可以帮助选择更好的索引和优化查询语句， 写出更好的优化语句。 通常我们可以对比较复杂的尤其是涉及到多表的 SELECT 语句， 把关键字 EXPLAIN 加到前面， 查看执行计划。例如： explain select * from news
用具体的字段列表代替“*” ， 不要返回用不到的任何字段。
mysql innodb上的理解。
1，不需要的字段会增加数据传输的时间，即使mysql服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是tcp，通信也是需要额外的时间。
2，要取的字段、索引的类型，和这两个也是有关系的。举个例子，对于user表，有name和phone的联合索引，select name from user where phone= 12345678912 和 select * from user where phone= 12345678912 ，前者要比后者的速度快，因为name可以在索引上直接拿到，不再需要读取这条记录了。
3，大字段，例如很长的varchar，blob，text。准确来说，长度超过728字节的时候，会把超出的数据放到另外一个地方，因此读取这条记录会增加一次io *** 作。
比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)
使用 procedure analyse()函数对表进行分析， 该函数可以对表中列的数据类型提出优化建议。 能小就用小。 表数据类型第一个原则是： 使用能正确的表示和存储数据的最短类型。 这样可以减少对磁盘空间、 内存、 cpu 缓存的使用。
使用方法： select * from 表名 procedure analyse()
通过拆分表可以提高表的访问效率。 有 2 种拆分方法
1.垂直拆分
把主键和一些列放在一个表中， 然后把主键和另外的列放在另一个表中。 如果一个表中某些列常用， 而另外一些不常用， 则可以采用垂直拆分。
2.水平拆分
根据一列或者多列数据的值把数据行放到二个独立的表中。
创建中间表， 表结构和源表结构完全相同， 转移要统计的数据到中间表， 然后在中间表上进行统计， 得出想要的结果。
选择多核和主频高的 CPU。
使用更大的内存。 将尽量多的内存分配给 MYSQL 做缓存。
4.3.1 使用磁盘阵列
RAID 0 没有数据冗余， 没有数据校验的磁盘陈列。 实现 RAID 0至少需要两块以上的硬盘， 它将两块以上的硬盘合并成一块， 数据连续地分割在每块盘上。
RAID1 是将一个两块硬盘所构成 RAID 磁盘阵列， 其容量仅等于一块硬盘的容量， 因为另一块只是当作数据“镜像”。使用 RAID-0+1 磁盘阵列。 RAID 0+1 是 RAID 0 和 RAID 1 的组合形式。 它在提供与 RAID 1 一样的数据安全保障的同时， 也提供了与 RAID 0 近似的存储性能。
4.3.2 调整磁盘调度算法
选择合适的磁盘调度算法， 可以减少磁盘的寻道时间
对 MySQL 自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf 中的各项参数进行优化调整。 如指定 MySQL 查询缓冲区的大小， 指定 MySQL 允许的最大连接进程数等。
它的作用是存储 select 查询的文本及其相应结果。 如果随后收到一个相同的查询， 服务器会从查询缓存中直接得到查询结果。 查询缓存适用的对象是更新不频繁的表， 当表中数据更改后， 查询缓存中的相关条目就会被清空。
尽量不要使用 or 使用or会引起全表扫描 将大大降低查询效率
alice like % &abigale&% 会使索引不起作用(针对sqlserver)
经过实践验证 charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率 并且charindex()会使索引失去作用（指sqlserver数据库）
字段提取要按照 需多少 提多少 的原则 避免 select * 尽量使用 select 字段 字段 字段 实践证明 每少提取一个字段 数据的提取速度就会有相应的提升 提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断
order by按聚集索引列排序效率最高 一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引 一般默认为ID 也可以改为其它的字段
能使用exists和not exists尽量使用 避免使用in或not in
能使用表连接尽量使用 避免使用exists和not exists
SET NOCOUNT ON
正确使用UNION和UNION ALL
慎用SELECT DISTINCT
少用游标
使用表的别名(Alias)
当在SQL语句中连接多个表时 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上 这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误
尽量少使用游标
原因很简单就是游标的算法是最原始的计算机算法(和for if等语句一样 一条条搜索来算效率极低)
而sql语句用的是集合运算速度则快的多如果用索引速度则很快(用了指针)
创建索引
a 聚集索引:
聚集索引是磁盘存储和逻辑显示是一样的
mssql表的主键一般是聚集索引主键(每一条记录唯一确定)
创建的主键自动会是聚集索引
如有一个非常大的表(有百万行)很长时间磁盘存储上会有类似碎片(磁盘填充率效率低一般是频繁删除造成的)
要提高它的性能的最简洁办法是:把这个表的主键去掉再保存后然后重新设主键再保存
(这个表就会在磁盘上重新整理排序性能当然会提高哟)
b 非聚集索引:
非聚集索引是在外面建立小的附加表(一种树形结构大多数是B或B+树)
读(遍历select等sql语句)表特快但写(updatedelete insert等sql语句)表性能会略微下降
针对数据量大的表建议非聚集索引不要超过 个(节省额外磁盘负担)
不要给类似 性别 列创建索引
死锁:
是指有线程在读一条记录别的线程读这条记录就要等待
在mssql中只要长期占那条记录的线程去掉死锁就会解除
在mssql中锁是针对每一行记录(所以性能不错)
经常产生锁的原因有:
a 在sql语句中使用事务语句(特别是事务中当查询比较耗时)
b 在前台的应用程序的connetion冲突(未关闭)
c 多表联合查询(尤其是在打开大的数据集时)
sql语句优化
a is null not or in 不会用索引
b 避免在索引列上使用计算或函数处理(索引会大失性能) 还有 % 有的甚至会全失索引性能
c SELECT中避免使用 * (宁可把需要字段列出来而不要用*去把所有的字段都列出来)
d 避免相关子查询(select中套select)
e where的条件中 =＞exists＞in (指性能)
f order by group by having distinct 等语句要慎用(因为它们效率不高它们是先把数据到临时表中再进行处理的)
g 聚集索引如有 个字段组成(tt 和tt )tt 在前面where的条件中如只用tt 字段来判断就会用到一半的聚集索引
where的条件中如tt 和tt 字段都用来判断了就会全用到聚集索引
where的条件中如只用tt 字段来判断就会用不到聚集索引了
尽量不要使用TEXT数据类型
除非你使用TEXT处理一个很大的数据 否则不要使用它 因为它不易于查询 速度慢 用的不好还会浪费大量的空间
一般的 VARCHAR可以更好的处理你的数据
尽量不要使用临时表
尽量不要使用临时表 除非你必须这样做 一般使用子查询可以代替临时表 使用临时表会带来系统开销
如果前台的代码你是使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在 SQL Server提供了一些替代方案 比如Table数据类型
尽量少使用外键和触发器
因为在mssql中这些功能的性能做得不是很好随便动一下表(它就会到相关的表去搞判断有很多情况并不需要)在后台消耗资源大
lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/167441、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。
2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。
3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。
4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用 *** 作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。
5、5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。
6、6、调整 *** 作系统参数，例如：运行在UNIX *** 作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。
实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。
ORACLE数据库性能优化工具
常用的数据库性能优化工具有：
1、1、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。
2、2、 *** 作系统工具，例如UNIX *** 作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。
3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个 *** 作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。
4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。
5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。
ORACLE数据库的系统性能评估
信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。
1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update *** 作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：
l l 数据库回滚段是否足够？
l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？
l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？
l l SQL语句是否高效？
2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：
l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引？
l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？
l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？
l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率
SQL语句的调整原则
SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：
1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：
语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN
(SELECT deptno FROM emp)
语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS
(SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno)
这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。
2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：
SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c
WHERE a.acol between :alow and :ahigh
AND b.bcol between :blow and :bhigh
AND c.ccol between :clow and :chigh
AND a.key1 = b.key1
AMD a.key2 = c.key2
这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。
3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。
4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。
5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。
6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。
CPU参数的调整
CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。
使用 *** 作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX *** 作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT *** 作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。
数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知 *** 作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知 *** 作系统系统态下的CPU时间， *** 作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占 *** 作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。
数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。
出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。
1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：
SELECT * FROM V$SYSSTAT
WHERE NAME IN
('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)')
这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间
waite time = parse time elapsed – parse time cpu
由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句
SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA
ORDER BY PARSE_CALLS
来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。
2、数据库管理员还可以通过下述语句：
SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA
查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。
3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。
内存参数的调整
内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。
1、 1、 共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：
select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache
来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：
select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache
查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。
2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：
SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads')
来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。
这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。
3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：
select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo log space requests')查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：
申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。
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