数据库的查询优化方法分析

尽量不要使用 or 使用or会引起全表扫描 将大大降低查询效率

alice like % &abigale& % 会使索引不起作用(针对sqlserver)

经过实践验证 charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率 并且charindex()会使索引失去作用（指sqlserver数据库）

字段提取要按照 需多少 提多少 的原则 避免 select 尽量使用 select 字段 字段 字段 实践证明 每少提取一个字段 数据的提取速度就会有相应的提升 提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断

order by按聚集索引列排序效率最高 一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引 一般默认为ID 也可以改为其它的字段

能使用exists和not exists尽量使用 避免使用in或not in

能使用表连接尽量使用 避免使用exists和not exists

SET NOCOUNT ON

正确使用UNION和UNION ALL

慎用SELECT DISTINCT

少用游标

使用表的别名(Alias)

当在SQL语句中连接多个表时 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上 这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误

尽量少使用游标

原因很简单;就是游标的算法是最原始的计算机算法(和for if等语句一样 一条条搜索来算;效率极低);

而sql语句用的是集合运算;速度则快的多;如果用索引速度则很快(用了指针)

创建索引

a 聚集索引:

聚集索引是磁盘存储和逻辑显示是一样的

mssql表的主键一般是聚集索引;主键(每一条记录唯一确定);

创建的主键自动会是聚集索引;

如有一个非常大的表(有百万行);很长时间磁盘存储上会有类似碎片(磁盘填充率效率低;一般是频繁删除造成的);

要提高它的性能的最简洁办法是:把这个表的主键去掉再保存后;然后重新设主键再保存;

(这个表就会在磁盘上重新整理排序;性能当然会提高哟)

b 非聚集索引:

非聚集索引是在外面建立小的附加表(一种树形结构;大多数是B或B+树);

读(遍历select等sql语句)表特快;但写(update;delete insert等sql语句)表性能会略微下降

针对数据量大的表建议非聚集索引不要超过 个(节省额外磁盘负担)

不要给类似 性别 列创建索引

死锁:

是指有线程在读一条记录;别的线程读这条记录就要等待;

在mssql中只要长期占那条记录的线程去掉;死锁就会解除

在mssql中锁是针对每一行记录(所以性能不错)

经常产生锁的原因有:

a 在sql语句中使用事务语句(特别是事务中当查询比较耗时)

b 在前台的应用程序的connetion冲突(未关闭)

c 多表联合查询(尤其是在打开大的数据集时)

sql语句优化

a is null not or in 不会用索引

b 避免在索引列上使用计算或函数处理(索引会大失性能) 还有 % ;有的甚至会全失索引性能

c SELECT中避免使用 (宁可把需要字段列出来;而不要用去把所有的字段都列出来)

d 避免相关子查询(select中套select)

e where的条件中 =＞exists＞in (指性能)

f order by group by having distinct 等语句要慎用(因为它们效率不高;它们是先把数据到临时表中再进行处理的)

g 聚集索引如有 个字段组成(tt 和tt );tt 在前面;where的条件中如只用tt 字段来判断;就会用到一半的聚集索引;

where的条件中如tt 和tt 字段都用来判断了;就会全用到聚集索引;

where的条件中如只用tt 字段来判断;就会用不到聚集索引了;

尽量不要使用TEXT数据类型

除非你使用TEXT处理一个很大的数据 否则不要使用它 因为它不易于查询 速度慢 用的不好还会浪费大量的空间

一般的 VARCHAR可以更好的处理你的数据

尽量不要使用临时表

尽量不要使用临时表 除非你必须这样做 一般使用子查询可以代替临时表 使用临时表会带来系统开销

如果前台的代码你是使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在 SQL Server提供了一些替代方案 比如Table数据类型

尽量少使用外键和触发器

因为在mssql中这些功能的性能做得不是很好;随便动一下表(它就会到相关的表去搞判断;有很多情况并不需要);在后台消耗资源大

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16744

bulk_insert_buffer_size参数相对增大———用于存放insert语句的缓存空间，增大可以提高insert的速度

对于insert频率较大的表，可以适当删除不常用的索引，可以减少对表索引维护的开销

在业务允许的情况下，也就是说不需要事物机制，建议用myisam引擎，相比较而言，myisam比innodb的批量插入要快很多，当然还有archive引擎，不过这个引擎很少用，所以建议还是用myisam

1优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。

2写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。

3分布式，搞集群，扩大配置。

一条新闻的相关信息，来源，作者，正文，这些基本不变咯，除了正文可能文字比较多，其他的你可以存进缓存，正文的话，你这里可以把前面200字作为正文缩略，存进缓存。

1、选取最适用的字段属性

MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL 从41开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL *** 作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN） 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用连接（JOIN） 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT FROM customerinfo

LEFT JOIN salesinfoON customerinfoCustomerID=salesinfo

CustomerID

WHERE salesinfoCustomerID IS NULL

连接（JOIN） 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL 从 40 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。

SELECT Name, Phone FROM client

UNION

SELECT Name, BirthDate FROM author

UNION

SELECT Name, Supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库 *** 作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的 *** 作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的 *** 作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都 *** 作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL *** 作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN;

INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHERE item='book';

COMMIT;

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的 *** 作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户

来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE

SELECT Quantity FROM inventory

WHEREItem='book';

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHEREItem='book';

UNLOCK TABLES

这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的 *** 作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo

(

CustomerID INT NOT NULL ,

PRIMARY KEY ( CustomerID )

) TYPE = INNODB;

CREATE TABLE salesinfo

(

SalesID INT NOT NULL,

CustomerID INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),

FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo

(CustomerID) ON DELETECASCADE

) TYPE = INNODB;

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province” 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL

从版本32323开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的 *** 作。在MySQL 323版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行 *** 作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;

SELECT FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";

同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT FROM inventory WHERE Amount/7<24;

SELECT FROM inventory WHERE Amount<247;

上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT FROM books

WHERE name like "MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT FROM books

WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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