1、网站优化中有效的关键词的效能查询方法
不同的关键词 根据难度不同 给出不同的报价 一般都是在爱站网上查询关键词挖掘 了解关键词在互联网上的整体情况
2、如果网站很多用户来查询信息 怎么优化
开启数据库缓存，使查询不用每次都完全使用数据库，减小网站压力。
mysql cache功能分析：
1 mysql的cache功能的key的生成原理是：把select语句按照一定的hash规则生成唯一的key，select的结果生成value，即 key=>value。所以对于cache而言，select语句是区分大小写的，也区分空格的。两个select语句必须完完全 全一致，才能够获取到同一个cache。
2 生成cache之后，只要该select中涉及到的table有任何的数据变动(insert，update，delete操作等),相 关的所有cache都会被删除。因此只有数据很少变动的table，引入mysql 的cache才较有意义。
所以，mysql的cache功能只适用于下列场合：数据变动较少，select较多的table。
那么。在复杂的系统中，如何使用mysql的cache功能呢，基本方法如下：
配置query_cache_type，同时改写程序。
query_cache_type 0 代表不使用缓冲， 1 代表使用缓冲，2 代表根据需要使用。
设置 1 代表缓冲永远有效，如果不需要缓冲，就需要使用如下语句：
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM my_table WHERE …
如果设置为 2 ，需要开启缓冲，可以用如下语句：
SELECT SQL_CACHE * FROM my_table WHERE …
So，最简单又可靠的做法是：把query_cache_type设置为2，然后在需要提高select速度的地方，使用：
SELECT SQL_CACHE * FROM…
的方式进行SELECT。
【mysql cache调试笔记】
1 可以使用下列命令开启mysql的select cache功能：
SET GLOBAL query_cache_size = 102400000;
因为当query_cache_size默认为0时，是不开启cache功能的。
2 调试：
查看cache的设置：
show variables like ‘%query_cache%’;
性能监控：
show status like ‘%Qcache%’;
3 mysql cache的清理：
可以使用FLUSH QUERY CACHE语句来清理查询缓存碎片以提高内存使用性能。该语句不从缓存中移出任何查询。
RESET QUERY CACHE语句从查询缓存中移出所有查询。FLUSH TABLES语句也执行同样的工作。
Query Cache
当你的数据库打开了Query Cache（简称QC）功能后，数据库在执行SELECT语句时，会将其结果放到QC中，当下一次处理同样的SELECT请求时，数据库就会从QC取得结 果，而不需要去数据表中查询。
在这个“Cache为王”的时代，我们总是通过不同的方式去缓存我们的结果从而提高响应效率，但一个缓存机制是否有效，效果如何，却是一个需要好好 思考的问题。在MySQL中的Query Cache就是一个适用较少情况的缓存机制。在上图中，如果缓存命中率非常高的话，有测试表明在极端情况下可以提高效率238%[1]。 但实际情况如何？Query Cache有如下规则，如果数据表被更改，那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效，并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, orDROP DATABASE等。举 个例子，如果数据表posts访问频繁，那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来，但是每一次posts数据表的更新，无论更新是不是影响到了cache 的数据，都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话，那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明，糟糕时，QC会降低系统13%[1]的处理能力。
如果你的应用对数据库的更新很少，那么QC将会作用显著。比较典型的如博客系统，一般博客更新相对较慢，数据表相对稳定不变，这时候QC的作用会比 较明显。
再如，一个更新频繁的BBS系统。下面是一个实际运行的论坛数据库的状态参数：
QCache_hit 5280438
QCache_insert 8008948
Qcache_not_cache 95372
Com select 8104159
可以看到，数据库一共往QC中写入了约800W次缓存，但是实际命中的只有约500W次。也就是说，每一个缓存的使用率约为0.66次。很难说，该 缓存的作用是否大于QC系统所带来的开销。但是有一点是很肯定的，QC缓存的作用是很微小的，如果应用层能够实现缓存，将可以忽略QC的效果。
————-下面是关于QC的一些其他细节—————–
一、Query Cache相关参数：
query_cache_size QC占用空间大小，通过将其设置为0关闭QC功能
query_cache_type 0表示关闭QC；1表示正常缓存；2表示SQL_CACHE才缓存
query_cache_limit 最大缓存结果集
query_cache_min_res_unit 手册上说，QC会按照这个值分配缓存block的大小。
Qcache_lowmem_prunes 这是一个状态变量(show status)，当缓存空间不够需要释放旧的缓存时，该值会自增。
二、Query Cache观察：
CREATE TABLE t1(id INT,var1 varchar(10));
//Com_select:8 Qcache_hits:1
INSERT INTO t1 VALUES(1,’WWW’);
//Com_select:8 Qcache_hits:1
SELECT * FROM t1 WHERE id=1;
//Com_select:9 Qcache_hits:1
SELECT * FROM t1 WHERE id=1;
//Com_select:9 Qcache_hits:2 Qcache_queries_in_cache:1
INSERT INTO t1 VALUES(2,’RRRR’);
//Com_select:9 Qcache_hits:2 Qcache_queries_in_cache:0
SELECT * FROM t1 WHERE id=1; //INSERT后Cache失效
//Com_select:10 Qcache_hits:2 Qcache_queries_in_cache:1
3、怎么查询一个网站的优化后的关键词
有很多种方法：1:利用站长工具，查询关键词库，2:利用百度指数查询关键词（需求图谱找相关的拓展词），3:利用百度下拉框或者百度最下面的相关搜索。4:利用后台数据统计功能，分析用户搜索词。当然还有很多方法！
4、如何优化查询，提高速度
需要考虑到自己的数据库的问题的呢，数据库细分的话便于搜索，检索的效率也会大大增加的呢~
5、sql中一次性查询10万条记录怎么提高查询效率
回答他还不简单 你给他说
您好:首先呢 10万条数据的表是算是比较小的表了,如果数据量达到千万和亿的话那我可以根据特定字段设置分区,然后在非分区字段建立索引,查询的时候走索引如果就只有10万数据的话就不用分区了建立索引就可以.设计好表结构后关键的是sql的优化.当然那种很简单的优化,象什么>=3用>4之类的我就不说了 sql优化比较明显的就是把结果集最少的塞选条件的表放后面,将中间表作为基础表.索引上不用运算符等!如果效果不理想就查看执行计划 分析后进一步优化 估计有些菜比面试官被你一弄他就昏了 然后你可以鄙视下他 就你那水平还考我优化 你自己会多少啊.开玩笑的哈 .和他吹吹得他觉得你比他还牛比 然后你可以给他说说共享池 PGA 数据块大小啊 操作系统的命中率 和垃圾存储过程 行了 他不要你都难了 如果你是面试初级程序员的话
6、最近发现一些网站 site页面或优化工具查询页面排名都在前面，难道经常有人查吗，很有趣求指导
站长之家 爱站 SEO查询都会出现页面，不仅自己会查，有兴趣的都可以查询
7、网站数据库查询如何优化才能达到最佳速度
建议你这样试试看：
用多少数据就取多少数据原则
减少连表查询
给数据库经常查询的表加索引
优化数据库结构，减少不必要的查询
经常使用不经常更新的数据缓存起来
这样做的好处：优化数据库查询对于提高网站打开速度、减轻服务器压力非常重要。
注意事项：
1、对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描
2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描
3、不要在条件判断时进行 算数运算
4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
5 论索引技巧
8、数据量太大，分页查询变慢，有什么优化查询的方法吗
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
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。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
9、怎么查网站的优化效果
一般优化好的网站会有下面表现：
1.网页标题<title></title>中是否包含了网站要做的关键词;
2.栏目布局是否清晰合理;
3,内部链接是否合理,确保网站出现死链接;
4.网页是静态的还是动态的,静态有利于搜索引擎收录;
5.栏目的层级情况,一般是两层,最多三层,如果太多不利于蜘蛛爬行与抓取;
6.网站是主要页面是否有实质内容,不要只是图片和广告;
7.导航栏目是否用了图片或者FLASH导引;
8.页面是否使用了<h1><h2>标签来标注关键词.
专门做过优化的，一般主要看对外发布的外链，是否做过描文本和网站本身是否做内连接
10、怎么查网站做哪些站内优化和站外优化?
站内优化：最主要的是站内文章、产品的更新，文章注意要原创性高一些，图文并茂更好一些，要尽可能的多样化排版，避免页面的重复度。文章更新要有规律，不要随时想更就更不想更就不更。其次就是内部链接的构建，比如说文章之间、文章产品之间、产品之间以及链接到首页，这些链接可以把整体的网站编织成一张网，让搜索引擎蜘蛛更好的去爬行。
站外优化：主要的是外部链接的建设，一般会通过一些B2B、分类信息、论坛和目录网站，发一些带有网站链接的软文等等。再有就是友情链接的交换，相关性高且质量好的友链，对网站提升的帮助很大！
查询的方法有很多，一些第三方的工具如站长工具、爱站网，或者通过一些百度的命令如：site命令等，外链的查询多数使用link114平台查询反链！
再有就是百度统计或百度工具里面的反链查询，可以查询其网站的一周反链，甚至更早，再通过其网站的更新力度及文章原创性，来判断其网站的站内、站外优化！