一、對查詢進行優化,應儘量避免全表掃描
首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上創建索引。
下面咱們來以一個表中177條數據比較一下,全表掃描與創建索引以後性能的一個比較.數據庫
1.1 全表查詢編程
1.2 創建索引查詢
1.3 結論
從這兩種方式查詢數據庫結果看,創建索引以後查詢速度提升了些,如今數據量還不明顯,若是表中有10萬條速度,差別就會很明顯了.微信
二、寫數據語句時儘量減小表的全局掃描
2.1 減小where 字段值null判斷併發
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status = null
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如何這樣作,就會致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描
應該這樣去設置(也就是在沒有值時,咱們在存數據庫時自動默認給個o值,而不是什麼都不寫):函數
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status = 0
性能
2.2 應儘可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符學習
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status != null ;//或者SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status <> null ;
大數據
優化
這樣寫將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2.3 應儘可能避免在 where 子句中使用 or 來鏈接條件
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status != null or enter_time = null;
這樣將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描
能夠這樣操做:
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where pay_status != null union allSELECT * FROM "tb_real_time_car" where enter_time = null;
2.4 in 和 not in 也要慎用
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowed in [1,2,3,4]; //或者SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowed not in [1,2,3,4];
這樣操做,也會致使全表掃描
能夠這樣來寫:
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowed between 1 and 5;
2.5 少使用模糊匹配 like
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where enter_time like '%2016-09-01%'
2.6 應儘可能避免在 where 子句中對字段進行表達式操做
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowid/4 =100;
這樣寫,將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描
應該寫成:
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowid =4*100;
2.7 任何地方都不要使用*通配符去查詢全部
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowid/4 =100;
以通配符*去查詢全部數據,這樣作也是很是耗時的,咱們應該須要什麼字段就查詢什麼字段.
應該這樣作:
SELECT leave_time FROM "tb_real_time_car" where rowid/4 =100;
三、不要在條件判斷時進行 算數運算
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowid/4 =100;
因此不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其餘表達式運算,這樣系統將可能沒法正確使用索引
應該這樣作:
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowed =400;
四、不少時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where rowed (select rowed from "tb_real");
應該這樣來寫:
SELECT * FROM "tb_real_time_car" where exists (select rowed from "tb_real" where rowed = tb_real.rowid);
5 論索引技巧
5.1 並非全部索引對查詢都有效
SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那麼即便在sex上建了索引也對查詢效率起不了做用
5.2 索引並非越多越好
索引當然能夠提升相應的 select 的效率，但同時也下降了 insert 及 update 的效率，由於 insert 或 update 時有可能會重建索引，因此怎樣建索引須要慎重考慮，視具體狀況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
5.3 應儘量的避免更新 clustered 索引數據列
由於 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將致使整個表記錄的順序的調整，會耗費至關大的資源。若應用系統須要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼須要考慮是否應將該索引建爲 clustered 索引。
5.4 儘可能使用數字型字段
若只含數值信息的字段儘可能不要設計爲字符型，這會下降查詢和鏈接的性能，並會增長存儲開銷。這是由於引擎在處理查詢和鏈接時會逐個比較字符串中每個字符，而對於數字型而言只須要比較一次就夠了。
5 建立數據庫時應該注意地方
5.1. 儘量的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
由於首先變長字段存儲空間小，能夠節省存儲空間，其次對於查詢來講，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
5.2 用表變量來代替臨時表。
若是表變量包含大量數據，請注意索引很是有限（只有主鍵索引）。
在新建臨時表時，若是一次性插入數據量很大，那麼可使用 select into 代替 create table，避免形成大量 log ，以提升速度；若是數據量不大，爲了緩和系統表的資源，應先create table，而後insert。
若是使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將全部的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，而後 drop table ，這樣能夠避免系統表的較長時間鎖定。
3 避免頻繁建立和刪除臨時表，以減小系統表資源的消耗。
4 儘可能避免使用遊標
由於遊標的效率較差，若是遊標操做的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
使用基於遊標的方法或臨時表方法以前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法一般更有效。
與臨時表同樣，遊標並非不可以使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 遊標一般要優於其餘逐行處理方法，尤爲是在必須引用幾個表才能得到所需的數據時。在結果集中包括「合計」的例程一般要比使用遊標執行的速度快。若是開發時間容許，基於遊標的方法和基於集的方法均可以嘗試一下，看哪種方法的效果更好。
6 數據放回時注意什麼
6.1 儘可能避免大事務操做，提升系統併發能力。
這樣能夠有效提升系統的併發能力
6.2 儘可能避免向客戶端返回大數據量
若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
7.總結
1.儘可能避免where中包含子查詢；
2.where條件中，過濾量最大的條件放在where子句最後；
3.採用綁定變量有助於提升效率；
4.在索引列上使用計算、改變索引列的類型、在索引列上使用!=將放棄索引；
5.運算符效率：exists高於in高於or，（not exists高於not in）；
（這裏指出：in和or都是效率較低的運算，可是in的效率：O(logn)仍然比or的效率：O(n)高的多，尤爲當運算列不是索引的時候尤其明顯）
6.避免在索引列上使用is
null和is not null；
7.使用索引的第一個列；
8.用union-all替代union；
9.like ‘text%’使用索引，但like ‘%text’不使用索引；
END
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