数据库查询优化的策略有哪些

数据库查询 *** 作在各种数据库 *** 作中所占据的比重最大，而查询 *** 作所基于的select语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。

例如：

1、尽可能建立索引，包括条件列，连接列，外键列等。

2、尽可能让where中的列顺序与复合索引的列顺序一致。

3、尽可能不要select

，而只列出自己需要的字段列表。

4、尽可能减少子查询的层数。

5、尽可能在子查询中进行数据筛选

。

数据库性能优化主要包括以下几个方面：

1、sql语句的执行计划是否正常；

2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数；

3、数据库实体的碎片的整理；

4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力；

5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存；

6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。

在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。

系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。

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