随着大数据时代的到来，数据库成为了企业中非常重要的一部分。对于有着海量数据的企业来说，数据库的查询效率直接影响着整体的业务操作效率。因此，如何提高数据库的查询效率，是工程师们需要去关注和解决的严肃问题之一。
本篇文章将从以下几个方面来分析并探讨如何进行数据库查询优化：
1.数据库查询优化的意义
我们需要了解数据库查询优化的意义。在企业应用中，数据库操作往往是耗时最长的一环，而对于系统的运行效率和用户体验来说，查询速度的快慢是非常重要的。优化查询语句可以大幅提高查询速度，提升用户体验，并降低 服务器 负载和系统资源占用率，是非常值得开发人员去重视和优化的。
2.查询优化的方法
那么，如何进行数据库查询优化呢？就当前主流的数据库系统来讲，下面我们来介绍一下优化方法，大致可分为以下几类：
（1）索引优化
索引在数据库中起到了非常重要的作用，索引优化是提升查询效率的一个非常重要的手段。在使用索引过程中，需要注意的是遵循“合理建立索引，避免无谓的变慢”原则。
（2）数据模型优化
数据模型优化是通过对现有的数据结构进行调整来提高查询效率的。常用的方法有横向分表、垂直分库以及数据冗余等。
（3）连接优化
连接查询是最常用的关联查询方式之一，关联查询会导致查询语句过于复杂而执行效率下降。因此，对于连接优化的方法有力调整连接架构、select只查询需要的列等。
（4）批处理和缓存优化
批处理和缓存优化是针对高并发场景下的数据库操作进行的一种优化。采用预编译的SQL语句和批处理的方式可以减少服务器与数据库的通信次数，从而提高查询效率。而缓存则是将经常访问的数据存放在内存中，以供后续访问操作。
3.优化实践案例分享
我们可以结合以下实际经验案例来了解优化实践中所面临的问题及其解决办法：
（1）索引优化：拆分大表，应用合适的数据结构，合理建立索引；
（2）数据模型优化：针对大字段、稀疏索引等问题进行调整；
（3）连接优化：进行适当的SQL语言优化，优化关联查询等；
（4）批处理和缓存优化：利用缓存降低I/O操作等。
数据库查询优化是一个复杂的过程，需要开发者在实践环节中灵活应对。但以业务需求和实际情况为出发点，采取科学的优化方法集中优化，将大大提升数据库查询的效率，从而提升系统运行效率并优化用户体验。
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SQL Server 视图查询慢，如何优化？请不要复制粘贴谢谢
说真像SQLServer这样的数据库系统优化最多就两个方面：
一，为数据服务器硬件提高配置，数据库最需要的内存，所以内存大性能就越好，查询起来也越快。
二，表或视图在设计时的优化考虑，表应该将常会查询的字段尽可能的放在同一个表上，交减少查询时表的连接，为常会查询的字段设置好排序优化之类的，视图的创建也是一个样的道理。
三，查询时应当尽量使用存储过程序，这样也可以提高查询速度，因为数据库会为存储过程自动进行优化，在尽可能多的系统内存中分配好内存用量。
慢的原因在：【DELETE_FLAG IN (‘R’, ‘X’, ‘U’, ‘D’)】，查询中出现【in】的话数据库会解析成下面这个样子去执行。
【DELETE_FLAG=’R’ OR DELETE_FLAG=’X’ OR DELETE_FLAG=’U’ OR DELETE_FLAG=’D’】
而数据库一旦使用了【OR】条件做查询的话，索引就不会用到了，因此就会造成查询过慢。
建议：
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG=’R’
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG=’X’
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG=’U’
SELECT 。。。。。
WHERE DELETE_FLAG=’D’
另外补充一点，视图本身就会造成效率低，因为视图存的是sql定义，当执行查询的时候 数据库会先上磁盘上查询视图定义 再利用视图定义查询数据，这样就产生了至少两次磁盘i/o，oracle中有物化视图的概念，SqlServer中应该也有，如果我的改善计划还不能达到你的要求的话，建议考虑一下。
以上，希望对你有所帮助。
原因：
1.在视图的查询语句中，大量使用right、ltrim、rtrim等字符串操作函数，这时最主要原因。
2.大量使用Case……When……End语句进行取值判断，这是次要原因。
3.查询表为基础数据表，字段数量和记录行数都比较大。这是第三个原因。
解决办法:
1.改用自定义表函数、或者自定义过程返回结果表，不使用视图。
2.在自定义函数/自定义过程中使用临时表抽取基础数据，然后再在临时表上进行判断操作，对要进行处理的字段进行UPDATE。比如那些Case的处理、字符串的处理。
3.如果在基础表FIDS..APT_INFORMATION.T_FLIGHTLEG上 尚未建立主键和索引，可考虑建立适当的主键和索引。
用了太多的，case when then
想要提高速度，觉得还是需要从根本入手，你的数据库结构会不会设计的有问题呢
还有一个方法是用多个视图来解决你现在的问题，加上视图索引
速度肯定比现在快
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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。
mysql查询优化，1万条数据居然要30秒
索引创建规则：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子句中的字段，特别是大表的字段，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，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。 一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。 因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。 另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
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