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數(shù)據(jù)庫SQL語句優(yōu)化總結(jié)(收藏)

2024-08-31 01:04:41
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供稿:網(wǎng)友

網(wǎng)上關(guān)于SQL優(yōu)化的教程很多,但是比較雜亂。近日有空整理了一下,寫出來跟大家分享一下,其中有錯誤和不足的地方,還請大家糾正補充。

這篇文章我花費了大量的時間查找資料、修改、排版,希望大家閱讀之后,感覺好的話推薦給更多的人,讓更多的人看到、糾正以及補充。

1.對查詢進行優(yōu)化,要盡量避免全表掃描,首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:

select id from t where num is null

最好不要給數(shù)據(jù)庫留NULL,盡可能的使用 NOT NULL填充數(shù)據(jù)庫.

備注、描述、評論之類的可以設(shè)置為 NULL,其他的,最好不要使用NULL。

不要以為 NULL 不需要空間,比如:char(100) 型,在字段建立時,空間就固定了, 不管是否插入值(NULL也包含在內(nèi)),都是占用 100個字符的空間的,如果是varchar這樣的變長字段, null 不占用空間。

可以在num上設(shè)置默認值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:

select id from t where num = 0

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,如果一個字段有索引,一個字段沒有索引,將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以這樣查詢:

select id from t where num = 10union allselect id from t where Name = 'admin'

5.in 和 not in 也要慎用,否則會導(dǎo)致全表掃描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇:

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:

select id from t where name like ‘%abc%'

若要提高效率,可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù),也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量,但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然 而,如果在編譯時建立訪問計劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描:

select id from t where num = @num

可以改為強制查詢使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:

select id from t where num/2 = 100

應(yīng)改為:

select id from t where num = 100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:

select id from t where substring(name,1,3) = 'abc'    -–name以abc開頭的idselect id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′) = 0  -–‘2005-11-30'  --生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%'select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數(shù)、算術(shù)運算或其他表達式運算,否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時,如果該索引是復(fù)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會被使用,并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個空表結(jié)構(gòu):

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集,但是會消耗系統(tǒng)資源的,應(yīng)改成這樣:

create table #t(…)

13.Update 語句,如果只更改1、2個字段,不要Update全部字段,否則頻繁調(diào)用會引起明顯的性能消耗,同時帶來大量日志。

14.對于多張大數(shù)據(jù)量(這里幾百條就算大了)的表JOIN,要先分頁再JOIN,否則邏輯讀會很高,性能很差。

15.select count(*) from table;這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描,并且沒有任何業(yè)務(wù)意義,是一定要杜絕的。

16.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率,但同時也降低了 insert 及 update 的效率,因為 insert 或 update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個,若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

17.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整,會耗費相當大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

18.盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連 接時會逐個比較字符串中每一個字符,而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

19.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因為首先變長字段存儲空間小,可以節(jié)省存儲空間,其次對于查詢來說,在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

20.任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

21.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。

22. 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗。臨時表并不是不可使用,適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В纾斝枰貜?fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是,對于一次性事件, 最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時表時,如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert。

24.如果使用到了臨時表,在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標,因為游標的效率較差,如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行,那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標的方法或臨時表方法之前,應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題,基于集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣,游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許,基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ,在結(jié)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

實際案例分析:拆分大的 DELETE 或INSERT 語句,批量提交SQL語句

如果你需要在一個在線的網(wǎng)站上去執(zhí)行一個大的 DELETE 或 INSERT 查詢,你需要非常小心,要避免你的操作讓你的整個網(wǎng)站停止相應(yīng)。因為這兩個操作是會鎖表的,表一鎖住了,別的操作都進不來了。

Apache 會有很多的子進程或線程。所以,其工作起來相當有效率,而我們的服務(wù)器也不希望有太多的子進程,線程和數(shù)據(jù)庫鏈接,這是極大的占服務(wù)器資源的事情,尤其是內(nèi)存。

如果你把你的表鎖上一段時間,比如30秒鐘,那么對于一個有很高訪問量的站點來說,這30秒所積累的訪問進程/線程,數(shù)據(jù)庫鏈接,打開的文件數(shù),可能不僅僅會讓你的WEB服務(wù)崩潰,還可能會讓你的整臺服務(wù)器馬上掛了。

所以,如果你有一個大的處理,你一定把其拆分,使用 LIMIT Oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個MySQL示例:

while(1){ //每次只做1000條 mysql_query(“delete from logs where log_date <= '2012-11-01' limit 1000”); if(mysql_affected_rows() == 0){ //刪除完成,退出! break;}//每次暫停一段時間,釋放表讓其他進程/線程訪問。usleep(50000)}

以上所述是小編給大家介紹的數(shù)據(jù)庫SQL語句優(yōu)化總結(jié)(收藏),希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對VeVb武林網(wǎng)網(wǎng)站的支持!


注:相關(guān)教程知識閱讀請移步到MSSQL教程頻道。
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