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    SQL優(yōu)化

    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 = 10 union all select id from t where Name = 'admin'

    5.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

    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(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?,例如,當需要重?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) }

    posted on 2016-02-25 14:24 Mr.lu 閱讀(163) 評論(0)  編輯  收藏


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