1、使用绑定变量

在SQL中对变化的值采用变量参数的形式，而不是在SQL中直接拼写对应的值，这就是绑定变量。

非绑定变量：Select * from employee where id=1234567

绑定变量：

Select * from employee where id=?

Preparestatement.setInt(1,1234567)

2、合理使用排序

大记录集排序不仅增加了CPU开销，而且可能会由于内存不足发生硬盘排序的现象，当发生硬盘排序时性能会急剧下降，

以下列出了可能会发生排序操作的SQL语法：

Order by、Group by、Distinct、Exists子查询、Not Exists子查询、In子查询、Not In子查询、Union（并集）、Minus（差集）、Intersect（交集）、Create Index、Merge Join

3、减少模糊查询

Like模糊查询对于数据库来说不是很擅长，特别是你需要模糊检查的记录有上万条以上时，性能比较糟糕，这种情况一般可以采用专用Search或者采用全文索引方案来提高性能。

4、大量复杂运算在客户端处理

一秒钟CPU只能做10万次以内的运算。如含小数的对数及指数运算、三角函数、数据加密算法就为复杂运算

如果有大量这类函数运算，尽量放在客户端处理，一般CPU每秒中也只能处理1万-10万次这样的函数运算，放在数据库内不利于高并发处理。

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1、使用绑定变量

在SQL中对变化的值采用变量参数的形式，而不是在SQL中直接拼写对应的值，这就是绑定变量。

非绑定变量：Select * from employee where id=1234567

绑定变量：

Select * from employee where id=?

Preparestatement.setInt(1,1234567)

2、合理使用排序

大记录集排序不仅增加了CPU开销，而且可能会由于内存不足发生硬盘排序的现象，当发生硬盘排序时性能会急剧下降，

以下列出了可能会发生排序操作的SQL语法：

Order by、Group by、Distinct、Exists子查询、Not Exists子查询、In子查询、Not In子查询、Union（并集）、Minus（差集）、Intersect（交集）、Create Index、Merge Join

3、减少模糊查询

Like模糊查询对于数据库来说不是很擅长，特别是你需要模糊检查的记录有上万条以上时，性能比较糟糕，这种情况一般可以采用专用Search或者采用全文索引方案来提高性能。

4、大量复杂运算在客户端处理

一秒钟CPU只能做10万次以内的运算。如含小数的对数及指数运算、三角函数、数据加密算法就为复杂运算

如果有大量这类函数运算，尽量放在客户端处理，一般CPU每秒中也只能处理1万-10万次这样的函数运算，放在数据库内不利于高并发处理。

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