sql大小表join如何优化，sql优化大表和小表的顺序

今天给各位分享sql大小表join如何优化的知识，其中也会对sql优化大表和小表的顺序进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 『壹』、如果数据量特别大的时候应该如何优化sql语句
• 『贰』、SQL三表联合查询的语句如何优化?
• 『叁』、如何优化一条含有大量exist和join的sql?
• 『肆』、关于SQL效率:两个表join后select其中某些列,如何效率提高?如何使用index...
• 『伍』、大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)

如果数据量特别大的时候应该如何优化sql语句

下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。适当的索引 索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。

高性能的SQL语句会在软件运行中起到非常重要的作用，下面小编把最近总结的SQL语句优化资料分享给大家。

升级硬件 通过查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。

一般最常用的大数据量优化：创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选取哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。

在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。

SQL三表联合查询的语句如何优化?

一： 数据查询语言（ DQL：Data Query Language）：其语句sql大小表join如何优化，也称为“数据检索 语句”sql大小表join如何优化，用以从表中获得数据sql大小表join如何优化，确定数据怎样在应用程序给出。

**LIMIT语句**：使用LIMIT语句来限制返回sql大小表join如何优化的行数，可以减小网络传输sql大小表join如何优化的数据量。**SQL语句优化**：对SQL语句进行优化，例如避免在查询中使用NOTIN和操作符，尽可能使用EXISTS而非IN，避免在WHERE子句中使用函数或计算。

开发中常用的sql优化的方法数据量多的时候，sql优化会提升执行效率对sql查询优化，避免全表扫描，考虑在where或orderby涉及的列上建立索引。

如何优化一条含有大量exist和join的sql?

比较好在Sql中不要超过三层嵌套，否则维护成本比较高，建议把里面的子查询独立出来，用CTE也可以嘛，如果速度很低，相关表不经常更新的话，建议在一些列加入索引，需要注意的是exiss或not exists语句中建议在内表的某些列加索引。

优先使用UNION ALL，避免使用UNION 因为UNION 会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。

进行SQL性能优化的方法：SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。使用『临时表』缓存中间结果。

不要把SQL语句写得太复杂我经常看到，从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者，结果他说时间太长，他一时也看不懂了。

SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低，即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

关于SQL效率:两个表join后select其中某些列,如何效率提高?如何使用index...

『壹』、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。

『贰』、首先分别执行union两端的查询，放在一个临时表中，然后进行排序，过滤重复记录。\r\当已知的业务逻辑决定查询A和查询B中不会有重复记录时，应使用unionall而不是union来提高查询效率。

『叁』、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。

『肆』、当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。数据更新的效率 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

『伍』、SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。使用『临时表』缓存中间结果。

大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)

『壹』、可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。

『贰』、对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选取，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选取：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩； ORC支持三种压缩选取：NONE，ZLIB，SNAPPY。

『叁』、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

『肆』、二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

『伍』、而使用不同方法写出来的 HiveSQL 语句执行效率也是不一样的，因此为了减少等待的时间，提高服务器的运行效率，我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

关于sql大小表join如何优化和sql优化大表和小表的顺序的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。