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数据库查询优化技术（二）：子查询优化
数据库查询优化技术总览 本章内容： 1查询的基本操作 2查询的2种类型 3Query Execution Plan of MySQL 4子查询的优化 5How to optimize SubQuery？ 优化方式：投影操作下推 目的： 是尽量减少连接操作前的列数，使得中间临时关系尽量少（特别注意差别：选择操作是使元祖的个数”尽量少“，投影操作是使一条元祖”尽量小“） 好处： 这样虽然不能减少IO（多数数据库存储方式是行存储 子查询如果位于目标列，则只能是标量子查询，否则数据库可能返回类似“错误：子查询必须只能返回一个字段”的提示。 t2 VALUES(1,10),(2,2),(3,30); 2 FORM字句位置 相关子查询出现在FROM子句中，数据库可能返回类似“在FROM子句中的子查询无法参考相同查询级别中的关系”的提示 在数据库实现早期，查询优化器对子查询一般采用嵌套执行的方式，即父查询中的每一行，都执行一次子查询，这样子查询会执行很多次。这种执行方式效率低。 而对子查询进行优化，可能带来几个数量级的查询效率的提高。
4K00编辑于 2022-06-21 - 来自专栏java一日一条
数据库查询优化
例如: 表 TAB1有 16384 条记录，表 TAB2 有5条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的方法)： select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1 作为基础表 (不佳的方法)： select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表 <", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优化器使用索引执行搜索。 尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。 当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
5.6K20发布于 2018-09-19 - 来自专栏爱编码
【数据库】MySQL查询优化
•服务端进行SQL解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划。•MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。•将结果返回给客户端。 是什么导致MySQL查询变慢了？ 2.多表关联时返回全部列 3.总是取出全部列 常用优化技巧 1.用索引 最简单且见效最快的方式就是给你的条件加索引（主键索引，普通索引，唯一索引等）。 2.关联子查询 MySQL的子查询实现是非常糟糕的。 由于表的字段tu_mdn定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给Oracle,这样会导致索引失效. •filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比•extra: 额外的信息 更详细的可以参考以下文章： 【性能优化神器 Explain 使用分析[2]】 【高性能MySQL[3]】 总结 查询优化目的就是为了快速得到结果
16.4K10发布于 2019-07-03 - 来自专栏JAVA乐园
数据库查询优化方案
查询耗时点 解析SQL语句时间； 磁盘存取（查询所用CPU时间）； 磁盘IO耗时； 并行/分布式数据库的网络通信时间； 其中，磁盘存取一般认为是耗时最多的点； 数据库层面的优化 优化器设计（可将用户输入语句转换为等价的效率更高的执行语句 ）； 优化索引设计； 优化查询算法： 在等价的查询语句中，选择读磁盘最少的那个； 对于简单的查询语句，可通过线性扫描和搜索引擎处理； 对于复杂的查询，将它转换为简单查询的并和交； 用外部归并排序算法对大于内存的关系进行排序 ； 用户层面的优化 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段； 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移； 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量； 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个； 在一个事务中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行； source: //changsiyuan.github.io/2016/05/02/2016-5-2-
74530编辑于 2022-03-08 - 来自专栏Java
数据库查询——索引优化查询方法
数据库查询——索引优化查询方法 本文讲解在数据库查询的时候，一个优化查询的方法，这个方法就是索引优化，讲解其中的原理和实现方法。 索引优化：使用合适的索引可以加快查询速度。 索引可以大大提高数据库查询效率，例如在book表中的isbn、title、author和publisher列上建立相应的索引，可以极大地优化图书管理系统的CRUD操作。 过多或不必要的索引反而会拖慢系统查询和写入速度，因此需要谨慎地进行优化。同时，在数据库数据量较大时，也可以采取分区等方式进行优化以提高性能和可用性。 总之，索引是一种重要的数据库优化手段，可以帮助我们更快地查找和定位需要的数据，但也需要根据实际情况进行优化和管理。 实际案例 假设我们有一个业务需求：需要根据作者名查询图书信息。
98000编辑于 2025-01-21 - 来自专栏ByConity
StarRocks 物化视图2 - 查询优化
测试发现在通过物化视图透明改写查询后，多表 Join 的查询性能可以达到与查询相应大宽表相同的性能水平。 Collectors.toSet()); if (extraTables.isEmpty()) { return true; } // 2. v3.1+2 物化成功率-- 物化视图成功优化 StarRocks支持将物化视图刷新任务的部分中间结果落盘ALTER MATERIALIZED VIEW mv2 SET ('session.enable_spill ALTER MATERIALIZED VIEW mv2 SET ( 'session.query_timeout' = '4000' );3 分区级物化T+1T+1更新：当被关联基表的某个分区中的数据发生变化时 + mv cache-(200)ms在复杂查询情况下，一个查询改写过程有时候时非常复杂的1 我们可以直接查询物化视图表2 我们可以物化查询SQL命中的物化情况Other特性描述支持版本排序键支持使用
48610编辑于 2025-09-15 - 来自专栏Java 汇总
2.Mysql 查询优化器
源自：https://dev.mysql.com/doc/internals/en 优化器是一组例程，它们决定DBMS应该采用什么样的执行路径进行查询。 PRIMARY KEY (column1,column2) 定义表的主键 查询语句：FROM Table0 ... WHERE column1=5 AND column2=7 ... 如果检索到unique_not_null_column=5的行，则查询语句转换为： SELECT 5, Table2.any_column FROM Table1, Table2 优化器首先考虑 [一个表]的所有计划，然后再考虑[两个表]的所有计划，依此类推，直到构建一个完整的最优QEP。由查询中的一些表组成的查询计划称为 部分计划 。 优化器倾向于：向部分计划中添加的表越多，其成本就越高。 查询计划代码在： sql/sql_select.cc, find_best().
1.2K21发布于 2020-10-29 - 来自专栏CSDNToQQCode
数据库面试题【十八、优化关联查询&优化子查询&优化LIMIT分页&优化UNION查询&优化WHERE子句】
优化子查询: 用关联查询替代 优化GROUP BY和DISTINCT 这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法 关联查询中，使用标识列分组的效率更高 如果不需要ORDER BY，进行GROUP WITH ROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理 优化LIMIT分页 LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低 可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询 优化UNION查询 ，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。 SQL语句优化的一些方法？ 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 如： select id from t where num/2=100 -- 应改为: select id from t where num=100*2 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作
1.9K40编辑于 2022-11-28 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库查询优化——Mysql索引
对于任何DBMS，索引都是进行优化的最主要的因素。对于少量的数据，没有合适的索引影响不是很大，但是，当随着数据量的增加，性能会急剧下降。 数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？ SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行，每行包含3个相等的值。 如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。 （1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。 （2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。 在information字段上建立全文索引后，可以提高查询information字段的速度。MySQL数据库从3.23.23版开始支持全文索引，但只有MyISAM存储引擎支持全文检索。
5.9K30发布于 2021-04-07 - 来自专栏多线程
MyBatis查询数据库（2）
❤️❤️❤️ Spring + Spring MVC + MyBatis专栏 上篇我们写了一个简单的根据id进行查询，知道了如何去进行查询，下面来仔细讲讲增删改查操作。 Userinfo> list=userMapper.getAll(); Assertions.assertEquals(1,list.size());//断言判断list集合里面是否只有一条数据，即查询数据库中只有一个用户 2、增、删、改操作 与查询操作都是一样的，只是使用的标签不一样： insert标签:插入语句 update标签:修改语句 delete标签:删除语句 Ⅰ、增 添加用户 ①、在接口（UserMapper） 注意：对应的不是数据库的字段，而是程序类中的属性。 ，它也简化了JDBC的使用，提供了更方便的数据库访问方式。。
36430编辑于 2023-10-16 - 来自专栏方丈的寺院
存储优化(2)-排序引起的慢查询优化
往往在业务刚开始时并没有什么问题，但是随着业务的发展，数据分布呈现一种特定的规律，导致了慢查询，或者并不是什么慢查询，但是随着并发请求数增加，数据库的IOPS使用率变高，进一步导致cpu/内存使用率飙高 ORDER BY id DESC LIMIT 0, 10 play是抽奖记录表，sql是查抽中奖品的前10个大奖中奖者，来吸引其他用户参与抽奖，biz_id建了索引 例2 总结一下，造成数据库服务问题主要根由是 查询没有利用到索引排序 索引过滤后下面数据仍然有很多，需要扫描排序的数据很多 请求的并发量很高，数据库IOPS使用率高，内存占用高。 判断业务侧能否降级，即减少此类查询。确保不要影响其他业务。 数据库升级配置（需要做到对业务无影响） 线上问题的临时解决方案只能解一时燃煤之急，真正的解决问题还是需要从查询着手。 查询优化 业务侧避免此类查询 从业务侧分析，是不是需要此类查询。
1.1K20发布于 2020-03-20 - 来自专栏博客迁移同步
数据库优化——慢查询MySQL定位优化流程
1.如何定位并优化慢查询SQL？ 一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引 2.如何使用慢查询日志？ 2.设置慢查询阈值 set global long_query_time=1; 只要你的SQL实际执行时间超过了这个阈值，就会被记录到慢查询日志里面。 在配置文件修改才能永久改变，否则重启数据库就还原了 3.慢查询例子演示，新手都能看懂 数据表结构，偷懒没写comment CREATE TABLE `person_info_large` ( 注意：有的慢查询正在执行，结果已经导致数据库负载过高，而由于慢查询还没执行完，因此慢查询日志看不到任何语句，此时可以使用show processlist命令查看正在执行的慢查询。
1K10编辑于 2023-05-06 YashanDB数据库查询优化策略详解
性能瓶颈、数据一致性问题和过时的查询效率，都是需要开发者和数据库管理员面对的普遍困难。 本文将针对YashanDB数据库的查询优化策略进行详细解读，并为数据库管理员提供实用的优化建议，帮助提升查询性能，改善系统响应速度。查询优化策略1. 索引优化索引是提高数据库查询效率的重要工具。 2. 查询重写优化查询语句本身，也是极为重要的策略。通过重写查询可以显著提高数据库的执行效率。 根据实际使用情况决定索引的类型，如使用复合索引优化多条件查询。在数据库中提升JOIN操作替代子查询的使用，简化SQL语句。定期更新表和索引的统计信息，确保执行计划的优化。 结论YashanDB数据库的查询性能优化是一项综合性的技术工作，需要从索引、查询重写、数据分区和统计信息等各方面进行分析和调整。
13800编辑于 2025-07-06- 来自专栏python、mysql、go知识点积累
Django数据库查询优化与AJAX
第二范式(2NF)：属性完全依赖路主键(唯一性) 第二范式是在第一范式的基础上建立起来的，也就是第二范式要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一的区分，也就是一张表至少有一个主键来区分每一条记录。 orm相关的数据库查询优化 惰性查询 惰性查询指当我们只查数据库而不是用这些数据时，Django不会执行查询数据库的代码，目的是减少不必要的数据库操作，降低数据库的压力。 如： res = models.Book.objects.all()#只有当我们使用res时才会执行数据库查询的操作 all、only与defer all 拿到自己的所有的属性，但是没有与其他表建立外键的属性 only only括号内放字段，查询结果是一个列表套一个个数据对象，这些数据对象点括号内的字段属性，不会再查数据库，直接就是对象获取属性；也支持点其他属性，但是其他属性会每拿一条数据就走一次数据库。 这样做的好处：跨表查询也不需要重复走数据库，减轻数据库压力。select_related()括号内放多个外键字段，逗号隔开，会将多个外键字段关联的表与当前表拼成一张大表。
3.3K20发布于 2019-12-16 YashanDB数据库智能查询优化系统
YashanDB数据库智能查询优化系统是一种针对数据库查询性能进行提升的技术方案。虽然我没有具体的YashanDB系统的详细文档，但可以为您提供一个智能查询优化系统的一般原理和关键特性。 查询分析- 查询解析：将用户输入的SQL查询解析成语法树或逻辑表示。- Cost Estimation：评估查询的成本，包括I/O、CPU和内存等资源的使用。2. 用户反馈机制- 反馈回路：允许用户提供查询反馈，以改进优化规则和策略。- 推荐系统：基于用户的查询历史，提供个性化的查询优化建议。8. 兼容与扩展性- 跨数据库支持：支持多种数据库类型，如关系型和非关系型数据库。- 插件架构：允许用户根据特定需求扩展优化功能。 总结YashanDB数据库智能查询优化系统旨在通过多层次的分析、优化和动态调整机制，不断提升数据库查询的性能和效率。对于任何使用数据库的场景，采用智能查询优化都能显著改善响应时间和资源利用率。
21110编辑于 2025-09-26- 来自专栏python全栈教程专栏
mysql数据库（2）：输入查询
以大小写输入关键词查询是等价的，比如SELECT=select。 (2)用作计算器：select+计算的式子 例如： (3)可以在一行上输入多条语句，只需要以一个分号间隔开各语句，例如：SELECT VERSION(); SELECT NOW(); 打印版本和现在时间
6K10发布于 2021-10-18 优化YashanDB数据库的查询性能
在数据库管理中，提高查询性能是确保应用程序高效运行的关键因素。性能瓶颈通常会导致响应延迟，进而影响用户体验，降低业务运转效率。针对YashanDB数据库，本文将探讨针对性优化查询性能的多种策略和方法。 数据库索引优化索引是提高数据库查询性能的有效方式。YashanDB支持多种索引类型，包括B-Tree索引。使用这些索引可以显著加速数据检索过程。 2. SQL查询优化优化SQL查询是提升数据库性能的另一核心部分。YashanDB的SQL引擎提供多种优化技术，包括解析器、优化器与执行器。 优化SQL查询，使用限制条件和特定列，而非SELECT *。根据业务需求合理配置数据库架构，包括内存、缓存与存储结构。利用并行执行策略和内存缓存优化查询处理效率。 建议数据库管理员根据具体的业务需求和数据模式定期评估并优化数据库查询设置与配置，以确保数据库的高效稳定运行。
16710编辑于 2025-07-17掌握YashanDB数据库的查询优化技术，提高查询效率
随着数据量的爆炸式增长和业务需求的复杂化，数据库系统面临严重的性能瓶颈和数据一致性挑战。有效的查询优化技术不仅是提升数据库响应速度的关键，也直接影响到系统的稳定性与资源利用率。 YashanDB作为一款具备包括单机、分布式及共享集群多种部署形态的高性能数据库，提供了丰富的优化机制和执行架构，帮助用户显著提升查询效率。 本文旨在系统解析YashanDB的核心查询优化技术，重点探讨其存储结构、SQL优化器、执行算子、并行与分布式执行等方面，帮助数据库开发人员和运维工程师深入理解并灵活应用这些技术。1. 综上，通过结合适用存储结构选择和合理配置表空间的空间管理参数，YashanDB能够最大限度地提高数据访问效率，显著优化查询IO和计算资源的消耗。2. 结论YashanDB通过多样化的存储引擎设计、基于成本的SQL优化器、多层次执行算子及高效的分布式并行执行机制，为数据库系统提供了高效且灵活的查询优化能力。
17910编辑于 2025-09-24- 来自专栏全栈程序员必看
数据库sql嵌套查询题_sql子查询嵌套优化
一、嵌套查询概念 在sql语言中，一个select-from-where语句成为一个查询块，将一个查询块嵌套在另一个查询块的where子句或having短语的条件中的查询成为嵌套查询。 外层的查询块称为外层查询或父查询，内层的查询称为内层查询或子查询。 注意点：子查询的select语句不能使用order by 子句，order by 只能对最终查询结果排序。 嵌套查询分类： 1、相关子查询/关联子查询：子查询的查询条件依赖于父查询，比如，如果子查询需要执行多次，即采用循环的方式，先从外部查询开始，每次都传入子查询进行查询，然后再将结果反馈给外部，这种嵌套的执行方式就称为关联子查询 2、不相关子查询/非相关子查询：子查询的查询条件不依赖于父查询，比如：子查询从数据表中查询了数据结果，这个数据结果只执行一次，然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行，这样的子查询叫做非关联子查询。 二、嵌套查询方式 2.1 带有比较运算符的子查询 带有比较运算符的子查询是指父查询和子查询之间用比较运算符连接，当用户能确切知道子查询返回的是单个值时，可以用带有比较运算符的子查询； 比较运算符：
3.7K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏JavaEdge
2 数据库结构优化
2.1 数据库结构优化的目的 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 插入异常 如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 先看一个表结构 为学号,课程名称列定义主键约束 插入一门新课试试 由于主键约束的存在,在没有学生选择这门课时无法将新课程插入到表中 更新异常 如果更改表中的某个实体的单独属性时,需要对多行进行更新 更新了2行数据 ,数据越多,同时更新的也就越多,可看出和数据冗余有很大联系 删除异常 如果删除某一个实体会导致其他实体的消失 节约数据库存储空间 提高查询效率 2.2 数据库结构设计的步骤 2.3 数据库设计范式 ,不符合第二范式,所以拆分 只有一个主键,满足三范式 需要拆分 实际性能 2.5 反范式化(空间换时间) 对前面的案例进行反范式化改造 想查一个商品的信息,必须同时关联这三张表,而第三张表更是几乎每次查询都会用到确认某分类下某商品 所以对商品信息表反范式化即增加分类名称的冗余数据,为避免插入异常,保留分类信息表,这样不会发生丢失分类信息情况 订单表变换 2.6 反范式化后查询 只需查订单表,不再需要对四张表查询 由于冗余了用户手机号
1.3K71发布于 2018-05-16
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