❶ 如何加快sql数据库查询速度
第1条语句：建议把子查询（SELECT gsid, max(dateandtime)as dt from info group by gsid ) i2 on i1.gsid = i2.gsid and i1.dateandtime = i2.dt)创建成一个视图VIEW，看看能不能加快查询，你可以试试，我这里没有你的数据无法测试，经验之谈，希望对你有帮助
其他的优化方法你可以考虑根据你的表情况从索引和jsp页面缓存的角度改善这个问题，具体的可以HI我，我们详谈。
❷ 怎样优化数据库查询怎样才能提高数据库的查询效率
网上有好多这方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的几点给你列一下。
第一点：网速得给力，也就是应用服务器和数据库服务器之间不要做过多限制，特别是防火墙方面的，最好在一个网段
第二点：使用数据库连接池，无需创建连接，直接查询
第三点：查询语句上要明确指定查询那些列
第四点：连接查询，嵌套查询方面要仔细斟酌，选择最优的方案
第五点：分清各个函数、一些语法的特性，比如要分得清什么时候用 exists 什么时候用in
第六点：随着数据量的增大，再好的语句也会慢下来，可以考虑利用分区
。。。
其他方面还有，可以查看下论坛上的帖子总结一下
❸ 如何提高数据库管理系统运行速度和效率
当一种好的设计方法被采用时,往往能大大提高系统的运行速度与效率。本文根据笔者多年来从事MIS开发的实践经验,总结出一些可以有效地提高应用系统运行速度与效率的实用方法和技巧,希望初学者读完此文能有所收获。 一、台理设计数据库 数据库是进行数据管理的基础,各种操作都是围绕它进行的。因此,数据库设计的好坏,是能否得到较高的运行效率与速度的先决条件。合理设计数据库,应注意以下几点: 1、尽量压缩数据库字段的长度,以减少数据冗余。 2、尽量对字段进行代码化处理。所谓代码化,是肖沁处工主。肝谓代肖怕,力已指将原先以字符方式存储的数据,尽量用代码即数字方式来表示。这在大多数情况下,可以减少数据的存储量,而且,对这种字段进行操作时速度也比较快。 3、尽量使用多库少字段方法。一个大的数据库通常总是保存着大量的数据信息,但是这些数据信息所使用的频繁程度不一样,由于它们在同一数据库中,所以读取使用频度较高的数据时,也必须把那些不需要的数据读出来,从而增加了读盘次数,影响了运行速度。
❹ 如何加快数据库信息的查询速度
在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/rece 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。
❺ 从哪些方面加速数据库效能
从哪些方面加速数据库效能
随着近期市场对于非结构化数据的重视，可能会让人忽略在数据库中更常见的结构化数据，其中通常包含着企业运营的核心。数据库处理着一个企业业务运转的各类数据，并且在一些情况下，例如一些电商的数据库，与企业收入息息相关。数据库提供越快的性能，其就能处理越多的交易事务，也就能越快地提供所需的信息，有助于营业额的提升。
许多企业的业务依赖于高效能的数据库应用。当一项数据库应用不能正常运行时，其问题的根源通常是所支持的存储系统，通常以为这需要进行升级来改善情况。当然，升级可能花费昂贵并且不是总能够达到预期的效果。事实上数据库性能改善可能不一定需要购买额外的硬件设备，或者不总像供应商建议的那样需要这么多的硬件。
对哪方面进行加速？
每个数据库管理系统在构成组件中都有其自己的命名约定。不过，数据库通常来讲都有一个交易日志文件来接受新的数据。这个相对较小的文件向客户端回馈新数据或修改数据已经被接受，并以此提升数据库的效能。该处理方式比直接简单地将数据写入主文件要快很多。在后端，日志文件会在稍后逐一写入主数据文件。
在交易日志方面有两项和性能有关。首先，其必须能够接受成百上千用户的并发写入请求。其次，其需要能够快速自我清空，在更新的性能速度过慢，日志文件失效时，不会出现“直接写入”的情况。以上两种情况通常在大量的查询事务导致无法预期的性能问题出现时周期性的发生。写性能对于这些文件来说十分关键。
数据库另一项基础组件便是索引，这个更小型的文件用于提升检索性能。检索可以针对索引进行，其直接将查询指向某一记录行或某一组记录行，其余的信息则由查询语句完成。这比从上至下检索整个数据库要快出很多。通常数据库管理员会选择一记录行中的一些关键字段作为索引，比如“公司姓名”或“用户编号”.该索引必须在新记录行插入或已有记录行的关键字段修改后进行随时更新。对于索引文件，写性能很重要而读性能才是关键。
最后我们来看数据库本身。在许多情况下，索引和日志文件会成为主要的瓶颈，因为无论是数据库的更新还是查询都和这些文件相关。不过确实有些情况下索引检索无法完成，比如在有太多字段需要检索或索引无法提供性能提升的时候。同样还有一些特定的数据库中，对于这些文件的细粒度的控制并不作为用户功能，而只能通过特定的硬件应用设置。
❻ 怎样加快SQL数据库的查询速度，请说的详细一点
创建索引最快了，但会影响插入，更新速度。依情况而定
如果对某字段查询多过就加所以
create
index
index_name
on
table_name(column_name)
❼ 数据库如何优化
body{
line-height:200%;
}
如何优化MySQL数据库
当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。
我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、my.cnf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。
1.服务器物理硬件的优化
1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID1+0磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID1+0；
2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。
2.MySQL应该采用编译安装的方式
MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
3.MySQL配置文件的优化
1)skip
-name
-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；
2)back_log
=
384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。
3)如果key_reads太大，则应该把my.cnf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。
4.MySQL上线后根据status状态进行适当优化
1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。
2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections
*
100%
=85%
5.MySQL数据库的可扩展架构方案
1)MySQL
cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但它的维护非常复杂，存在部分Bug;
2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。
❽ 怎么提高数据库查询效率
提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和宽索引两个概念，窄索引是指索引的列数为1~2，宽索引就是说索引的列数大于2。
因为窄索引的效率要高于宽索引，所以能用窄索引就不要使用宽索引。
那么对单字段索引和复合索引应该如何使用？
目录
单字段索引的情况：
复合索引的优势：
两者的比较：
单字段索引的情况：
1.表的主键，外键必须有索引
2.数据量超过300的表应该有索引
3.经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引
4.经常出现在where字句中的字段，特点是大表的字段，应该建立索引
5.索引应该建在选择性高的字段上
6.索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建立索引
7.尽量用单字段索引代替复合索引，复合索引的建立需要仔细的斟酌
复合索引的优势：
1.单字段索引很少甚至没有
2.复合索引的几个字段经常同时以AND的方式出现在where语句
当where语句中的条件是OR时，索引不起作用。
两者的比较：
以一个sql语句来举例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 两个字段分别创建了单字段索引，mysql查询每次只能使用一个索引，虽然对于未添加索引时使用全盘扫描,我们的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage两个字段添加复合索引，效率会跟高，如： 创建(sex, age,teacher)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。
那对于两者优缺点的比较：
1.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较低的情况下，复合索引有一定优势。
2.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较高的情况下，复合索引有很大优势。
3.对于具有2个用or连接条件的语句，单索引有一定优势，因为这种情况下复合索引将会导致全表扫描，而前者可以用到indexmerge的优化。
以上就是如何提高查询效率的全部内容，如果有帮助到你的话记得点个关注哟
❾ 有哪几种方式提高数据库的访问速度
我以前收藏的，挺不错：
1、存储
将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdb
tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件
日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图
就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引
你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引
非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图
如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引
你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。
不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求。
❿ 如何提高sql数据库的查询速度
这是一个典型问题，在网上搜一下就行了。给你搜了一个粘过来看看
1.索引优化
建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。
SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引或者DBCC INDEXDEFRAG所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。
2.
改善硬件（双CPU，Raid 5，增加内存）
tempdb这个临时数据库，它对性能的影响较大。tempdb和其他数据库一样可以增大，可以缩小。当数据文件需要增长的时候，通常不能保持剩余部分的连续性。这时文件就会产生碎片，这种碎片会造成性能下降。这种碎片属于外来性碎片。要阻止在tempdb中产生外来性碎片，必须保证有足够的硬盘空间。一般将tempdb的容量放到平均使用容量。而你也应该允许tempdb自动增长，比如你有个一个超大的join操作，它建立了一个超过tempdb容量的时候，该查询将失败。你还要设置一个合理的单位增长量。因为如果你设得太小，将会产生许多外来性碎片，反而会占用更多资源。sqlserver调优最有效的做法之一，就是把争夺资源的操作独立出去。tempdb就是一个需要独立出去的部分而tempdb和其他系统库一样是公用的，是存取最可能频繁的库，所有处理临时表、子查询、GROUP BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。
查询语句一定要使用存储过程；
3、查询尽量使用TOP子句
4.将表按一定的约束分成子表,(如按分类)创建约束,在用Like 时,先用分类 and like , 应该可能解决问题. 而且效果立秆见影!(你要确定SQL会认识你建的分区视图).我一个表有上百万的记录(700兆),用分区视图后,查询速度基本跟10万行一样.
如果还是太慢,还可以考滤分布式分区视图!这总可以解决问题了吧!
关键在于你能否把大表按某种约束分解成子表.