么耗费的时间长得出奇。如果它降低了报告或您的企业应用程序的速度，用户必须等待的时间过长，他们就会很不满意。就像您的父母不想听您解释为什么在深更半夜才回来一样，用户也不会听你解释为什么查
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2023-12-22 21:29:03
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