SQL优化全攻略：从插入到查询，深度解析性能提升技巧

SQL优化---insert优化、主键优化、orderby优化，groupby优化，limit优化，count函数优化、update优化

插入优化：普通插入操作在处理大量数据时效率较低。
建议使用MySQLload命令大批量插入，以提高性能。
主键优化：在InnoDB存储引擎中，表按照主键的顺序对数据进行排序。
设计的首要关键是遵循明确的规则来优化数据结构。
排序优化：当使用排序顺序时，系统通常使用Usingfilesort或仅使用列表。
Groupby优化：优化groupby操作需要注意类成本。
限制优化：对于复杂的查询限制，如limit2000000,10，应通过创建嵌套索引或使用子查询对全表进行排序来提高效率。
计算功能优化：在MyISAM机器上，compute()执行效率高，不需要全表扫描；优化策略包括使用内存或硬盘进行存储，或者利用存储进行返回。
更新优化：避免升级后的数据库出现死锁的关键是保证更新操作中使用的索引不会失效。
为了避免锁表，可以给相关字段添加索引，这样在更新数据时，只锁定需要更新的数据行。

sql查询太慢如何优化

当SQL查询变慢时，可以采用以下优化方法：1、优化数据库索引：检查查询涉及的列是否有合适的索引。
如果没有，可以考虑创建索引来提高查询性能。
2.减少JOIN操作：过多的JOIN操作可能会减慢查询速度。
您可以考虑使用其他查询方法，例如子查询或临时表。
3、优化SQL语句：检查SQL语句中是否存在低效的写法，例如使用UNION运算符时每个结果集是否已排序。
4、分区表和分表策略：对于非常大的表，可以考虑使用分区表或分表策略将数据分散到多个表中，提高查询性能。
5、调整数据库配置：检查数据库服务器配置，如缓冲区大小、事务隔离级别等，并根据实际情况进行更改。
6、使用缓存：如果查询结果经常重复使用，可以考虑使用缓存来减少数据库访问次数。
7.分析查询执行计划：使用数据库管理工具分析和了解具体的查询执行情况，以便进行有针对性的优化。
需要注意的是，SQL查询优化需要根据具体情况进行调整。
不同的数据库系统和表结构可能需要不同的优化方法。
因此，在实际应用中，必须根据具体情况进行分析和优化。

ODPSSQL优化总结

优化总结：SQL使用技巧及性能提升1.无处理方式：在试条件中准备null时，函数nvl或coalesce用于转换失败，避免null影响语句结果。
2.选择性搜索过滤器：在开发信息或在线服务时，应该显示栏目。
虽然所有的列都是必需的，但都清晰地列出来，以减少读取不必要的数据，并防止以后因表结构更改而导致错误。
3、多表插入优化：读取同一张表但以不同粒度插入多张表时，使用()tabinsertoverwriteAinsertoverwriteB方法，减少资源浪费。
注意跟随数据的演变，合理复用公共数据，比如通过临时表存储逻辑。
4、分区限制：ODPS表是分区表，定期对ds分区进行限制，避免因为限制问题造成批量资源的浪费。
5.使用术语：通过临时查询或数据探索，添加一种方法来快速获取所需数据，减少资源消耗。
6.卸载UDF函数：卸载子查询中的UDF函数，提高效率。
7.行到列和列到行：使用收集和侧面功能的结果，看看专家的经验。
8、Windows应用函数：使用row_number()或max(struct())等方法创建数据类型或计算。
9、关联方式：老师留关联、内关联、直关联等，适应不同场景的多桌关联，并保证联场的形式匹配。
10、笛卡尔积处理：对于需要重复一行数据的场景，可以创建维表并进行笛卡尔积运算，或者使用LATERALVIEWPOSEXPLODE方法。
11.增加文件数量：通过调整splitsizehint来优化产品文件的效率，使用/*+SPLIT_SIZE(8)*/来调整，单位为MB。
数据优化规划倾斜：1）大表与小表关联：使用中间表调整中间表的大小，通过setodps.sql.mapjoin.memory.max调整，以M页为单位2）关联。
大表对大表：对热点数据进行拆分，使用普通join或skewjoin，优化分区和桶的关联。
3）一个独特的问题：通过首先删除重复项然后对它们进行计数来解决该问题。
4）ODPS特点：沿袭MaxComput（ODPS2.0）路线，性能优异。
小表与大表关联的优化：使用dynamic_filter并设置/*+dynamic-filter(A,B)*/。
参数设置优化：1）表设置：调整odps.sql.mapper.cpu、内存、merge.limit.size、split.size，根据业务特点合理调整。
2）Join设置：配置odps.sql.joiner.instances、CPU、内存以及接下来配置Join任务的特性。
3）Reduce设置：调整odps.sql.reducer.instances、CPU、内存，优化任务性能。
4）小文件总线参数：设置odps.merge.cross.paths、filesize.threshold、maxmerged.filesize.threshold、max.filenumber.per.instance、max.filenumber.per.job来控制文件合并。
5）UDF相关参数：配置odps.sql.udf.jvm.memory、timeout、python.memory、optimize.reuse、strict.mode，优化UDF性能。
Mapjoin设置：使用odps.sql.mapjoin.memory.max调整小表的最大内存。
动态分区设置：使用setodps.sql.reshuffle.dynamicpt控制动态分区优化。
数据倾斜设置：使用setodps.sql.groupby.skewindata和odps.sql.skewjoin优化GroupBy和join操作。
SQL优化案例：关联与数据倾斜优化：如果发现数据倾斜，尝试使用skewjoin、热点数据分离等方法，最终通过隐式转换来解决问题，保证关联操作的正确性。
桶解决了大表与大表之间的关系：利用hashclustering分散数据，减少资源消耗，提高查询效率。
BitMap在多维聚合中的应用：使用BitMap实现聚合的去重，解决数据倾斜问题，优化多维聚合模型的性能。
总结：SQL优化是理解业务逻辑、合理使用工具、控制资源消耗的过程。
在满足业务需求的过程中，我们追求效率和成本优化。