pg数据库join优化，mysql优化查询

数据库的多表大数据查询应如何优化?

1、一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

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、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。

4、优化架构，或优化SQL查询，避免联表查询，尽量不要用count(*)，in，递归等消耗性能的语句 5用内存缓存，或在前端读的时候，增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

相关问答

Q1: 数据库插入数据或更新数据的时候反应很慢,怎么优化?

分析select emp_name form employee where salary3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float，3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。

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。

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。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

Q2: PHP怎样解决大数据join降低性能的方法

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

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。

大数据解决方案使用缓存： （推荐学习：PHP视频教程）使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。

设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

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。

Q3: 程序需要频繁调用数据库,该如何优化

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

除此以外就是数据库连接的优化了，比如做好索引、分页读取等。

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，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小，还可以调整程序全局区的大小。调整硬盘。

SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低，即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

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