数据库表查询慢(查表数据慢QN格式数据)

当查询数据库时,由于数据不断增加,查询变得越来越慢,请问有什么方法可以...

在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。

添加索引或者使用工具，比如Apache Spark 先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。

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。

数据问题，由于数据量的增加，导致语句执行慢，此时，应该优化SQL语句。表结构问题，查看是否对大数据量的表用到索引、分区等，优化表存储。

数据库——不是这样用滴。先说个你目前的状况下的暂时解决办法吧。把sql语句改成：sql=select distinct(did) from tablename注意tablename换成你自己的表名。

sql数据查询速度过慢的原因?多个表连接会导致过慢吗?怎么优化?

保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数。通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数，最小化结果集，从而减轻网络负担，能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度。

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。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。 必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。

多表连接查询，速度肯定会慢，可以优化SQL语句，建立索引，或者使用存储过程等。

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。没有创建计算列导致查询不优化。

oracle数据库约200W数据查询非常慢,查询需要10几秒,经常查询超时,这个...

1、这种情况下，可以尝试使用 BULK COLLECT 来批量加载。下面是 Oracle 游标处理II - 使用BULK COLLECT 的例子。

2、根据你的查询条件，建立相应的索引，就可以提高查询效率了。在硬件基本符合要求的情况下，通过索引检索，如果结果集只有几十条数据的话，一般都可以降低到毫秒级的处理速度。

3、这种情况有很多可能性，首先，你的服务器的负载情况会影响到你的数据读取速度的，如果数据库服务器执行的进程过多，会导致查询速度下降很多。

4、第二种随着数据量的增大，查询速度也越来越慢。表200W条数据的情况下，第一种查询耗时基本是0.3s，第二种基本在3s以上。一个查询足足差了一秒。别小看这1秒。

引用表格中的数据打开速度慢

1、Excel 表格打开反应慢可能有以下几个原因，可以尝试以下方法进行解决： 优化数据：减少表格中的数据量，尤其是不必要的图片、***等大型文件。此外，可以尝试删除一些不必要的公式、条件格式等。

2、Excel与其他软件的兼容性问题，产生冲突的软件会自动在Excel中装插件、加载项，有时候进度过慢会拖累Excel运行速度。解决方法如下：在电脑中打开任务管理器结束相关进程即可解决。Excel工作表格里引用了外部数据。

3、文件大小：如果Excel文件包含大量数据、图表或格式设置，文件大小可能会很大，导致打开速度缓慢。尝试删除不需要的数据、图表或格式设置，并保存文件后再打开，可能会提高打开速度。

oracle数据库系统视图查询慢

1、在Oracle数据库中，创建临时表和物化视图都是为了提高查询性能。临时表是一个临时性的表，数据只存在于会话中，在会话结束后就消失了。而物化视图则是一个持久化的表，存储着查询语句的结果集，并在需要的时候自动更新。

2、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。

3、这种情况有很多可能性，首先，你的服务器的负载情况会影响到你的数据读取速度的，如果数据库服务器执行的进程过多，会导致查询速度下降很多。

4、如果数据量比较大，而且对数据的实时性要求不高，那么建议用oracle的物化视图来做。物化视图是介于普通视图和表之间的一种oracle专有对象，物化视图会将查询的数据缓存起来，同时可以对物化视图进行修改、查询、删除和添加操作。

mysql,有一张表里面已经有几千万条数据了,网页访问时极其缓慢,如何提高...

查看建立索引前面的返回的结果。***如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

首先换数据库，MySQL处理这个数量级数据比较吃力。

索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。

从0到10000一个表，10001到20000一个表； HASH取模 一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

我一个表中有接近10万条记录，查询非常慢。请高手看看我的SQL怎么写能提高查询效率。我用的是mysql+ibatis，以下为代码：selectid=wareListSelectparameterClass=com.goldf.ware... 我一个表中有接近10万条记录，查询非常慢。

NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。