在现代信息化领域中，数据库已经成为了必不可少的一环。通过数据库，企业、机构和个人可以在不同的应用系统中进行数据存储、管理和查询。但是，在实际使用过程中，我们常常会遇到查询速度慢的问题。这时候，就变得非常必要了。
一、数据库查询优化的重要性
数据库查询优化是指对数据库进行优化和调整，使得数据库的操作更加高效，提高查询速度，从而减少对硬件资源的消耗。对于一个大型的数据库来说，查询优化是非常重要的一环。因为：
1.查询速度影响系统响应速度
在实际应用中，用户往往是最关心系统响应速度的。如果查询速度太慢，用户的使用体验就无法得到保障。这会影响到业务的正常运转。
2.数据库活跃用户数影响系统负载
当数据库 服务器 处理大量查询请求时，其负载将会大幅度增加，这意味着出现卡顿现象和崩溃的风险也会随之增加。为了避免这种情况的发生，需要对数据库进行更加全面和细致的管理和优化。
3.查询优化可以减少硬件资源消耗
在提高查询效率的前提下，还可以避免新的硬件升级带来的成本增加。查询优化对于企业传统IT成本赶超上市公司的愿望有着巨大的帮助。通过优化，能够减少硬件资源的消耗，提高数据库机器的性能，实现IT资源更优化的配置。
二、数据库查询优化的技巧
如何才能提高数据库查询速度，从而更好地实现数据库查询优化呢？以下是几个比较常见的技巧。
1. 使用索引来优化查询
索引是一种数据结构，可以提高查询效率。通常，我们使用B-Tree索引来进行优化。在进行数据查询时，通过利用索引快速锁定某个条件下的数据记录，进而减少数据库的查询计算时间，提高查询效率。因此，在设计数据库时，我们应该充分利用索引来提高数据的查询效率。
2. 数据库表格的分区
为了使查询更加快速，我们可以对数据库表格进行分区。通过将大型表格按照某种拆分规则分为多个子表，可以实现分布式查询，提高数据查询效率。
3. 针对不同的查询规则制定不同的查询语句
不同的查询规则可能导致数据库的查询方式不同。为了提高查询效率，我们应该针对不同的查询规则采用不同的查询语句，更加灵活地控制查询的操作。这些查询语句可以是多表联接、子查询语句或简单的条件查询语句等。通过灵活使用查询语句，可以提高查询效率并减少对数据库负载的消耗。
4. 合理使用缓存和缓存清理
缓存和缓存清理是常用的数据库查询优化手段。通过使用缓存，我们可以将数据保存在缓存中，从而减少在数据库中进行查询的频次，提高查询效率。而缓存清理可以自动清除过期的数据，使得数据仍然保持在合理的使用时间内，同时也减轻了数据库服务器的负担。
三、
在当代信息化领域中，数据库查询优化已经成为了IT管理者面临的一个非常重要的问题。通过优化数据库查询，可以提高数据查询效率，减少硬件资源的消耗，实现IT资源优化利用。本文介绍了几项常见的数据库查询技巧，但实际上，数据库查询优化也需要根据具体情况进行灵活应用。只有通过精细的设计和灵活的运用，才能真正实现数据库查询优化的效果，最终达到实际应用效果的更优状态。
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怎么进行mysql数据库优化(mysql数据库优化的几种方法)
主要从以下角度思考优化方向：1，Mysql配置优化主要对查询缓存，mysql数据库连接时缓卖长，开启慢查询日志(开启后还要分析sql)等方面进行优化2
Myslq语句优化3
Mysql索引优化主要是需要注意索引数量和索引失效情况，重复索引橡哪桐4
Mysql引擎优化innodb引擎注重于事务，能保证数据一致性myisam引擎梁坦可以进行全文检索，但不是事务安全当初在黑马程序员学过，还用实例进行优化学习
数据库查询有哪些优化方面
1 SQL查询语句的重写，对于一个查询可以用多种查询语句实现，但不同查询语句的数据库执行计划是不同的，一旦不能够使用索枯隐引或造成较大的内存占用会导致性能下降，因此需要对查询语句进行重写优化，最典型的例子就是not in语句使用外连迅棚接方式实现来进行优化
2 创建合理的索引结构，根据查询语句的中查询条件，在关系表上建立相应的索引，如B+树索引和hash索引
3 修改程序业务逻辑，有些功能如果使用SQL语句实现，不但SQL语句复杂，还将导致数据库的负担增加，因此可以将有些数据操作的业务逻辑放到应用层亩败则进行实现，就是通过java编程实现
4 修改数据库服务器相关参数，优化服务器性能
1、数据库逻辑设计的规范化
数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式：
第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的更低要求。
第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。
第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。
更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。
2、合理的冗余
完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后档瞎，有计划地加入冗余是必要的。
冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。
冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余行游空数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。
3、主键的设计
主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。
在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。
主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来磨陵说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。
4、外键的设计
外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：
外键是更高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。
谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2023当年的新功能，在2023作了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。
5、字段的设计
字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：
A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。
B、数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。
C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。
D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下更好不用。
E、自增字段要慎用，不利于数据迁移。
6、数据库物理存储和环境的设计
在设计阶段，可以对数据库的物理存储、操作系统环境、网络环境进行必要的设计，使得我们的系统在将来能适应比较多的用户并发和比较大的数据量。
这里需要注意文件组的作用，适用文件组可以有效把I/O操作分散到不同的物理硬盘，提高并发能力。
7、系统设计
整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的，对于一般的OLTP系统，可以选择C/S结构、三层的C/S结构等，不同的系统结构其性能的关键也有所不同。
系统设计阶段应该归纳一些业务逻辑放在数据库编程实现，数据库编程包括数据库存储过程、触发器和函数。用数据库编程实现业务逻辑的好处是减少网络流量并可更充分利用数据库的预编译和缓存功能。
8、索引的设计
在设计阶段，可以根据功能和性能的需求进行初步的索引设计，这里需要根据预计的数据量和查询来设计索引，可能与将来实际使用的时候会有所区别。
关于索引的选择，应改主意：
A、根据数据量决定哪些表需要增加索引，数据量小的可以只有主键。
B、根据使用频率决定哪些字段需要建立索引，选择经常作为连接条件、筛选条件、聚合查询、排序的字段作为索引的候选字段。
C、把经常一起出现的字段组合在一起，组成组合索引，组合索引的字段顺序与主键一样，也需要把最常用的字段放在前面，把重复率低的字段放在前面。
D、一个表不要加太多索引，因为索引影响插入和更新的速度。
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mysql数据库查询好慢怎么解决
28万条数据量不是很大，字段稍微有点多，如果不加WHERE 条件的话，数据库判定是查询所有数据库，而加了WHERE 条件时，数据库判定要去详细的查找某个数据，所以速度自然会慢，建立索引可以解决您的问题；CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (WHERE 条件用到的列名，如有多个就以逗号分隔);这次在去WHERE 的时候就会快很多
SQLServer中的页如何影响数据库性能
否则的话，很多数据库的优化工作无法展开。 对于对于数据库管理员来说，虽然学习数据库的内存存储结构比较单调，但是却是我们必须攻下的一个堡垒。 在SQLServer数据库中，数据页是其存储的最基本单位。 系统无论是在保存数据还是在读取数据的时候，都是以页为单位来进行操作的。 一、数据页的基本组成。 如上图所示，是SQLServer数据库中页的主要组成部分。 从这个图中可以看出，一个数据页基本上包括三部分内容，分别为标头、数据行和行偏移量。 其中数据行存储的是数据本身，其他的标头与偏移量都是一些辅助的内容。 对于这个数据页来说，笔者认为数据库管理员必须要了解如下的内容。 一是要了解数据页的大小。 在SQLServer数据库中数据页的大小基本上是固定的，即每个数据页的大小都为8KB，8192个字节。 其中每页开头都有一个标头，其占据了96个字节，用于存储有关页的信息。 如这个页被分配到页码、页的类型、页的可用空间以及拥有这个页的对象的分配单元ID等等信息。 不过值得庆幸的是，这些内容数据库都会自动管理与更新，不需要数据库管理员担心。 数据库管理员只需要知道的是，这个数据页中最多可以用来保存数据的空间。 每个页的大小是8192个字节，扣除掉一些必要的开销(如标头信息或者偏移量所占用的空间)，一般其可以用来实际存储数据的空间只有8000字节左右。 牢记这个数字，对于后续数据库性能的优化具有很大的作用。 详细的内容笔者在后续行溢出的部分会进行说明。 二是需要注意行的放置顺序。 在每个数据页上，数据行紧接着标头按顺序放置。 在页的末尾有一张行偏移表。 对于页中的每一行，每个行偏移表都包含有一个条目。 即如果业中的数据行达到100条的话，则在这个行偏移表中就对英100个条目。 每个条目记录中记录对应行的第一个字节与页首的距离。 如第二个跳就记录着第二个数据行的行首字母到数据页页首的位置。 由于每个数据行的大小都是不同的，为此这个行偏移表中记录的内容也是没有规律的。 这里需要注意的是，行偏移表中的条目顺序与页中行的顺序是相反的。 这主要是为了更方便数据库定位数据行。 二、大数据类型与行。 根据SQLServer数据库定义的规则，行是不能够跨页的。 如上图所示，如果一个字段的数据值非常大，其超过8000字节。 此时一个页已经不能够容纳这个数据。 此时数据库会如何处理呢?虽然说在SQLServer数据库中，行是不能够跨页的。 但是可以将行分成两部分，分别存储在不同的行中。 所以说，对于大数据类型来说，是不受到这个页大小(或者说行大小)的限制的。 根据上面的分析可以看出，一个数据页其最大可以用的存储空间在8KB。 如果扣掉一些必要的开销，其只有8000字节左右。 当某条记录的所有列(包括固定长度的列与可变长度的列其大小超过这个限制的时候，数据库就会将其进行分行处理，分别存储在两个不同的页中。 当某张表格中列的总大小超过限制的8KB(实际上还还不到一点)字节时，数据库系统会从最大长度的列开始动态的将一个或多个可变长度列移动到另外一个页中。 简单的说，就是将某个列超过的部分单独存放在另一个页中。 并且同时还会存储一些指针之类的信息，以便在不同页的记录中建立关联。 这种现象在SQLServer数据库中给其取了一个名字，叫做行溢出。 三、行溢出对于数据库性能的不利影响。 掌握了上面关于数据页的基本工作原理后，数据库管理员需要重点理解行溢出对于数据库性能的不利影响。 即需要了解，当所有列(包括固定长度的列与可变长度的列)的累积长度超过一个数据页(或者一个数据行)的最大承受限度时，会将列的内容分行来进行存放。 数据库如此处理，对数据库的性能会有不利的影响吗?如果有的话，该如何避免? 一般来说，每行的记录超过页的最大容量时，肯定会对数据库的性能造成不利的影响。 这是毋庸置疑的。 因为当超过这个容量时，数据库系统就需要对这个数据行进行分页处理。 而分页处理需要数据库额外的开销。 如在分页保存时，需要给数据库添加额外的指针;在查询数据的时候，由于分页情况的存在，为了读取一条完整的记录，数据库系统可能不得不读取多页的内容;当进行更新操作，将某个字段的内容变短，导致整行的内容在页的最大范围之内，则相关的记录会被保存在同一个行中。 这些操作都需要数据库额外的开销。 当在同一个时间处理这些作业多了，那么积累起来，对数据库性能的影响就会很显著。
提高mysql查询效率的方法有哪些
1.尽量不要在where中包含子查询;关于时间的查询，尽量不要写成：where to_char(dif_date,’yyyy-mm-dd’)=to_char(‘2007-07-01′,’yyyy-mm-dd’);2.在过滤条件中，可以过滤掉最大数量记录的条件必须放在where子句的末尾;FROM子句中写在最后的表(基础表，driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。 如果有三个以上的连接查询，那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表;3.采用绑定变量4.在WHERE中尽量不要使用OR5.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN;6.避免在索引列上使用计算：WHERE SAL*12>;7.用IN来替代OR： WHERE LOC_ID=10 OR LOC_ID=15 OR LOC_ID=208.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL;9.总是使用索引的第一个列;10.用UNION-ALL替代UNION;11.避免改变索引列的类型：SELECT…FROM EMP WHERE EMPNO=’123’，由于隐式数据类型转换，to_char(EMPNO)=’123’，因此，将不采用索引，一般在采用字符串拼凑动态SQL语句出现;12.’!=’ 将不使用索引;13.优化GROUP BY;14.避免带有LIKE参数的通配符，LIKE ‘4YE%’使用索引，但LIKE ‘%YE’不使用索引15.避免使用困难的正规表达式，例如select * from customer where zipcode like “98___”，即便在zipcode上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。 如果把语句改成select * from customer where zipcode>”″，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度;16.尽量明确的完成SQL语句，尽量少让数据库工作。 比如写SELECT语句时，需要把查询的字段明确指出表名。 尽量不要使用SELECT *语句。 组织SQL语句的时候，尽量按照数据库的习惯进行组织。
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