select * 视图过慢原因

视图被定义为 SELECT 语句的一个封装，因此它的性能与 SELECT 语句的性能类似。如果视图的 SELECT 语句包含复杂的 JOIN、GROUP BY、DISTINCT、子查询或函数，则可能会导致视图查询变慢。

以下是一些可能导致视图查询变慢的原因：

1. 视图定义中包含复杂的 JOIN 操作，这可能会导致查询变慢。

2. 视图定义中包含了子查询，而且这些子查询的性能很差。

3. 视图定义中包含了 GROUP BY、DISTINCT 和聚合函数，这些操作的性能通常比简单的 SELECT 语句要慢。

4. 视图定义中包含了大量的计算和处理，这可能会导致查询变慢。

5. 视图定义中使用了函数，而这些函数的性能很差。

为了提高视图查询的性能，可以考虑以下几个方面：

1. 简化视图定义，尽量避免使用复杂的 JOIN、GROUP BY、DISTINCT 和聚合函数。

2. 避免在视图定义中使用子查询，尽量将子查询转换为 JOIN 操作。

3. 如果可能的话，尽量使用索引来加速视图的查询。

4. 将视图的数据缓存到内存中，以避免每次查询都需要重新计算视图的结果。

5. 对数据库进行优化，包括优化查询和索引等。

相关问题

select * from *** where union all select * from *** where 和select * from (select * from *** union all select * from ***) a where ***哪个快

在SQL查询中，`SELECT * FROM ... WHERE ... UNION ALL SELECT * FROM ... WHERE ...` 会分别执行两个子查询，然后合并结果集。而 `SELECT * FROM (SELECT * FROM ... UNION ALL SELECT * FROM ...) AS a WHERE ...` 则先执行子查询的UNION ALL操作，创建一个临时表（a），然后再在这个临时表上进行过滤。

关于效率，通常来说，如果表中的数据量较大，`UNION ALL` 只进行一次排序和去重操作，可能会比两次独立的查询更快，尤其是当第二次查询的数据大部分已经存在于第一次查询的结果集中。但是，`WHERE` 子句的性能取决于索引的存在和适用性，如果`WHERE`条件能够有效地利用到这两个子查询的联合索引，那么可能会有优化性能。

具体哪个更快，取决于多个因素，如数据库类型（MySQL、PostgreSQL、SQL Server等）的优化策略、表的大小、索引的设置、以及查询条件的有效性。如果你关心性能，通常建议在生产环境中进行实际测试，并分析执行计划（如使用EXPLAIN或ANALYZE语句）来获得准确结论。

select 1跟select *的区别

`SELECT 1` 和 `SELECT *` 是 SQL 查询语句中使用的不同语法。

- `SELECT 1` 的作用是查询一行数据，这行数据只有一个列，该列的值恒为 1。通常用于判断某个条件是否成立，比如：

  SELECT COUNT(*) > 0 AS has_data FROM my_table;

这个查询语句的作用是查询 `my_table` 表中是否有数据，如果有，返回值为 1，否则返回值为 0。

- `SELECT *` 的作用是查询所有列的数据，返回的结果集包含了表中所有的列。通常用于查询表中的全部数据，比如：

  SELECT * FROM my_table;

这个查询语句的作用是查询 `my_table` 表中的所有数据。

所以，`SELECT 1` 和 `SELECT *` 的区别在于它们查询的数据不同。`SELECT 1` 查询一行固定的数据，而 `SELECT *` 查询表中的所有数据。