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SQL语句优化介绍

时间:2014-08-29 07:17:47      阅读:308      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数据库   服务器   linux   数据   优化   

1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引

2,应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,或者使用一个特殊的值,如0,-1作为默  认值。

3,应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符, MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。

4,应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件, 否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, 可以 使用UNION合并查询: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5,in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:Select id from t where num between 1 and 3

6, 下面的查询也将导致全表扫描: select id from t where name like ‘%abc%‘ 或者select id from t where name like ‘%abc‘ 若要提高效率,可以考虑全文检索。 而select id from t where name like ‘abc%‘ 才用到索引

7, 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。

8,应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作

9,很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:   select num from a where num in(select num from b).用下面的语句替换:    select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)


10,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

11,应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,  因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

12,尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。

13,尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,   因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

14,最好不要使用"*"返回所有: select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

15,尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

16,


SQL语句优化介绍

标签:数据库   服务器   linux   数据   优化   

原文地址:http://blog.csdn.net/zhanjianshinian/article/details/38905007

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