怎么排查sql查询速度缓慢的问题数据

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于怎么排查sql查询速度缓慢的问题数据和sql查询过慢的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享怎么排查sql查询速度缓慢的问题数据以及sql查询过慢的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

文章目录：

• 1、mysql中10万条记录查询慢的解决办法?
• 2、oracleSQL缓慢的分析
• 3、SQL:我为什么慢你心里没数吗?
• 4、123.Impala查询缓慢问题与解决

mysql中10万条记录查询慢的解决办法?

具体优化策略之一是开启IN谓词转子查询功能。IN谓词通常用于在查询条件中匹配多个值，但在处理大量数据时，其性能可能受限。通过转换为子查询，可以避免IN谓词带来的性能瓶颈，显著提升查询速度。据测试，采用该方法后，查询性能提升幅度可达19倍，效果显著。

例如，当处理海量数据时，可以考虑使用分区表，以提高数据的查询效率。如果涉及到多个表查询，可以考虑使用联接查询。 对查询语句进行优化 查询语句的优化是提高MySQL数据库处理巨量数据的一个重要方面。

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

帮助的人：31万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name（index_col_name，...）； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。table_name：这是数据表名称，你的应该是ware_detail。

MySQL是支持分区表的，将数据分割成多个片段进行存储，能够显著提高查询效率。分区表的使用可以解决单表数据量过大、查询时间变慢的问题，提高查询性能。在使用分区表的时候，应选择适合的分区类型，并根据业务需求进行适当的数据分区。

而关联子查询就需要循环迭代：lect from A where not exists （lect 1 from B where B.x = a.x and ...） //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

oracleSQL缓慢的分析

当然也存在部分BUG会导致PMON清理过程非常慢。 举例来说，bug 9312879描述了一种场景：PMON 需要获得某个Mutex以便清理某个dead process，但是该Mutex又被其他进程持有，则PMON甚至无法开始真正清理并释放Mutex。

大多数情况下，用oracle， 第一次查询慢， 第二次查询肯定比第二次查询快对吧，但对于这种情况，第一次查询快， 以后查询慢。

慢是因为 对于 几十万条记录左右，你那个 test（a） 函数， 需要 很多次， 每行一次， 然后断 LIKE %123%至于：lect a，b， test（a） c from demo； --只这样查很快 我估计你使用的是 PLSQL Developer。查询的时候， 默认是查询第一页， 因此很快。

确实会发生这样的情况，我也有此经历，发生这样的状况是在Oracle数据库下，而查询涉及的一个表的数据量很大，假设为A表，在开始的时候并未带出A的字段，所以查询速度还可以；后来查询带上A表的一个字段，很久没有结果。

优化步骤：参数默认是30秒，的sql超过30秒就会报超时错误。优化sql让更快。修改这个参数，在调用SQL语句之前。

方法如果表中的数据量较大，可以通过time建立分区，再通过条件建立内部索引。方法建立一张和该表一模一样的表（表2），用来存放每个业务的最大业务时间。建立触发器，没次插入数据时更新表2中的业务发生最大时间，最后关联查询。

SQL:我为什么慢你心里没数吗?

读操作同样可能导致SQL变慢，例如未命中索引和读时的脏页问题。未命中索引意味着查询效率降低，而脏页的频繁出现则由于InnoDB的缓冲池策略导致，需要通过和调整参数来改善。预防措施包括使用explain分析SQL计划，确保索引的使用，并控制脏页比例和redo log写盘速度，以匹配硬件能力。

检查SQL是否偶尔慢，可能是数据库刷新、锁竞争或SQL编写不当造成的，调整配置文件和启用慢查询日志有助于定位问题。持续计划，使用EXPLAIN分析，关注type、possible_keys、key等字段，断是否利用索引和是否存在全表扫描。

持续慢：SQL书写本身没问题，但可能由于（1）没有利用索引，比如字段无索引或函数操作导致无法利用，不符合最左匹配原则；（2）数据库选错索引，如非主键索引可能不适用于复杂的查询条件，可能预测走全表扫描。 索引问题：没有索引或索引选择不当，可能导致全表扫描，这会显著降低查询效率。

配置参数不合理： 不合理的数据库配置，如缓冲区大小，可能限制了数据库性能的发挥。 频繁写脏页： 数据更新导致的内存与磁盘不一致，需要优化批量修改和提交方式。 资源不足： 数据库服务器的硬件和操作参数限制，如果资源不够或达到阈值，也可能影响SQL性能。

123.Impala查询缓慢问题与解决

1、解决方法 方法一：资源优化与调整 增加硬件资源，如增加CPU核心数、提升内存大小，以增强处理能力。 优化数据库配置，如调整查询缓存大小、优化连接池设置，以提高资源使用效率。方法二：查询优化 优化查询语句，如减少子查询、避免全表扫描、使用索引加速。

2、TranswarpInceptor针对各种出错场景设计了多种解决方法，如通过基于成本的优化器选择最合适的计划、加强对数据结构内存使用效率的有效管理、对常见的内存出错问题通过磁盘进行数据备份等方式，极大提高了Spark功能和性能的稳定性，上述问题都已经解决并经过商业例的考验。

3、分析问题能力优秀，善于从各种、应用日志中寻找出问题的原因。有独立分析问题和解决问题的能力，能出差。大数据运维工程师的基本职责4 职责：负责Hadoop、spark、hba、oozie、hive等平台运营和优化工作，保障平台服务运行稳定、高效。

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