數據量大的表如何優化

Ⅰ 資料庫表數據量大怎麼優化查詢速度

下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。

1．合理使用索引

索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：

●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。

●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。

●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。

●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。

2．避免或簡化排序

應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：

●索引中不包括一個或幾個待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；

●排序的列來自不同的表。

為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。

3．消除對大型錶行數據的順序存取

在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。

還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢。

4．避免相關子查詢

一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

5．避免困難的正規表達式

MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」

即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。

6．使用臨時表加速查詢

把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>「98000」

ORDER BY cust.name

如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然後以下面的方式在臨時表中查詢：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>「98000」

臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。

7．用排序來取代非順序存取

非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。

Ⅱ 資料庫的多表大數據查詢應如何優化

資料庫的多表大數據查詢應如何優化？

1.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優化器簡悉將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。
3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 beeen 就不要用 in 了：
select id from t where num beeen 1 and 3
5.盡量避免在索引過的字元數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『%L%』
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=』L』
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『L%』
即使NAME欄位建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。
6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未散罩知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。
8.應盡量避免在where子句中對欄位進行沖咐鬧函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,񟭅-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>=񟭅-11-30' and createdate<񟭅-12-1'
9.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
10.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
11.很多時候用 exists是一個好的選擇：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。

Java怎麼把資料庫的數據查詢

Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";
stmt = conn.createStatement();
rs = stmt.executeQuery(query);
if (rs.next()) {
result = rs.getInt("列名");
}

資料庫表內數據查詢

樓上的 拼寫錯誤，我來修正 ^^
select count(*) from 表名

如何查詢大資料庫數據存在

傳統資料庫處理大數據很困難吧，不建議使用傳統資料庫來處理大數據。
建議研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數據。
如果有預算，可以使用一些商業大數據產品，國內的譬如永洪科技的大數據BI產品，不僅能高性能處理大數據，還可做數據分析。
當然如果是簡單的查詢，傳統資料庫如果做好索引，可能可以提高性能。

如何實現不同資料庫的數據查詢分頁

有兩種方法
方法1：
select 100 * from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo
方法2：
SELECT TOP 100 * FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo

如何提高Oracle資料庫數據查詢的命中率

影響命中率的因素有四種：字典表活動、臨時段活動、回滾段活動、表掃描， 應用DBA可以對這四種因素進行分析，找出資料庫命中率低的症結所在。 1)字典表活動 當一個SQL語句第一次到達Oracle內核時資料庫對SQL語句進行分析，包含在查詢中的數據字典對象被分解，產生SQL執行路徑。如果SQL語句指向一個不在SGA中的對象?表或視圖，Oracle執行SQL語句到數據典中查詢有關對象的信息。數據塊從數據字典表被讀取到SGA的數據緩存中。由於每個數據字典都很小，因此，我們可緩存這些表以提高對這些表的命中率。但是由於數據字典表的數據塊在SGA中占據空間，當增加全部的命中率時，它們會降低表數據塊的可用空間， 所以若查詢所需的時間字典信息已經在SGA緩存中，那麼就沒有必要遞歸調用。 2)臨時段的活動 當用戶執行一個需要排序的查詢時，Oracle設法對內存中排序區內的所有行進行排序，排序區的大小由資料庫的init.ora文件的數確定。如果排序區域不夠大，資料庫就會在排序操作期間開辟臨時段。臨時段會人為地降低OLTP(online transaction processing）應用命中率,也會降低查詢進行排序的性能。如果能在內存中完成全部排序操作，就可以消除向臨時段寫數據的開銷。所以應將SORT_AREA_SIZE設置得足夠大，以避免對臨時段的需要。這個參數的具體調整方法是:查詢相關數據，以確定這個參數的調整。 select * from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在內存中進行的，但還有小部分發生在臨時段， 需要調整 值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，參數為：SORT_AREA_SIZE＝65536;將其調整到SORT_AREA_SIZE＝131072、這個值調整後，重啟ORACLE資料庫即可生效。 3)回滾段的活動 回滾段活動分為回滾活動和回滾段頭活動。對回滾段頭塊的訪問會降低應用的命中率， 對OLTP系統命中率的影響最大。為確認是否因為回滾段影響了命中率，可以查看監控輸出報表中的「數據塊相容性讀一重寫記錄應用」 的統計值，這些統計值是用來確定用戶從回滾段中訪問數據的發生次數。 4)表掃描 通過大掃描讀得的塊在數據塊緩存中不會保持很長時間， 因此表掃描會降低命中率。為了避免不必要的全表掃描，首先是根據需要建立索引，合理的索引設計要建立人對各種查詢的分析和預測上，筆者會在SQL優化中詳細談及；其次是將經常用到的表放在內存中，以降低磁碟讀寫次數。

如何優化資料庫提高資料庫的效率

1. SQL優化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數減到最低,即在最短的時間達到最大的數據吞吐量。
調整不良SQL通常可以從以下幾點切入：
? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優化內容
? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進行重新書寫
? 檢查優化索引的使用
? 考慮資料庫的優化器
2. 避免出現SELECT * FROM table 語句，要明確查出的欄位。
3. 在一個SQL語句中，如果一個where條件過濾的資料庫記錄越多，定位越准確，則該where條件越應該前移。
4. 查詢時盡可能使用索引覆蓋。即對SELECT的欄位建立復合索引，這樣查詢時只進行索引掃描，不讀取數據塊。
5. 在判斷有無符合條件的記錄時建議不要用SELECT COUNT （*）和select 1 語句。
6. 使用內層限定原則，在拼寫SQL語句時，將查詢條件分解、分類，並盡量在SQL語句的最里層進行限定，以減少數據的處理量。
7. 應絕對避免在order by子句中使用表達式。
8. 如果需要從關聯表讀數據，關聯的表一般不要超過7個。
9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的數據量。建議集合中的數據不超過200個。
10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，這樣可以有效的利用索引。
11. 在查詢時盡量減少對多餘數據的讀取包括多餘的列與多餘的行。
12. 對於復合索引要注意，例如在建立復合索引時列的順序是F1，F2，F3，則在where或order by子句中這些欄位出現的順序要與建立索引時的欄位順序一致，且必須包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否則不會用到該索引。
13. 多表關聯查詢時，寫法必須遵循以下原則，這樣做有利於建立索引，提高查詢效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值條件（=）) and (table1的非等值條件) and (table2與table1的關聯條件) and (table2的等值條件) and (table2的非等值條件) and (table3與table2的關聯條件) and (table3的等值條件) and (table3的非等值條件)。
注:關於多表查詢時from 後面表的出現順序對效率的影響還有待研究。
14. 子查詢問題。對於能用連接方式或者視圖方式實現的功能，不要用子查詢。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。應該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。
15. 在WHERE 子句中，避免對列的四則運算，特別是where 條件的左邊，嚴禁使用運算與函數對列進行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。
16. 如果在語句中有not in（in）操作，應考慮用not exists（exists）來重寫,最好的辦法是使用外連接實現。
17. 對一個業務過程的處理，應該使事物的開始與結束之間的時間間隔越短越好，原則上做到資料庫的讀操作在前面完成，資料庫寫操作在後面完成，避免交叉。
18. 請小心不要對過多的列使用列函數和order by,group by等，謹慎使用disti軟體開發t。
19. 用union all 代替 union，資料庫執行union操作，首先先分別執行union兩端的查詢，將其放在臨時表中，然後在對其進行排序，過濾重復的記錄。
當已知的業務邏輯決定query A和query B中不會有重復記錄時，應該用union all代替union，以提高查詢效率。
數據更新的效率
1. 在一個事物中，對同一個表的多個insert語句應該集中在一起執行。
2. 在一個業務過程中，盡量的使insert,update,delete語句在業務結束前執行，以減少死鎖的可能性。
資料庫物理規劃的效率
為了避免I/O的沖突，我們在設計資料庫物理規劃時應該遵循幾條基本的原則(以ORACLE舉例)：
?? table和index分離：table和index應該分別放在不同的tablespace中。
?? Rollback Segment的分離：Rollback Segment應該放在獨立的Tablespace中。
?? System Tablespace的分離：System Tablespace中不允許放置任何用戶的object。（mssql中primary filegroup中不允許放置任何用戶的object）
?? Temp Tablesace的分離：建立單獨的Temp Tablespace，並為每個user指定default Temp Tablespace
??避免碎片：但segment中出現大量的碎片時，會導致讀數據時需要訪問的block數量的增加。對經常發生DML操作的segemeng來說，碎片是不能完全避免的。所以，我們應該將經常做DML操作的表和很少發生變化的表分離在不同的Tablespace中。
當我們遵循了以上原則後，仍然發現有I/O沖突存在，我們可以用數據分離的方法來解決。
?? 連接Table的分離：在實際應用中經常做連接查詢的Table，可以將其分離在不同的Taclespace中，以減少I/O沖突。
?? 使用分區：對數據量很大的Table和Index使用分區，放在不同的Tablespace中。
在實際的物理存儲中，建議使用RAID。日誌文件應放在單獨的磁碟中。

資料庫的查詢優化演算法

給出你的查詢，然後才可以對其進行優化

如何優化SQL Server資料庫查詢

如果你的查詢比較固定，並且查詢的條件區別度較高，可以建立相應的索引。
其他的一些規則，比如使用exists代替 in都可以試試

查詢速度慢的原因很多，常見如下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應。
3、沒有創建計算列導致查詢不優化。
4、內存不足
5、網路速度慢
6、查詢出的數據量過大（可以採用多次查詢，其他的方法降低數據量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設計的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語句不好，沒有優化
可以通過如下方法來優化查詢 :
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量（尺寸）越大，提高I/O越重要.
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級硬體
4、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當（最好是使用默認值0）。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好（參照索引的創建）,不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位
5、提高網速;
6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000 時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行 Microsoft 搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 伺服器配置選項配置為物理內存的 1.5 倍（虛擬內存大小設置的一半）。
7、增加伺服器 CPU個數; 但是必須明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行，SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作Update,Insert， Delete還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。（參照SQL幫助文件'分區視圖'）
a、在實現分區視圖之前，必須先水平分區表
b、在創建成員表後，在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖，並且每個視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣，但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日誌.對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長，它會降低伺服器的性能。在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點：首先，DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器
3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化
4、 由預編譯模塊生成查詢規劃
5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行
6、 最後將執行結果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數據存放的結構：一個頁面的大小為8K(8060)位元組，8個頁面為一個盤區，按照B樹存放。
12、Commit和rollback的區別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當前的事物. 沒有必要在動態SQL里寫事物，如果要寫請寫在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者將動態SQL 寫成函數或者存儲過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數,避免表掃描,如果返回不必要的數據，浪費了伺服器的I/O資源，加重了網路的負擔降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯接訪問表,後果嚴重。
14、SQL的注釋申明對執行沒有任何影響
15、盡可能不使用游標，它佔用大量的資源。如果需要row-by-row地執行，盡量採用非游標技術,如：在客戶端循環，用臨時表，Table變數，用子查詢，用Case語句等等。游標可以按照它所支持的提取選項進行分類： 只進 必須按照從第一行到最後一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認方式。可滾動性可以在游標中任何地方隨機提取任意行。游標的技術在SQL2000下變得功能很強大，他的目的是支持循環。有四個並發選項 READ_ONLY：不允許通過游標定位更新(Update)，且在組成結果集的行中沒有鎖。 OPTIMISTIC WITH valueS:樂觀並發控制是事務控制理論的一個標准部分。樂觀並發控制用於這樣的情形，即在打開游標及更新行的間隔中，只有很小的機會讓第二個用戶更新某一行。當某個游標以此選項打開時，沒有鎖控制其中的行，這將有助於最大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當前值會與最後一次提取此行時獲取的值進行比較。如果任何值發生改變，則伺服器就會知道其他人已更新了此行，並會返回一個錯誤。如果值是一樣的，伺服器就執行修改。選擇這個並發選項OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此樂觀並發控制選項基於行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標識符，伺服器可用它來確定該行在讀入游標後是否有所更改。在 SQL Server 中，這個性能由 timestamp 數據類型提供，它是一個二進制數字，表示資料庫中更改的相對順序。每個資料庫都有一個全局當前時間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時，SQL Server 先在時間戳列中存儲當前的 @@DBTS 值，然後增加 @@DBTS 的值。如果某 個表具有 timestamp 列，則時間戳會被記到行級。伺服器就可以比較某行的當前時間戳值和上次提取時所存儲的時間戳值，從而確定該行是否已更新。伺服器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應用程序對沒有 timestamp 列的表要求基於行版本控制的樂觀並發，則游標默認為基於數值的樂觀並發控制。 SCROLL LOCKS 這個選項實現悲觀並發控制。在悲觀並發控制中，在把資料庫的行讀入游標結果集時，應用程序將試圖鎖定資料庫行。在使用伺服器游標時，將行讀入游標時會在其上放置一個更新鎖。如果在事務內打開游標，則該事務更新鎖將一直保持到事務被提交或回滾；當提取下一行時，將除去游標鎖。如果在事務外打開游標，則提取下一行時，鎖就被丟棄。因此，每當用戶需要完全的悲觀並發控制時，游標都應在事務內打開。更新鎖將阻止任何其它任務獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務更新該行。然而，更新鎖並不阻止共享鎖，所以它不會阻止其它任務讀取行，除非第二個任務也在要求帶更新鎖的讀取。滾動鎖根據在游標定義的 Select 語句中指定的鎖提示，這些游標並發選項可以生成滾動鎖。滾動鎖在提取時在每行上獲取，並保持到下次提取或者游標關閉，以先發生者為准。下次提取時，伺服器為新提取中的行獲取滾動鎖，並釋放上次提取中行的滾動鎖。滾動鎖獨立於事務鎖，並可以保持到一個提交或回滾操作之後。如果提交時關閉游標的選項為關，則 COMMIT 語句並不關閉任何打開的游標，而且滾動鎖被保留到提交之後，以維護對所提取數據的隔離。所獲取滾動鎖的類型取決於游標並發選項和游標 Select 語句中的鎖提示。鎖提示 只讀 樂觀數值 樂觀行版本控制 鎖定無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯誤 未鎖定 未鎖定更新其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標內是只讀的。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時間，找出SQL的問題所在; 用索引優化器優化索引
17、注意UNion和UNion all 的區別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。重復的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當評估查詢消耗的資源超出限制時，伺服器自動取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設置鎖的時間
21、用select 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "＜＞", "!=", "!＞", "!＜", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因為他們不走索引全是表掃描。也不要在Where字句中的列名加函數，如Convert，substring等,如果必須用函數的時候，創建計算列再創建索引來替代.還可以變通寫法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改為Where firstname like 'm%'（索引掃描），一定要將函數和列名分開。並且索引不能建得太多和太大。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優化她，而"＜＞"等還是不能優化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計劃和評估分析是否是優化的SQL。一般的20%的代碼占據了80%的資源，我們優化的重點是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時發現查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： Select * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')
25、將需要查詢的結果預先計算好放在表中，查詢的時候再Select。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫院的住院費計算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。
27、資料庫有一個原則是代碼離數據越近越好，所以優先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數據類型的最大長度等等都是約束）,Procere.這樣不僅維護工作小，編寫程序質量高，並且執行的速度快。
28、如果要插入大的二進制值到Image列，使用存儲過程，千萬不要用內嵌Insert來插入(不知JAVA是否)。因為這樣應用程序首先將二進制值轉換成字元串（尺寸是它的兩倍），伺服器受到字元後又將他轉換成二進制值.存儲過程就沒有這些動作: 方法：Create procere p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台調用這個存儲過程傳入二進制參數，這樣處理速度明顯改善

Ⅲ 怎樣解決excel表格中數據過大導致卡頓的現象

Excel卡頓大部分情況是因為插入了過多的公式，在操作時這些公式都會運行，所以就會變得很卡頓，只要清除公式就可以了。 以下是快速清除公式的做法：一、清除系統自帶的幾種篩選規則。 篩選是最拖速度的，只要設置了一次篩選規則沒有清除的話每一次操作表格都會重復一次條件刪選，建議清除所有條件格式，要用的時候在設置就行。第一種方法（此方法需要極大的耐心），我們先用excel的定位功能，檢查一下，表格內是否有隱藏內容。我們按下「CTRL+G」組合鍵，打開定位功能，點擊「定位條件」按鈕，在彈出的「定位條件」窗口，勾選「對象」選項，點擊「確定」。我們需要耐心等待一段時間，等待的時間長短是你這個表格內容多少決定的，像我這個不到1M、沒有任何顯示內容的表格，大概等待了5分鍾，中間經歷多次excel無響應。請務必耐心，等待結束後，如下圖，會看到表格中選中了很多「內容」，有符號、有空白圖形等等，我猜測是那些客戶經理在多次編輯保存過程中遺留了大量的「垃圾」內容導致的，我們直接按鍵盤上的「delete」鍵，將選中的這些內容刪除，請注意，此過程也需要等待，而且過程中也會經歷多次excel無響應……刪除這些對象後，我們點擊「文件」——「另存為」按鈕，將清理完的表格另存為「問題表格1」，方便與原始表格進行對比。從上圖我們即可看到，清理後的表格尺寸大幅降低，我們再次打開「問題表格1」，這次對表格的編輯、保存都正常了，問題解決。第二種方法（此方法簡潔但有缺陷），為方便大家做對比，我可以在表格內做上了內容，請注意圖上我做了三種格式，分別是「文字顏色」「合並單元格」「文字不加粗」。我們直接點擊「文件」——「另存為」按鈕，在彈出的「另存為」界面中，我們先將「文件名稱」修改為「問題表格2」，方便與前面兩份原始表格進行對比；在「保存類型」下拉菜單中我們選中「CSV(逗號分隔)」，請務必注意，下拉菜單中存在兩個CSV類型，圖中上面那個「CSV UTF-8(逗號分隔)」選項更適用於大量英文格式的文件。保存完成後，我們對比一下上述三個文件，可以看到，我們的「問題表格2」CSV文件大小僅僅只有1KB，比我們剛剛清理過的表格還小。為什麼呢？因為前文我說過，這種方法有個缺陷，我們打開「問題表格2」，如圖，我們發現表格內所有格式被清空了。我們剛剛在表格內添加的「文字顏色」「合並單元格」「文字不加粗」三種差異性格式，在轉換完成後，此三種格式丟失。原因就是CSV（Comma-Separated Values）文件，也叫作逗號分隔值或字元分隔值，其文件以純文本形式存儲表格數據（數字和文本），它是不含任何格式的，所以如果使用此方法，那麼原始表格的格式將全部丟失。寫在後面：上述兩種針對excel電子表格文件太大、操作卡頓卡死的兩種解決方法，各有優劣，第一種方法不會丟失正常的表格內容與格式，只是需要大量的時間與耐心，如果文件過大，可能清理不會成功；第二種方法，簡單、快速，但是會導致原始表格的格式完全丟失，若原始表格格式重於內容，此方法請慎用。

Ⅳ mysql 達到1億級別的表如何設計優化

單表一億？還是全庫1億？

1.首先可以考慮業務層面優化，即垂直分表。

垂直分表就是把一個數據量很大的表,可以按某個欄位的屬性或使用頻繁程度分類,拆分為多個表。

如有多種業務類型，每種業務類型入不同的表，table1,table2,table3.

如果日常業務不需要使用所有數據，可以按時間分表，比如說月表。每個表只存一個月記錄。

2.架構上的優化，即水平分表。

水平分表就是根據一列或多列數據的值把數據行放到多個獨立的表裡，這里不具備業務意義。

如按照id分表，末尾是0-9的數據分別插入到10個表裡面。

可能你要問，這樣看起來和剛才說的垂直分表沒什麼區別。只不過是否具備業務意義的差異，都是按欄位的值來分表。

實際上，水平分表現在最流行的實現方式，是通過水平分庫來實現的。即剛才所說的10個表，分布在10個mysql資料庫上。這樣可以通過多個低配置主機整合起來，實現高性能。

最常見的解決方案是cobar，這個帖子介紹的比較完善，可以看看。

http://blog.csdn.net/shagoo/article/details/8191346

cobar的邏輯層次圖：

不過這種分庫方式也是有一定局限性的，需要應用程序做相應的配合，比如說分庫的情況下，雖然可以實現跨庫查詢，但是不能進行相關的groupby計算。

另外，之前關於水平分表的實現方式，也可以通過表分區來實現。

mysql優化的方式有很多，選擇上主要還是要考慮個人的實際情況，如代碼不可控的情況下，就不適合選擇按欄位屬性分表的情況，這樣可能會帶來大量的重構以及很多不可預期的風險。

而架構的優化，雖然對應用是透明的，但對sql的寫法有很多局限性，比如說不能使用聚合函數等等，同時也需要有充足的硬體資源，只有一台伺服器的情況下是沒有意義的。

相比起來，代價最低的是按時間分表或分區，這兩種辦法對應用來說都是透明的。

分區只需要一次本地數據遷移的操作。

而通過分表把現網數據和歷史數據分離，唯一的代價是定期的數據維護。

一般如果表裡面有1億數據的情況下，索引的問題應該是常識了，這方面我就不說了。

另外如果覺得答的不錯多給點分。