sql 百万级数据库优化方案分享

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：
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，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100

应改为:
select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–‘2005-11-30'生成的id

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

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会 被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有 字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，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 接时会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。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

赞 (0)

相关推荐

  • mysql中优化和修复数据库工具mysqlcheck详细介绍

    一.mysqlcheck简介 mysqlcheck客户端可以检查和修复MyISAM表.它还可以优化和分析表. mysqlcheck的功能类似myisamchk,但其工作不同.主要差别是当mysqld服务器在运行时必须使用mysqlcheck,而myisamchk应用于服务器没有运行时.使用mysqlcheck的好处是不需要停止服务器来检查或修复表.使用myisamchk修复失败是不可逆的. Mysqlcheck为用户提供了一种方便的使用SQL语句CHECK TABLE.REPAIR TABLE.

  • SQL数据库优化大总结之百万级数据库优化方案

    网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. (1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效): ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交

  • 解析MySQL数据库性能优化的六大技巧

    数据库表表面上存在索引和防错机制,然而一个简单的查询就会耗费很长时间.Web应用程序或许在开发环境中运行良好,但在产品环境中表现同样糟糕.如果你是个数据库管理员,你很有可能已经在某个阶段遇到上述情况.因此,本文将介绍对MySQL进行性能优化的技巧和窍门. 1.存储引擎的选择如果数据表需要事务处理,应该考虑使用InnoDB,因为它完全符合ACID特性.如果不需要事务处理,使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的.并且不要尝试同时使用这两个存储引擎.思考一下:在一个事务处理中,一些数据表使用Inno

  • 优化MySQL数据库中的查询语句详解

    很多时候基于php+MySQL建立的网站所出现的系统性能瓶颈往往是出在MySQL上,而MySQL中用的最多的语句就是查询语句,因此,针对MySQL数据库查询语句的优化就显得至关重要!本文就此问题做出详细分析如下: 1.判断是否向MySQL数据库请求了不需要的数据,如下列情况: (1).查询不需要的数据,例如你需要10条数据,但是你选出了100条数据加了limit做限制. (2).多表关联时返回全部列 (3).总是取出全部列select*......取出全部列,会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优

  • mysql数据库查询优化 mysql效率第1/3页

    提高MySQL 查询效率的三个技巧小结MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试. l        使用statement进行绑定查询 使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再需要构建语法树就直接查询.因此可以很好的提高查询的效率. 这个方法适合于

  • mysql数据库优化总结(心得)

    mysql数据库优化总结(心得)

     1. 优化你的MySQL查询缓存在MySQL服务器上进行查询,可以启用高速查询缓存.让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一.当同一个查询被执行多次时,如果结果是从缓存中提取,那是相当快的.但主要的问题是,它是那么容易被隐藏起来以至于我们大多数程序员会忽略它.在有些处理任务中,我们实际上是可以阻止查询缓存工作的. 复制代码 代码如下: // query cache does NOT work$r = mysql_query("SELECT username FROM user W

  • mysql 数据库中my.ini的优化 2G内存针对站多 抗压型的设置

    物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳 innodb_additional_mem_pool_size=4M 默认为2M innodb_flush_log_at_trx_commit=1 (设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1) innodb_log_buffer_size=2M 默认为1M innodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8 key_buff

  • MySQL性能优化的一些技巧帮助你的数据库

    你完成了你的品牌新的应用程序,一切工作就像一个魅力.用户来使用你的网络.每个人是幸福的. 然后,突然间,一个大爆发的用户杀死你的MySQL服务器,您的网站已关闭.出了什么问题?你怎么能阻止它吗? 以下是MySQL性能优化的一些技巧,将帮助你,帮助你的数据库. 大处着眼 在早期的发展阶段,你应该知道预期到您的应用程序的用户数.如果你希望很多用户来说,你应该想想大,从一开始,计划进行复制,可扩展性和性能. 但是,如果你优化你的SQL代码,架构和索引策略,也许你不会需要大环境.你必须总是三思而后行的性

  • Oracle SQL tuning 数据库优化步骤分享(图文教程)

    Oracle SQL tuning 数据库优化步骤分享(图文教程)

    SQL Turning 是Quest公司出品的Quest Central软件中的一个工具.Quest Central是一款集成化.图形化.跨平台的数据库管理解决方案,可以同时管理 Oracle.DB2 和 SQL server 数据库. 一.SQL Tuning for SQL Server简介 SQL语句的优化对发挥数据库的最佳性能非常关键.然而不幸的是,应用优化通常由于时间和资源的因素而被忽略.SQL Tuning (SQL优化)模块可以对比和评测特定应用中SQL语句的运行性能,提出智能化的

  • MySQL数据库优化详解

    mysql表复制 复制表结构+复制表数据 mysql> create table t3 like t1; mysql> insert into t3 select * from t1; mysql索引 ALTER TABLE用来创建普通索引.UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)

  • 开启SQLSERVER数据库缓存依赖优化网站性能

    很多时候,我们服务器的性能瓶颈会是在查询数据库的时候,所以对数据库的缓存非常重要,那么有没有一种方法,可以实现SQL SERVER数据库的缓存,当数据表没有更新时,就从缓存中读取,当有更新的时候,才从数据表中读取呢,答案是肯定的,这样的话我们对一些常用的基础数据表就可以缓存起来,比如做新闻系统的新闻类别等,每次就不需要从数据库中读取了,加快网站的访问速度. 那么如何开启SQLSERVER数据库缓存依赖,方法如下: 第一步:修改Web.Config的<system.web>节的配置,代码如下,让

  • 优化mysql数据库的经验总结

    1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段.另外一个提高效率的方法是在

  • MySQL 联合索引与Where子句的优化 提高数据库运行效率

    网站系统上线至今,数据量已经不知不觉上到500M,近8W记录了.涉及数据库操作的基本都是变得很慢了,用的人都会觉得躁火~~然后把这个情况在群里一贴,包括机器配置什么的一说,马上就有群友发话了,而且帮我确定了不是机器配置的问题,"深圳-枪手"热心人他的机器512内存过百W的数据里也跑得飞快,甚至跟那些几W块的机器一样牛(吹过头了),呵呵~~~ 在群友的分析指点下,尝试把排序.条件等一个一个去除来做测试,结果发现问题就出在排序部分,去除排序的时候,执行时间由原来的48秒变成0.3x秒,这是

  • SQL Server数据库的高性能优化经验总结

    本文主要向大家介绍的是正确优化SQL Server数据库的经验总结,其中包括在对其进行优化的实际操作中值得大家注意的地方描述,以及对SQL语句进行优化的最基本原则,以下就是文章的主要内容描述. 优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更

  • 优化Mysql数据库的8个方法

    1.创建索引对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引.2.复合索引比如有一条语句是这样的:select * from users

  • oracle数据库sql的优化总结

    一:使用where少使用having; 二:查两张以上表时,把记录少的放在右边: 三:减少对表的访问次数: 四:有where子查询时,子查询放在最前: 五:select语句中尽量避免使用*(执行时会把*依次转换为列名): 六:尽量多的使用commit: 七:Decode可以避免重复扫描相同的记录或重复连接相同的表: 八:通过内部函数也可提高sql效率: 九:连接多个表时,使用别名并把别名前缀于每个字段上: 十:用exists代替in 十一:not exists代替 not in(not in 字

随机推荐