数据库查询优化方案

查询耗时点

• 解析SQL语句时间；
• 磁盘存取（查询所用CPU时间）；
• 磁盘IO耗时；
• 并行/分布式数据库的网络通信时间；
• 其中，磁盘存取一般认为是耗时最多的点；

数据库层面的优化

• 优化器设计（可将用户输入语句转换为等价的效率更高的执行语句）；
• 优化索引设计；
• 优化查询算法：
  • 在等价的查询语句中，选择读磁盘最少的那个；
  • 对于简单的查询语句，可通过线性扫描和搜索引擎处理；
  • 对于复杂的查询，将它转换为简单查询的并和交；
  • 用外部归并排序算法对大于内存的关系进行排序；

用户层面的优化

• 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段；
• 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移；
• 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量；
• 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 语句；
• 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量，建议集合中的数据不超过200个；
• 应绝对避免在order by子句中使用表达式；
• <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引；
• 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个；
• 在一个事务中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行；

source: //changsiyuan.github.io/2016/05/02/2016-5-2-database-search/