由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當mysql表的數(shù)據(jù)量達到百萬級時,普通SQL查詢效率呈直線下降,而且如果where中的查詢條件較多時,其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個包含400多萬條記錄(有索引)的表執(zhí)行一條條件查詢,其查詢時間竟然高達40幾秒,相信這么高的查詢延時,任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率,顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)化方法:
1、應盡量避免在 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。
2、對查詢進行優(yōu)化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導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
可以在num上設置默認值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導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 num=20
可以這樣查詢:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導致全表掃描:(不能前置百分號)
select id from t where name like ‘�c%'
若要提高效率,可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用,否則會導致全表掃描,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
7、如果在 where 子句中使用參數(shù),也會導致全表掃描。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
8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導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
應改為:
select id from t where num=100*2
9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作,這將導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id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′生成的id
應改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%'
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構:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集,但是會消耗系統(tǒng)資源的,應改成這樣:
create table #t(…)
13、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)
14、并不是所有索引對查詢都有效,SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的,當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時,SQL查詢可能不會去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female幾乎各一半,那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應的 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,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 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致整個表記錄的順序的調(diào)整,會耗費相當大的資源。若應用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17、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。
18、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。
19、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。
20、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)。
21、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。
22、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?,當需要重復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,那么就應該考慮改寫。
26、使用基于游標的方法或臨時表方法之前,應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)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ,在結束時設置 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、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應該考慮相應需求是否合理。
30、盡量避免大事務操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
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