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十个mysql语句的优化方法

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三哥
发布2018-06-15 13:07:48
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发布2018-06-15 13:07:48
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文章被收录于专栏:java工会java工会

1. count的优化

比如:计算id大于5的城市 a. select count(*) from world.city where id > 5; b. select (select count(*) from world.city) – count(*) from world.city where id <= 5; a语句当行数超过11行的时候需要扫描的行数比b语句要多, b语句扫描了6行,此种情况下,b语句比a语句更有效率。当没有where语句的时候直接select count(*) from world.city这样会更快,因为mysql总是知道表的行数。

2. 避免使用不兼容的数据类型。

例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。 在程序中,保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数;通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担;能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度;在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列;算法的结构尽量简单;在查询时,不要过多地使用通配符如 SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1;在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在应用中使用数据库游标,游标是非常有用的工具,但比使用常规的、面向集的SQL语句需要更大的开销;按照特定顺序提取数据的查找。

3. 索引字段上进行运算会使索引失效。

尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 应改为: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

4. 避免使用!=或<>、IS NULL或IS NOT NULL、IN ,NOT IN等这样的操作符.

因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != “B%” 优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。在in语句中能用exists语句代替的就用exists.

5. 尽量使用数字型字段.

一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段 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。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

6. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示:

1.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) 2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 两者产生相同的结果,但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。如果你想校验表里是否存在某条纪录,不要用count(*)那样效率很低,而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如: IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)可以写成:IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)

7. 必要时强制查询优化器使用某个索引

SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 改成: SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID 执行查询。

8. 消除对大型表行数据的顺序存取

尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用顺序存取。如: SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 解决办法可以使用并集来避免顺序存取: SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。【jacking 数据结果集很多,但查询条件限定后结果集不大的情况下,后面的语句快】

9. 尽量避免在索引过的字符数据中,使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子: SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ 即使NAME字段建有索引,前两个查询依然无法利用索引完成加快操作,引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作,不要习惯性的使用 ‘%L%’这种方式(会导致全表扫描),如果可以使用`L%’相对来说更好;

10. 虽然UPDATE、DELETE语句的写法基本固定,但是还是对UPDATE语句给点建议:

a) 尽量不要修改主键字段。 b) 当修改VARCHAR型字段时,尽量使用相同长度内容的值代替。 c) 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。 d) 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。 e) 避免UPDATE建有很多索引的列。 f) 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。

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原始发表:2018-06-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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