會引發全表掃描的幾種SQL 以及sql優化 （轉）

出處：

 

查詢語句的時候儘可能避免全表掃描，使用全掃描，索引掃描！會引發全表掃描的幾種SQL以下

一、模糊查詢效率很低：

　　緣由：like自己效率就比較低，應該儘可能避免查詢條件使用like；對於like ‘%...%’（全模糊）這樣的條件，是沒法使用索引的，全表掃描天然效率很低；另外，因爲匹配算法的關係，模糊查詢的字段長度越大，模糊查詢效率越低。

　　解決辦法：首先儘可能避免模糊查詢，若是由於業務須要必定要使用模糊查詢，則至少保證不要使用全模糊查詢，對於右模糊查詢，即like ‘…%’，是會使用索引的；左模糊like

　　‘%...’沒法直接使用索引，但能夠利用reverse + function index 的形式，變化成 like ‘…%’；全模糊是沒法優化的，必定要的話考慮用搜索引擎。出於下降數據庫服務器的負載考慮，儘量地減小數據庫模糊查詢。

 

二、查詢條件中含有is null的select語句執行慢

　　緣由：Oracle 9i中，查詢字段is null時單索引失效，引發全表掃描。

　　解決方法：SQL語法中使用NULL會有不少麻煩，最好索引列都是NOT NULL的；對於is null，能夠創建組合索引，nvl(字段,0),對錶和索引analyse後，is null查詢時能夠從新啓用索引查找,可是效率還不是值得確定；is not null 時永遠不會使用索引。通常數據量大的表不要用is null查詢。

 

三、查詢條件中使用了不等於操做符（<>、!=）的select語句執行慢

　　緣由：SQL中，不等於操做符會限制索引，引發全表掃描，即便比較的字段上有索引

　　解決方法：經過把不等於操做符改爲or，可使用索引，避免全表掃描。

column<>’aaa’ //全表掃描 column<’aaa’ OR column>’aaa’ //使用索引

 

四、組合索引使用不當

　查詢條件中沒有前導列，致使索引不起做用；

create index skip1 on emp5(job,empno); select count(*) from emp5 where empno=7900; //全表掃描 select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900; //使用組合索引

　使用組合索引時，在排序時應按照組合索引中各列順序進行排序（即便只有一個列須要排序），不然性能較差。

create index skip1 on emp5(job,empno，date); select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ ORDER BY date desc; //性能較差 select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ ORDER BY job,empno,date desc; //使用組合索引

 

五、OR語句使用不當

　OR語句鏈接的條件中包含的列沒有所有創建索引。

　例如：where子句中比較的兩個條件，一個有索引，一個沒索引，使用or則會引發全表掃描。例如：where A=：1 or B=：2，A上有索引，B上沒索引，則比較B=：2時會從新開始全表掃描。

 

六、UPDATA語句updata了所有字段

　　若是隻更改一、2個字段，不要Update所有字段，不然頻繁調用會引發明顯的性能消耗，同時帶來大量日誌。

 

七、對於多張大數據量的表JOIN

　緣由：沒有先分頁，致使邏輯讀很高；
　解決方法：先分頁再JOIN。

 

八、select count(*) from table；

　這樣不帶任何條件的count會引發全表掃描，而且沒有任何業務意義，是必定要杜絕的。

 

九、對於反覆執行的查詢，WHERE子句中使用變量綁定能夠下降解析時間，提升性能

 

十、應儘可能避免在where 子句中對字段進行null 值判斷，不然將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描，

 如：

select id from t where num is null

　NULL對於大多數數據庫都須要特殊處理，MySQL也不例外，它須要更多的代碼，更多的檢查和特殊的索引邏輯，有些開發人員徹底沒有意識到，建立表時NULL是默認值，但大多數時候應該使用NOT NULL，或者使用一個特殊的值，如0，-1做爲默  認值。
 
     不能用null做索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即便索引有多列這樣的狀況下，只要這些列中有一列含有null，該列    就會從索引中排除。也就是說若是某列存在空值，即便對該列建索引也不會提升性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不容許使用索引的。
 
      此例能夠在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，而後這樣查詢：

select id from t where num=0;

 

十一、應儘可能避免在where 子句中使用or 來鏈接條件，不然將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描

　如：

select id from t where num=10 or num=20;

能夠這樣查詢：

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20;

 

十二、in 和not in 也要慎用，不然會致使全表掃描

　如：

select id from t where num in(1,2,3);

　對於連續的數值，能用between 就不要用in 了：

select id from t where num between 1 and 3;

 

1三、應儘可能避免在where 子句中對字段進行表達式操做，這將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

　如：

select id from t where num/2=100;

　應改成:

select id from t where num=100*2

 

1四、應儘可能避免在where子句中對字段進行函數操做，這將致使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
 
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0;  --‘2005-11-30’

　應改成:

select id from t where name like 'abc%'
 
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

 

1五、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。

 

1六、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。

 

1七、儘可能避免大事務操做，提升系統併發能力。

 

1八、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。

 

1九、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。

 

20、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。