阿里云数据库查询数据为什么有时候很快有时候很慢

主键约束。

当数据量达到百万以上的时候，你用主键去搜索某一条数据时速度是极快的。但当你不用主键去搜索的时候速度就降了几十倍甚至上百倍，这个是主键的好处。

索引。

当你的表字段设置有索引的时候，搜索速度比不创建索引要快几倍至几十倍。

sql语句不够优化。

在查询某数据的时候，能不用*就尽量不用，想要哪个字段就查哪个，多余的不要，这样就能达到数据传输精简化，让查询速度也能快上许多。

多表联合查询。

在大数据量的时候这个多表查询尽量不用，毕竟是很耗内存的，宁愿用其他语言循环执行简单的 select 字段 from 表名 where 条件 这样的简单sql语句，这样也能加快速度。

2、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。

3、扩大服务器的内存

4、增加服务器CPU个数

5、对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能

6、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

7、查询时不要返回不需要的行、列

8、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 作的行

9、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数

10、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：

select的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快

11、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好.

怎么办

首先确认什么 *** 作最消耗时间。

是数据查询，还是服务器之间的传输。

如果查询慢，需要根据你实际的数据模型优化sql，增加索引。具体 *** 作百度。

如果传输慢，想办法把几十次请求放到一次请求里面完成，减少服务器之间的交互。