商业源码 C#软件频繁读数据库，很慢，如何优化
查询慢是和表结构，语句，系统等相关的 建索引等方法都可以改善表结构， 另外如果返回数据量很大，当然会慢，所以你尽量查询相对有用的数据 再就是查询语句了 比如用in查询没有jion查询快，还有 between 改成 > <会快 再还有，用子查询也会慢很多， 如果是一些很复杂的查询，可以改用存储过程会好点，有时用临时表会慢但，从海量数据中查询取数进行子查询又不如用临时表快，不同的问题用不同的解决方法，看你要哪种了，单看你的问题无法直接判断。 不过，优化查询句是关键的了。
你好你的提问给出的信息太少了 我们也只能给出大致的回答
检查SQL语句的效率
检查网络的畅通性
有可能你修改的字段 与其他表之间有复杂的关系
或者你输入的值 违反了数据库的约束条件
情况太多了 建议你找到修改的字段 然后检查一下到底哪里出了问题
这需要根据导致运行速度不高的原因来考虑。
如果是因为数据库的关系，可以将不经常变化的却经常需要用到的数据在第一次读出来的时候保存到内存中，以后就不用再去读取了。
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。
在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。
概念二，关于HINT的使用。
这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。
HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。
比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？
来看下具体演示
譬如，以下两条SQL，
A：
select from t1 where f1 = 20;B：
select from t1 where f1 = 30;如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。
这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。
那回到正题上，MySQL 80 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。
示例表结构：
mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (000 sec)表记录数：
mysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (001 sec)这里我们两条经典的SQL：
SQL C：
select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;SQL D：
select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。
那我们来看SQL C的查询计划。
显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为324365。
mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "324365" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_produced_per_join": 115, "filtered": "036", "cost_info": { "read_cost": "323207", "eval_cost": "1158", "prefix_cost": "324365", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (000 sec)我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。
这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为44109，明显比之前的快了好几倍。
mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1) / from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "44109" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_produced_per_join": 1103, "filtered": "10000", "cost_info": { "read_cost": "33079", "eval_cost": "11030", "prefix_cost": "44109", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (000 sec)我们再看下SQL D的计划：
不加HINT，
mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "53434" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_produced_per_join": 0, "filtered": "007", "cost_info": { "read_cost": "47884", "eval_cost": "004", "prefix_cost": "53434", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (000 sec)加了HINT，
mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "523" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "10000", "cost_info": { "read_cost": "513", "eval_cost": "010", "prefix_cost": "523", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100) and (`ytt``t1``rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (000 sec)对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。
总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。
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