大数据数据库优化（数据库大数据查询优化）

本篇目录：

1、50种方法巧妙优化你的SQLServer数据库(一)2、如何优化操作大数据量数据库3、数据库优化有哪些方法4、怎样优化mysql数据库来提高mysql性能(mysql数据库的优化)5、大数据干货:SQL优化方案精解十则

50种方法巧妙优化你的SQLServer数据库(一)

第一步，打开sql服务器配置管理器，找到“SQL Server网络配置”选项，然后找到“SQLEXPRESS 的协议”（本例中实例名为SQLEXPRESS），见下图，然后进入下一步。

第一种方法：使用Select Into语句 若企业数据库都采用的是SQL Server数据库的话，则可以利用Select Into语句来实现数据的导入。Select Into语句，他的作用就是把数据从另外一个数据库中查询出来，然后加入到某个用户指定的表中。

要设置不清理事务日志，你可以使用以下方法：使用完整备份和差异备份：在SQL Server中，你可以使用完整备份和差异备份来备份数据库。

一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引，一般默认为ID，也可以改为其它的字段。 为你的表建立适当的索引，建立索引可以使你的查询速度提高几十几百倍。

在SQLServer数据库中，数据页是其存储的最基本单位。系统无论是在保存数据还是在读取数据的时候，都是以页为单位来进行操作的。数据页的基本组成。如上图所示，是SQLServer数据库中页的主要组成部分。

如何优化操作大数据量数据库

优化SQL语句优化删除批量重复操作的SQL语句及大数据表操作，主要删除不必要的执行操作，通过参数设置，可以使用动态语句，减少解析次数，另外要合并数据汇总采集等，避免同一事物执行2次。

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。

锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。

数据库优化有哪些方法

1、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的。调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

2、数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。

3、如果在语句中有notin（in）操作，应考虑用notexists（exists）来重写，最好的办法是使用外连接实现。

4、数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。

5、数据库I/O方面硬件性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量。

6、数据库设计优化不要使用游标。使用游标不仅占用内存，而且还用不可思议的方式锁定表，它们可以使DBA所能做的一切性能优化等于没做。游标里每执行一次fetch就等于执行一次select。

怎样优化mysql数据库来提高mysql性能(mysql数据库的优化)

查询优化，比如通过找出mysql中耗时查询，对sql语句进行优化，来提升mysql的查询性能，比如利用索引、改写sql等等。数据库结构调整，比如调整数据库的建表方式，比如分库分表，比如拆分大表等等，来提高mysql的性能。

使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

B-TREE 查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。

第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

，这个比较简单：在phpmyadmin中有提供先设计表的时候考虑选择什么样的存储引擎，myisam不支持事务，但查询速度快，不过现在一般采用的都是InnoDB，能符合95%的项目需求。具体的你可以看看两者的区别。

大数据干货:SQL优化方案精解十则

避免进行null判断 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，这里最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。

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。

SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。

任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器都不允许使用索引。推荐方案：用其他相同功能的操作运算代替，如：a is not null改为a0或a’‘等。

的查询语句中，选择最有效率的表名顺序(基于规则的优化器中有效)。Oracle解析器对表解析从右到左，所以记录少的表放在右边。

到此，以上就是小编对于数据库大数据查询优化的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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