30多條mysql數據庫優化方法【轉】

1.對查詢進行優化，應儘可能避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上創建索引。

2.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，

Sql 代碼 : select id from t where num is null;

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：

Sql 代碼 : select id from t where num=0;

3.應儘可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符，不然將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.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，

Sql 代碼 : select id from t where num=10 or num=20;

能夠這樣查詢：

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

5.in 和 not in 也要慎用，不然會致使全表掃描，如：

Sql 代碼 : 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：

Sql 代碼 : select id from t where num between 1 and 3;

6.下面的查詢也將致使全表掃描：

Sql 代碼 : select id from t where name like '%c%';

若要提升效率，能夠考慮全文檢索。

7.若是在 where 子句中使用參數，也會致使全表掃描。由於 SQL 只有在運行時纔會解析局部變量，但優 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，若是在編譯時創建訪問計 劃，變量的值仍是未知的，於是沒法做爲索引選擇的輸入項。以下面語句將進行全表掃描：

Sql 代碼 : select id from t where num=@num ;

能夠改成強制查詢使用索引：

Sql 代碼 : select id from t with(index(索引名)) where num=@num ;

8.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。

Sql 代碼 : select id from t where num/2=100;

能夠這樣查詢：

Sql 代碼 : select id from t where num=100*2;

9.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：

Sql 代碼 : select id from t where substring(name,1,3)='abc';#name 以 abc 開頭的 id

應改成：

Sql 代碼 : select id from t where name like 'abc%';

10.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，不然系統將可能沒法正確使用 索引。

11.在使用索引字段做爲條件時，若是該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個字段做爲條件 時才能保證系統使用該索引， 不然該索引將不會 被使用， 而且應儘量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，如須要生成一個空表結構：

Sql 代碼 : select col1,col2 into #t from t where 1=0;

這類代碼不會返回任何結果集，可是會消耗系統資源的，應改爲這樣：

Sql 代碼 : create table #t(…);

13.不少時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

Sql 代碼 : select num from a where num in(select num from b);

用下面的語句替換：

Sql 代碼 : select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num);

14.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 ***,male、female 幾乎各一半，那麼即便在 *** 上建 了索引也對查詢效率起不了做用。

15.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。

16.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。

17.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。

18.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。

19.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。

20.儘可能使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)。

21.避免頻繁建立和刪除臨時表，以減小系統表資源的消耗。

22.臨時表並非不可以使用，適當地使用它們可使某些例程更有效，例如，當須要重複引用大型表或經常使用 表中的某個數據集時。可是，對於一次性事件， 最好使用導出表。

23.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.

24.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。

25.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。

26.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。

27.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。

28.在全部的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ,在結束時設置 SET NOCOUNT OFF .無需在執行存儲過程和觸發器的每一個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29.儘可能避免大事務操做，提升系統併發能力。 sql 優化方法使用索引來更快地遍歷表。 缺省狀況下創建的索引是非羣集索引，但有時它並非最佳的。在非羣集索引下，數據在物理上隨機存放在數據頁上。合理的索引設計要創建在對各類查詢的分析和預測上。通常來講：

a.有大量重複值、且常常有範圍查詢( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 發生的列，可考慮創建集羣索引;

b.常常同時存取多列，且每列都含有重複值可考慮創建組合索引;

c.組合索引要儘可能使關鍵查詢造成索引覆蓋，其前導列必定是使用最頻繁的列。索引雖有助於提升性能但 不是索引越多越好，剛好相反過多的索引會致使系統低效。用戶在表中每加進一個索引，維護索引集合就 要作相應的更新工做。

30.按期分析表和檢查表。

分析表的語法：ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name[, tbl_name]...

以上語句用於分析和存儲表的關鍵字分佈，分析的結果將可使得系統獲得準確的統計信息，使得SQL可以生成正確的執行計劃。若是用戶感受實際執行計劃並非預期的執行計劃，執行一次分析表可能會解決問題。在分析期間，使用一個讀取鎖定對錶進行鎖定。這對於MyISAM，DBD和InnoDB表有做用。

例如分析一個數據表：analyze table table_name

檢查表的語法：CHECK TABLE tb1_name[,tbl_name]...[option]...option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}

檢查表的做用是檢查一個或多個表是否有錯誤，CHECK TABLE 對MyISAM 和 InnoDB表有做用，對於MyISAM表，關鍵字統計數據被更新

CHECK TABLE 也能夠檢查視圖是否有錯誤，好比在視圖定義中被引用的表不存在。

31.按期優化表。

優化表的語法：OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name [,tbl_name]...

若是刪除了表的一大部分，或者若是已經對含有可變長度行的表(含有 VARCHAR、BLOB或TEXT列的表)進行更多更改，則應使用OPTIMIZE TABLE命令來進行表優化。這個命令能夠將表中的空間碎片進行合併，而且能夠消除因爲刪除或者更新形成的空間浪費，但OPTIMIZE TABLE 命令只對MyISAM、 BDB 和InnoDB表起做用。

例如： optimize table table_name

注意： analyze、check、optimize執行期間將對錶進行鎖定，所以必定注意要在MySQL數據庫不繁忙的時候執行相關的操做。

補充：

一、在海量查詢時儘可能少用格式轉換。

二、ORDER BY 和 GROPU BY:使用 ORDER BY 和 GROUP BY 短語，任何一種索引都有助於 SELECT 的性能提升。

三、任何對列的操做都將致使表掃描，它包括數據庫教程函數、計算表達式等等，查詢時要儘量將操做移 至等號右邊。

四、IN、OR 子句常會使用工做表，使索引失效。若是不產生大量重複值，能夠考慮把子句拆開。拆開的子 句中應該包含索引。

五、只要能知足你的需求，應儘量使用更小的數據類型：例如使用 MEDIUMINT 代替 INT

六、儘可能把全部的列設置爲 NOT NULL,若是你要保存 NULL,手動去設置它，而不是把它設爲默認值。

七、儘可能少用 VARCHAR、TEXT、BLOB 類型

八、若是你的數據只有你所知的少許的幾個。最好使用 ENUM 類型

九、正如 graymice 所講的那樣，創建索引。

十、合理用運分表與分區表提升數據存放和提取速度。

30多條mysql數據庫優化方法,千萬級數據庫記錄查詢輕鬆解決 原文地址：http://www.ihref.com/read-16422.html