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查詢優(yōu)化的方法有哪些(查詢優(yōu)化的方法有哪些類型)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于查詢優(yōu)化的方法有哪些的問題,以下是小編對(duì)此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、當(dāng)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),由于數(shù)據(jù)不斷增加,查詢變得越來越慢,請(qǐng)問有什么方法可以優(yōu)化,使查詢變快?
在數(shù)據(jù)庫(kù)表中加字段,將數(shù)據(jù)分類,比如插入時(shí)間、數(shù)據(jù)類別、包含什么特殊文字的字符串,都可以分類。然后可以將分類后的數(shù)據(jù),放入其他不同的表中,這樣就可以將大數(shù)據(jù)變成小數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢了。之后加索引,加分區(qū)可能會(huì)更快。
二、mysql如何優(yōu)化以下語(yǔ)句,查詢耗時(shí)太久了?
根據(jù)所描述的問題,可嘗試在mms_profitcenter 的FOrderID ,F(xiàn)Suffix列上建立索引,再查詢?cè)囋嚒?下面提供30種mysql常用優(yōu)化方法供參考:
1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)盡量避免全表掃描,首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:
select id from t where num=0
4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,如:
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率,可以考慮全文檢索。
6.in 和 not in 也要慎用,否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
7.如果在 where 子句中使用參數(shù),也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量,但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí);它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而,如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描:
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2
9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如:
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id
應(yīng)改為:
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“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算,否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引字段作為條件時(shí),如果該索引是復(fù)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會(huì)被使用,并且應(yīng)盡可能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,如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu):
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集,但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的,應(yīng)改成這樣:
create table #t(...)
13.很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語(yǔ)句替換:
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效,SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的,當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí),SQL查詢可能不會(huì)去利用索引,如一表中有字段sex,male、female幾乎各一半,那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率,但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率,因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè),若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序,一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整,會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列,那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型,這會(huì)降低查詢和連接的性能,并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符,而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小,可以節(jié)省存儲(chǔ)空間,其次對(duì)于查詢來說,在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)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.盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請(qǐng)注意索引非常有限(只有主鍵索引)。
21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22.臨時(shí)表并不是不可使用,適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В?,?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是,對(duì)于一次性事件,最好使用導(dǎo)出表。
23.在新建臨時(shí)表時(shí),如果一次性插入數(shù)據(jù)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;如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert。
24.如果使用到了臨時(shí)表,在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。
25.盡量避免使用游標(biāo),因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差,如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬(wàn)行,那么就應(yīng)該考慮改寫。
26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前,應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題,基于集的方法通常更有效。
27.與臨時(shí)表一樣,游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí)間允許,基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ,在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
30.盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
三、ms sql server查詢優(yōu)化方法 查詢速度慢的原因很多,常見如下幾種 1,沒有索引或者沒
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題,是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
2、I/O吞吐量小,形成了瓶頸效應(yīng)。
3、沒有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。
4、內(nèi)存不足
5、網(wǎng)絡(luò)速度慢
6、查詢出的數(shù)據(jù)量過大(可以采用多次查詢,其他的方法降低數(shù)據(jù)量)
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題,是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶查看,原因是讀寫競(jìng)爭(zhēng)資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語(yǔ)句不好,沒有優(yōu)化
四、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化
你要問什么?分頁(yè)當(dāng)然要用存儲(chǔ)過程了。
菜
以上就是關(guān)于查詢優(yōu)化的方法有哪些相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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