如何测试SQL语句的性能，提高执行效率

有时候我们经常会担心我们的SQL语句执行效率低下，经过反复优化，还是无法改进。

然后你用这个语句来寻找嫉妒和埋葬你的SQL很慢。

示例：将统计信息 IO 设置为打开

set statistics time ongo

要测试的 SQL 语句。

select top 100 * from

tbl_cot_recstaticlist

goset statistics profile

offset statistics io off

set statistics time off

CPU 时间 = 0 毫秒，运行时间 = 59 毫秒。

受影响的 100 行）表'tbl_cot_recstaticlist'。扫描计数 1，逻辑读取数 14，物理读取数 2

次、992 次预读取、0 次 LOB 逻辑读取、0 次 LOB 物理读取和 0 次 LOB 预读取。

使用存储过程可提高执行效率。

1.在数据库中建立合理的索引。 第二，简化SQL语句中的查询（如少用并集和汇总和模糊查询），第三，增加服务器的硬件（增加内存是最好的解决方案）。

提高效率的需要可以从以下几个方面考虑：

二、尽量不要用select *应改为select第1列、第2列,..

第三，升级SQL版本，SQL 2008比SQL 2000快很多。

第四，如果表中有大量的字段，如**、文档，你应该考虑使用FTP来做，而不是把数据放在数据库中。

1、深入了解数据库的工作原理和数据存储的方式，不同数据库的工作原理不同，MySQL Oracle DB2等也不同，更不用说一些NoSQL数据库和NewSQL数据库了。

2. 了解 SQL 语句检索数据的方式。

3、了解索引，知道建什么字段，建什么样的索引，什么索引能做，什么不能做，合理建立字段。

4.合理拆合并表，一个表中查询数据肯定比多个表级联查询要快。

5.任何数据库都有查看执行任务的方式，包括NoSQL数据库和NewSQL数据库以及一些大数据数据库; 同时，有必要对任务的执行情况进行分析，主要分析现场数据的使用效率和搜索方法。

6.SQL语句只是性能优化的一个简单方面，性能优化是从整体应用架构上体现出来的，优化SQL并不能解决根本问题，当数据量达到一定水平时，数据就不能用关系型数据库了，而是要用大数据数据库，这样SQL就没用了。

7.不要刻意关注SQL本身，SQL只是一种查询语言，它与性能无关，性能优化的本质在于对存储方法和查询检索过程的深入了解。

8、任何系统功能业务的准确性都是至高无上的，首先要保证功能的正确性，然后再考虑性能优化，如果功能数据量大，业务复杂，必须使用低性能的SQL检索方法，那么就只能妥协了，否则就要放弃SQL和关系型数据库另辟蹊径。

坏的SQL语句通常可以从以下几个方面进行调整：

检查是否有错误的 SQL 语句，并考虑它们是否仍在以优化的方式编写。

检查子查询 考虑是否可以使用简单联接重写 SQL 子查询。

检查优化索引的使用情况。

考虑数据库的优化器。

2.避免使用 select * from table 语句并指定检测到的字段。

3.在 SQL 语句中，如果 WHERE 条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则 WHERE 条件应向前移动。

4.查询时尽可能使用索引替代。 也就是说，在选择字段上建立复合索引，以便在查询过程中仅扫描索引，而不读取数据块。

5.建议不要使用 select count（* 和 select top 1 语句）来确定是否有任何符合条件的记录。

6.拼写SQL语句时，对查询条件进行分解分类，尽可能定义SQL语句的最内层，以减少处理的数据量。

7.应绝对避免使用按子句顺序排列的表达式。

需要根据不同数据库的结构进行优化。

Oracle 优化：

密码：wmjnsql 优化：

密码：wr8s