一文带你搞懂如何优化慢SQL

想让数据库查询快起来？那可得懂点优化慢SQL的诀窍。
咱们来聊聊SQL语句到底是怎么一步步执行的，还有执行计划这玩意儿，怎么用它们来让你的SQL查询飞起来。

先说说SQL语句的执行顺序吧。
得先从from和join下手，看看表和表之间是怎么关联的。
然后是where子句，把那些不符合条件的记录给筛出去。
这一步，得从多个表里挑数据，用连接操作来保证关联性，再用where条件来初步过滤。
接下来是group by操作，把数据分分类。
这步不筛选数据，就是按指定条件把记录分门别类。
比如，按id的奇偶性来分组，然后对每组用having或者where子句来筛选。
注意，having能支持聚合函数，而where就只能搞普通条件。
然后是select语句，把需要的数据捞出来，聚合函数还会新增一个查询字段。
最后，用distinct去掉重复的结果，order by来排序，再通过limit实现分页。

理解SQL执行计划是优化的关键。
用explain关键字看看执行计划，分析一下数据是怎么访问的、索引用得怎么样、表是怎么连接的。
执行计划就是优化SQL的依据，告诉你怎么改才能改善查询性能。

索引失效的常见原因有：最左前缀规则、索引列计算、函数应用、类型转换、使用is not null、以%开头的like查询、以及使用or连接。
优化过程中可能会遇到的问题有：MySQL查询结果的稳定性、合理使用force index、理解order by id导致索引失效的原因等等。

总的来说，优化慢SQL需要你深入理解SQL执行顺序、执行计划、索引原理以及底层执行机制。
多学多练，就能让你的数据库查询性能蹭蹭往上涨，保证系统又高效又稳定。

mysql如何优化sql语句 mysqlsql优化的几种方法

提升MySQL SQL执行效率的策略包括：高效利用索引，针对大量数据集显著提升速度，尤其在涉及MAX、MIN和ORDER BY等函数时尤为明显。
合理添加索引，避免盲目增加，因为过多索引虽能加快查询但也会减慢数据变更操作。
精心选择字段属性，如适当缩小字段大小，减少表体积，提升检索效率。
避免字段设置为NULL，因为NULL值无法被索引利用。
优化查询语句，定位并改善执行时间长的查询，简化语句结构，减少嵌套层级，并考虑使用临时表存储中间结果。
调整数据库结构，例如通过分库分表或拆分大型表来提升性能。
调整MySQL配置，如启用慢查询日志和设置long_query_time参数。
此外，硬件和操作系统优化以及选择合适的存储引擎也是提升性能的重要手段。
总之，结合多种优化措施，可以有效增强MySQL的查询性能。

mysql多表联合查询时如果需要排序分页,如何保证效率高?

在处理涉及多表联合查询且需要排序和分页的场景时，特别是当查询结果集较大时，保证查询效率至关重要。
本文将针对这一问题进行详细探讨。
设我们有三个表：t1 、t2 和t3 其中，t1 和t2 的数据量都在百万级别，而t3 的数据量仅为1 万条。
我们的目标是根据t3 表中的time字段进行排序和分页，并从t1 和t2 表中获取相关数据。
一个可能的SQL查询是：
sql SELECT t1 ., t2 ., t3 . FROM t1 , t2 , t3 WHERE t1 .id = t3 .id AND t2 .id = t3 .id ORDER BY t3 .time LIMIT 4 000, 2 0;
但显然，当LIMIT后的数字较大时，查询效率会明显下降。
为了解决这一问题，我们从以下几个角度进行分析：
1 . SQL语句的选择：在这个场景中，使用INNER JOIN比LEFT JOIN更为合适。
2 . WHERE子句的优化：当前WHERE子句中除了连接操作外没有其他过滤条件，因此常规的优化手段可能效果有限。
3 . 索引的使用：考虑到业务情况与数据分布，未提供具体的优化策略。
尽管修改数据库表结构是可能的，但并未被采纳。

查询性能下降的主要原因是一次性返回大量数据以及排序操作，这导致了二次回表算法的执行，从而降低了查询效率。
基于以上分析，我们提出以下优化策略：
1 . 分解SQL查询：首先从t3 表查询出所需的id列表，按time排序并获取特定范围的id。
然后利用这些id在t1 和t2 中获取完整记录。
2 . 创建组合索引：在t3 表上创建一个组合索引(t3 .ID, t3 .time)。
这样，第一个查询可以使用索引覆盖技术，显著提升性能。
3 . 测试与验证：鉴于t3 表数据量小且变动频率低，创建组合索引是一个合理的解决方案。
建议在内部进行测试，以验证这一技术方案的可行性。

Excel VBA SQL联表（join和group by）查询统计调优经验（一）

在处理庞大数据集时，直接运用基础SQL查询可能会遭遇性能瓶颈。
提升查询速度的一个妙招是采用GroupBy进行数据聚合，这样能大幅减少后续过滤的数据量，从而加快查询的响应速度。
比如说，统计财务部门的工作量，可以先按部门进行数据聚合，再针对性地筛选财务部门信息。

针对筛选条件包含结果字段的查询，实施GroupBy聚合后再筛选，能显著降低数据筛选的总体工作量。
具体实施时，可以将Sum等聚合函数置于SQL查询的外层，避免在多次筛选步骤中进行复杂计算。

虽然Excel在大规模数据筛选上表现平平，但在处理GroupBy这类聚合操作时却游刃有余。
所以，在编写SQL查询时，不妨善用ExcelVBA处理聚合操作的优势，以压缩数据处理的耗时。

当然，不同的数据集和查询需求可能需要量身定制的优化策略。
我们不妨通过反复实践和调整SQL查询语句，找到最适合当前场景的优化方案。

此外，尽管Excel自带的Jet数据库功能相对基础，但在条件允许时，引入数据库索引能进一步优化查询速度。
不过，需要注意的是，ExcelVBA对数据库索引的支持有限，这一优化手段可能需要根据实际情况灵活调整。

总而言之，提升ExcelVBASQL查询性能的关键在于巧妙运用聚合操作和筛选策略，以简化数据处理流程，降低时间成本。
通过不断的实践和调整，我们能够显著提高查询效率，进而提升整体工作效率。