数据库查询缓慢的常见原因以及优化方法

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

(1)没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最
常见的问题，是程序设计的缺陷)

(2)I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。

(3)没有创建计算列导致查询不优化。

(4)内存不足,网络速度慢

(5)查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）

(6)锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

(7)返回了不必要的行和列

(8)查询语句不好，没有优化。可以通过如下方法来优化查询:

优化方法

（1）把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度

(2)纵向、横向分割表，减少表的尺寸

(3)升级硬件

(4)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。

(5)DB Server 和APPLication Server 分离

(6)优化SQL语句：

1、SELECT子句中避免使用‘* ‘：2、用TRUNCATE代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况
下, 回滚段(ROLLBACK SEGMENTS ) 用来存放可以被恢复的信息. 假如你没有COMMIT
事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状
况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不
能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (注意: TRUNCATE只在删除全表适
用,TRUNCATE是DDL不是DML) 3、尽量多使用COMMIT：只要有可能,在程序中尽量
多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少
4、用Where子句替换HAVING子句5、使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接
多个表时, 使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时
间并减少那些由Column歧义引起的语法错误. 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS
替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行
联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询
中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效
的。7、用EXISTS替换DISTINCT：8、SQL语句用大写的因为Orale总是先解析
SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行9、避免在索引列上使用NOT：10、用>=
替代> 11、用IN来替换OR 12、避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 13、
总是使用索引的第一个列等