A表中有以下字段 T1, T2, T3 。首先T1,T2创建了复合索引，T3不可加索引，下列语句如何优化 select t1, count(*) from A where t3 = 1 and t1 is not null and t2 is not null group by t1. 请写出分析过程并写出优化后的SQL

首先，由于T3字段不可加索引，所以无法通过T3字段进行条件过滤，这会导致全表扫描，性能较差。其次，由于T1和T2创建了复合索引，所以可以通过T1和T2字段进行条件过滤，但同时需要满足T1不为NULL和T2不为NULL的条件。

为了优化这条SQL语句，我们可以考虑通过覆盖索引来避免全表扫描。具体做法是，将T1和count(*)字段加入到复合索引中，这样可以通过复合索引进行条件过滤和聚合计算，并避免了对数据表的全表扫描。

优化后的SQL语句如下：

select t1, count(*) 
from A 
where t3 = 1 and t1 is not null and t2 is not null 
group by t1

同时，需要在T1和count(*)字段上创建复合索引，如下所示：

create index idx_t1_count on A (T1, count(*))

这样就可以通过覆盖索引来优化原来的SQL语句，提升查询性能。

相关问题

Oracle数据中A表中有以下字段 T1, T2, T3 。首先T1已加了索引，T2也加了，T3不可加索引，下列语句如何优化 select t1, count(*) from A where t3 = 1 and t1 is not null and t2 is not null

针对这个查询语句，可以考虑以下优化方式：

1. 利用可索引字段进行过滤

由于 T1 和 T2 字段已经加上了索引，可以先利用这两个字段进行过滤，减少查询数据量。可以将查询条件改为：

where t1 is not null and t2 is not null and t3 = 1

这样可以先通过 T1 和 T2 进行索引扫描，然后在扫描结果集中进行 T3 字段的过滤，减少查询数据量。

2. 利用覆盖索引减少查询时间

由于查询中需要返回 T1 和 count(*) 两个字段，可以考虑利用 T1 字段的索引覆盖查询，避免回表操作，从而减少查询时间。可以将查询语句改为：

select t1, count(*) from A where t1 is not null and t2 is not null and t3 = 1 group by t1;

这样就可以先利用 T1 索引进行过滤，然后直接在索引中进行 count(*) 统计，避免回表操作，减少查询时间。

3. 注意查询语句的顺序

在查询语句中，where 条件的顺序也会影响查询效率。可以将过滤条件按照可索引字段、不可索引字段、其他条件的顺序排列，优化查询效率。所以，查询语句可以改为：

select t1, count(*) from A where t1 is not null and t2 is not null and t3 = 1 group by t1;

以上是针对该查询语句的一些优化方式，不同的场景和需求可能需要采用不同的优化方式。

给我一段查询五万条记录，且只能通过LEFT JOIN进行表连接，涉及六个表，四十个字段，且只能在两分钟内查询完成的sql优化语句

由于你没有提供具体的数据表结构和查询条件，以下是一段基于假设情况的示例SQL语句，用于查询五万条记录且只能通过LEFT JOIN进行表连接，涉及六个表，四十个字段，且只能在两分钟内查询完成的SQL优化语句。

SELECT
  t1.field1,
  t1.field2,
  t1.field3,
  t1.field4,
  t1.field5,
  t2.field6,
  t2.field7,
  t2.field8,
  t2.field9,
  t2.field10,
  t3.field11,
  t3.field12,
  t3.field13,
  t3.field14,
  t3.field15,
  t4.field16,
  t4.field17,
  t4.field18,
  t4.field19,
  t4.field20,
  t5.field21,
  t5.field22,
  t5.field23,
  t5.field24,
  t5.field25,
  t6.field26,
  t6.field27,
  t6.field28,
  t6.field29,
  t6.field30,
  t6.field31,
  t6.field32,
  t6.field33,
  t6.field34,
  t6.field35,
  t6.field36,
  t6.field37,
  t6.field38,
  t6.field39,
  t6.field40
FROM
  table1 t1
  LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.t1_id
  LEFT JOIN table3 t3 ON t2.id = t3.t2_id
  LEFT JOIN table4 t4 ON t3.id = t4.t3_id
  LEFT JOIN table5 t5 ON t4.id = t5.t4_id
  LEFT JOIN table6 t6 ON t5.id = t6.t5_id
WHERE
  t1.field1 = 'value1'
  AND t2.field2 = 'value2'
  AND t3.field3 = 'value3'
  AND t4.field4 = 'value4'
  AND t5.field5 = 'value5'
ORDER BY
  t1.field1 DESC
LIMIT 50000;

该SQL语句主要优化点如下：

1. 通过LEFT JOIN进行表连接，可以保证查询结果包含所有table1中的数据，即使在table2到table6中没有匹配的数据。

2. 使用WHERE子句对查询结果进行筛选，可以减少不必要的数据量，提高查询效率。

3. 使用ORDER BY子句对查询结果进行排序，按照field1字段从大到小排序，可以保证查询结果的正确性。

4. 使用LIMIT子句限制查询结果的数量，使得查询结果只返回前50000条数据。

5. 可以考虑创建必要的索引，以提高查询效率。

需要注意的是，以上SQL语句只是一种示例，具体的优化措施需要根据实际情况进行选择。