sybase数据库中5000笔的insert耗时单笔300ms,如何sql调优

将绝大部分的SQL查询改为存储过程，这样的 *** 作毫无疑问可以提高部分性能。

凡是使用“select from xxx”的 *** 作一律具体到所需字段。

使用join连接2个以上大量数据的表，且基础数据表变化不大的查询一律使用视图，并为此视图建立索引。理由来自SQL Server联机帮助手册：

“对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理（如聚合大量数据或联接许多行）的视图。如果在查询中频繁地引用这类视图，可通过对视图创建唯一聚集索引来提高性能。对视图创建唯一聚集索引后，结果集将存储在数据库中，就像带有聚集索引的表一样。

1、要看你update语句发送了多少数据，修改或追入的记录的条数越多，每记条信息量越大，需要的时间越长。如果是改了百万条记录，平均1K一条记录的话，就是1个G，就算复制1个G的文件，时间也不太短。

2、要看你的服务器的性能，在我的服务器上（双CPU、4核，32G内存，4硬盘组RAID5），向某表追1百万条数据，需要的时间大约为5分钟。

下面这种是SQL Server中比较简单的查询SQL语句执行时间方法源码天空

，通过查询前的时间和查询后的时间差来计算的：

declare @begin_date datetime

declare @end_date datetime

select @begin_date = getdate()

select @end_date = getdate()

select datediff(ms,@begin_date,@end_date) as '用时/毫秒'

2：下面这种方法比较全面，将执行每个语句时采取的步骤作为行集返回，通过层次结构树的形式展示出来

set statistics profile on

set statistics io on

set statistics time ongo

<这里写上你的语句go

set statistics profile off

MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 80 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。

如何跳过校验MySQL 57 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：

1 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。

临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

1、速度问题是多方面的，服务器的配置，系统资源正在使用的情况都要考虑

2、如果只是insert，表可以不要索引，因为索引会降低速度，可是表能不建索引吗？这些问题都很矛盾，不能只考虑插入的速度

3、一次插一条显然不是好办法 可以考虑两点:

1）、 一是建一个buffer, 把要插入的数据先放在buffer里, 攒足一定的数据(我一般是1000条, 可以根据具体情况调整), 然后集体插入

2）、 是用多线程(multi-thread)和异步通讯(unsynchronization)办法, 这样可以让插入和数据采集同步进行

2小时。

使用数据库时，用java编程把数据写入，每组数据写入时间平均是2小时，然后用查询语句读每组数据。

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

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