❶ 如何加快sql資料庫查詢速度
第1條語句：建議把子查詢（SELECT gsid, max(dateandtime)as dt from info group by gsid ) i2 on i1.gsid = i2.gsid and i1.dateandtime = i2.dt)創建成一個視圖VIEW，看看能不能加快查詢，你可以試試，我這里沒有你的數據無法測試，經驗之談，希望對你有幫助
其他的優化方法你可以考慮根據你的表情況從索引和jsp頁面緩存的角度改善這個問題，具體的可以HI我，我們詳談。
❷ 怎樣優化資料庫查詢怎樣才能提高資料庫的查詢效率
網上有好多這方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的幾點給你列一下。
第一點：網速得給力，也就是應用伺服器和資料庫伺服器之間不要做過多限制，特別是防火牆方面的，最好在一個網段
第二點：使用資料庫連接池，無需創建連接，直接查詢
第三點：查詢語句上要明確指定查詢那些列
第四點：連接查詢，嵌套查詢方面要仔細斟酌，選擇最優的方案
第五點：分清各個函數、一些語法的特性，比如要分得清什麼時候用 exists 什麼時候用in
第六點：隨著數據量的增大，再好的語句也會慢下來，可以考慮利用分區
。。。
其他方面還有，可以查看下論壇上的帖子總結一下
❸ 如何提高資料庫管理系統運行速度和效率
當一種好的設計方法被採用時,往往能大大提高系統的運行速度與效率。本文根據筆者多年來從事MIS開發的實踐經驗,總結出一些可以有效地提高應用系統運行速度與效率的實用方法和技巧,希望初學者讀完此文能有所收獲。 一、台理設計資料庫 資料庫是進行數據管理的基礎,各種操作都是圍繞它進行的。因此,資料庫設計的好壞,是能否得到較高的運行效率與速度的先決條件。合理設計資料庫,應注意以下幾點: 1、盡量壓縮資料庫欄位的長度,以減少數據冗餘。 2、盡量對欄位進行代碼化處理。所謂代碼化,是肖沁處工主。肝謂代肖怕,力已指將原先以字元方式存儲的數據,盡量用代碼即數字方式來表示。這在大多數情況下,可以減少數據的存儲量,而且,對這種欄位進行操作時速度也比較快。 3、盡量使用多庫少欄位方法。一個大的資料庫通常總是保存著大量的數據信息,但是這些數據信息所使用的頻繁程度不一樣,由於它們在同一資料庫中,所以讀取使用頻度較高的數據時,也必須把那些不需要的數據讀出來,從而增加了讀盤次數,影響了運行速度。
❹ 如何加快資料庫信息的查詢速度
在已有的 MySQL 伺服器之上使用 Apache Spark （無需將數據導出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個 MySQL 伺服器（復制或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個 MySQL 查詢結果表。
思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數據，也可以執行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？對一些需要運行很長時間的查詢（如報表或者BI），由於 Spark 是一個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個查詢分配一個 CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執行 MySQL 查詢，這個查詢速度比直接在 MySQL 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加「集群」級別的並行機制，在使用 MySQL 復制或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分區表時可以在每個分區都執行一個查詢），然後在多個 Percona XtraDB Cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/rece 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。
❺ 從哪些方面加速資料庫效能
從哪些方面加速資料庫效能
隨著近期市場對於非結構化數據的重視，可能會讓人忽略在資料庫中更常見的結構化數據，其中通常包含著企業運營的核心。資料庫處理著一個企業業務運轉的各類數據，並且在一些情況下，例如一些電商的資料庫，與企業收入息息相關。資料庫提供越快的性能，其就能處理越多的交易事務，也就能越快地提供所需的信息，有助於營業額的提升。
許多企業的業務依賴於高效能的資料庫應用。當一項資料庫應用不能正常運行時，其問題的根源通常是所支持的存儲系統，通常以為這需要進行升級來改善情況。當然，升級可能花費昂貴並且不是總能夠達到預期的效果。事實上資料庫性能改善可能不一定需要購買額外的硬體設備，或者不總像供應商建議的那樣需要這么多的硬體。
對哪方面進行加速？
每個資料庫管理系統在構成組件中都有其自己的命名約定。不過，資料庫通常來講都有一個交易日誌文件來接受新的數據。這個相對較小的文件向客戶端回饋新數據或修改數據已經被接受，並以此提升資料庫的效能。該處理方式比直接簡單地將數據寫入主文件要快很多。在後端，日誌文件會在稍後逐一寫入主數據文件。
在交易日誌方面有兩項和性能有關。首先，其必須能夠接受成百上千用戶的並發寫入請求。其次，其需要能夠快速自我清空，在更新的性能速度過慢，日誌文件失效時，不會出現「直接寫入」的情況。以上兩種情況通常在大量的查詢事務導致無法預期的性能問題出現時周期性的發生。寫性能對於這些文件來說十分關鍵。
資料庫另一項基礎組件便是索引，這個更小型的文件用於提升檢索性能。檢索可以針對索引進行，其直接將查詢指向某一記錄行或某一組記錄行，其餘的信息則由查詢語句完成。這比從上至下檢索整個資料庫要快出很多。通常資料庫管理員會選擇一記錄行中的一些關鍵欄位作為索引，比如「公司姓名」或「用戶編號」.該索引必須在新記錄行插入或已有記錄行的關鍵欄位修改後進行隨時更新。對於索引文件，寫性能很重要而讀性能才是關鍵。
最後我們來看資料庫本身。在許多情況下，索引和日誌文件會成為主要的瓶頸，因為無論是資料庫的更新還是查詢都和這些文件相關。不過確實有些情況下索引檢索無法完成，比如在有太多欄位需要檢索或索引無法提供性能提升的時候。同樣還有一些特定的資料庫中，對於這些文件的細粒度的控制並不作為用戶功能，而只能通過特定的硬體應用設置。
❻ 怎樣加快SQL資料庫的查詢速度，請說的詳細一點
創建索引最快了，但會影響插入，更新速度。依情況而定
如果對某欄位查詢多過就加所以
create
index
index_name
on
table_name(column_name)
❼ 資料庫如何優化
body{
line-height:200%;
}
如何優化MySQL資料庫
當MySQL資料庫邂逅優化，它有好幾個意思，今天我們所指的是性能優化。
我們究竟該如何對MySQL資料庫進行優化呢？下面我就從MySQL對硬體的選擇、Mysql的安裝、my.cnf的優化、MySQL如何進行架構設計及數據切分等方面來說明這個問題。
1.伺服器物理硬體的優化
1)磁碟(I/O)，MySQL每一秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作，對磁碟的讀寫量可想而知，所以推薦使用RAID1+0磁碟陣列，如果資金允許，可以選擇固態硬碟做RAID1+0；
2)cpu對Mysql的影響也是不容忽視的，建議選擇運算能力強悍的CPU。
2.MySQL應該採用編譯安裝的方式
MySQL資料庫的線上環境安裝，我建議採取編譯安裝，這樣性能會較大的提升。
3.MySQL配置文件的優化
1)skip
-name
-resolve，禁止MySQL對外部連接進行DNS解析，使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間；
2)back_log
=
384，back_log指出在MySQL暫時停止響應新請求之前，短時間內的多少個請求可以被存在堆棧中，對於Linux系統而言，推薦設置小於512的整數。
3)如果key_reads太大，則應該把my.cnf中key_buffer_size變大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。
4.MySQL上線後根據status狀態進行適當優化
1)打開慢查詢日誌可能會對系統性能有一點點影響，如果你的MySQL是主-從結構，可以考慮打開其中一台從伺服器的慢查詢日誌，這樣既可以監控慢查詢，對系統性能影響也會很小。
2)MySQL伺服器過去的最大連接數是245，沒有達到伺服器連接數的上限256，應該不會出現1040錯誤。比較理想的設置是：Max_used_connections/max_connections
*
100%
=85%
5.MySQL資料庫的可擴展架構方案
1)MySQL
cluster，其特點為可用性非常高，性能非常好，但它的維護非常復雜，存在部分Bug;
2)DRBD磁碟網路鏡像方案，其特點為軟體功能強大，數據可在底層塊設備級別跨物理主機鏡像，且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。
❽ 怎麼提高資料庫查詢效率
提高查詢效率首先要想到的就是加索引，那什麼是索引呢？
MySQL索引的建立對於MySQL的高效運行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的檢索速度。
打個比方，如果合理的設計且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話，那麼沒有設計和使用索引的MySQL就是一個人力三輪車。
索引分單列索引和組合索引。單列索引，即一個索引只包含單個列，一個表可以有多個單列索引，但這不是組合索引。組合索引，即一個索引包含多個列。
創建索引時，你需要確保該索引是應用在 SQL 查詢語句的條件(一般作為 WHERE 子句的條件)。
實際上，索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引欄位，並指向實體表的記錄。
上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點：雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數據，還要保存一下索引文件。
建立索引會佔用磁碟空間的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和寬索引兩個概念，窄索引是指索引的列數為1~2，寬索引就是說索引的列數大於2。
因為窄索引的效率要高於寬索引，所以能用窄索引就不要使用寬索引。
那麼對單欄位索引和復合索引應該如何使用？
目錄
單欄位索引的情況：
復合索引的優勢：
兩者的比較：
單欄位索引的情況：
1.表的主鍵，外鍵必須有索引
2.數據量超過300的表應該有索引
3.經常與其他表進行連接的表，在連接欄位上應該建立索引
4.經常出現在where字句中的欄位，特點是大表的欄位，應該建立索引
5.索引應該建在選擇性高的欄位上
6.索引應該建在小欄位上，對於大的文本欄位甚至超長欄位，不要建立索引
7.盡量用單欄位索引代替復合索引，復合索引的建立需要仔細的斟酌
復合索引的優勢：
1.單欄位索引很少甚至沒有
2.復合索引的幾個欄位經常同時以AND的方式出現在where語句
當where語句中的條件是OR時，索引不起作用。
兩者的比較：
以一個sql語句來舉例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 兩個欄位分別創建了單欄位索引，mysql查詢每次只能使用一個索引，雖然對於未添加索引時使用全盤掃描,我們的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage兩個欄位添加復合索引，效率會跟高，如： 創建(sex, age,teacher)的復合索引，那麼其實相當於創建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三個索引，這被稱為最佳左前綴特性。
那對於兩者優缺點的比較：
1.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較低的情況下，復合索引有一定優勢。
2.對於具有2個用and連接條件的語句，且2個列之間的關聯度較高的情況下，復合索引有很大優勢。
3.對於具有2個用or連接條件的語句，單索引有一定優勢，因為這種情況下復合索引將會導致全表掃描，而前者可以用到indexmerge的優化。
以上就是如何提高查詢效率的全部內容，如果有幫助到你的話記得點個關注喲
❾ 有哪幾種方式提高資料庫的訪問速度
我以前收藏的，挺不錯：
1、存儲
將硬碟分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，並看你的數據文件大小，1G以上你可以採用多資料庫文件，這樣可以將存取負載分散到多個物理硬碟或磁碟陣列上。
2、tempdb
tempdb也應該被單獨的物理硬碟或磁碟陣列上,建議放在RAID 0上，這樣它的性能最高,不要對它設置最大值讓它自動增長
3、日誌文件
日誌文件也應該和數據文件分開在不同的理硬碟或磁碟陣列上，這樣也可以提高硬碟I/O性能。
4、分區視圖
就是將你的數據水平分割在集群伺服器上，它適合大規模OLTP,SQL群集上，如果你資料庫不是訪問特別大不建議使用。
5、簇索引
你的表一定有個簇索引，在使用簇索引查詢的時候，區塊查詢是最快的，如用between，應為他是物理連續的，你應該盡量減少對它的updaet,應為這可以使它物理不連續。
6、非簇索引
非簇索引與物理順序無關，設計它時必須有高度的可選擇性，可以提高查詢速度，但對表update的時候這些非簇索引會影響速度，且佔用空間大，如果你願意用空間和修改時間換取速度可以考慮。
7、索引視圖
如果在視圖上建立索引,那視圖的結果集就會被存儲起來，對與特定的查詢性能可以提高很多，但同樣對update語句時它也會嚴重減低性能，一般用在數據相對穩定的數據倉庫中。
8、維護索引
你在將索引建好後，定期維護是很重要的，用dbcc showcontig來觀察頁密度、掃描密度等等，及時用dbcc indexdefrag來整理表或視圖的索引,在必要的時候用dbcc dbreindex來重建索引可以受到良好的效果。
不論你是用幾個表1、2、3點都可以提高一定的性能，5、6、8點你是必須做的，至於4、7點看你的需求。
❿ 如何提高sql資料庫的查詢速度
這是一個典型問題，在網上搜一下就行了。給你搜了一個粘過來看看
1.索引優化
建索引的選擇必須結合SQL查詢、修改、刪除語句的需要，一般的說法是在WHERE里經常出現的欄位建索引。如果在WHERE經常是幾個欄位一起出現而且是用AND連接的，那就應該建這幾個欄位一起的聯合索引，而且次序也需要考慮，一般是最常出現的放前面，重復率低的放前面。
SQL Server提供了一種簡化並自動維護資料庫的工具。這個稱之為資料庫維護計劃向導（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了對索引的優化。如果你運行這個向導，你會看到關於資料庫中關於索引的統計量，這些統計量作為日誌工作並定時更新，這樣就減輕了手工重建索引或者DBCC INDEXDEFRAG所帶來的工作量。如果你不想自動定期刷新索引統計量，你還可以在DMPW中選擇重新組織數據和數據頁，這將停止舊有索引並按特定的填充因子重建索引。
2.
改善硬體（雙CPU，Raid 5，增加內存）
tempdb這個臨時資料庫，它對性能的影響較大。tempdb和其他資料庫一樣可以增大，可以縮小。當數據文件需要增長的時候，通常不能保持剩餘部分的連續性。這時文件就會產生碎片，這種碎片會造成性能下降。這種碎片屬於外來性碎片。要阻止在tempdb中產生外來性碎片，必須保證有足夠的硬碟空間。一般將tempdb的容量放到平均使用容量。而你也應該允許tempdb自動增長，比如你有個一個超大的join操作，它建立了一個超過tempdb容量的時候，該查詢將失敗。你還要設置一個合理的單位增長量。因為如果你設得太小，將會產生許多外來性碎片，反而會佔用更多資源。sqlserver調優最有效的做法之一，就是把爭奪資源的操作獨立出去。tempdb就是一個需要獨立出去的部分而tempdb和其他系統庫一樣是公用的，是存取最可能頻繁的庫，所有處理臨時表、子查詢、GROUP BY、排序、DISTINCT、連接等等。它最適合放到一個具有快速讀寫能力的設備上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。
查詢語句一定要使用存儲過程；
3、查詢盡量使用TOP子句
4.將表按一定的約束分成子表,(如按分類)創建約束,在用Like 時,先用分類 and like , 應該可能解決問題. 而且效果立稈見影!(你要確定SQL會認識你建的分區視圖).我一個表有上百萬的記錄(700兆),用分區視圖後,查詢速度基本跟10萬行一樣.
如果還是太慢,還可以考濾分布式分區視圖!這總可以解決問題了吧!
關鍵在於你能否把大表按某種約束分解成子表.