对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上创建索引:mysql
.尝试下面的技巧以免优化器错选了表扫描:sql
· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布。数据库
· 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将很是耗时。并发
SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column)函数
WHERE t1.col_name=t2.col_name;性能
· 用--max-seeks-for-key=1000选项启动mysqld或使用SET max_seeks_for_key=1000告知优化器假设关键字扫描不会超过1,000次关键字搜索。大数据
1. 应尽可能避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描,优化
如:spa
select id from t where num is null设计
NULL对于大多数数据库都须要特殊处理,MySQL也不例外,它须要更多的代码,更多的检查和特殊的索引逻辑,有些开发人员彻底没有意识到,建立表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,或者使用一个特殊的值,如0,-1做为默 认值。
不能用null做索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即便索引有多列这样的状况下,只要这些列中有一列含有null,该列 就会从索引中排除。也就是说若是某列存在空值,即便对该列建索引也不会提升性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不容许使用索引的。
此例能够在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,而后这样查询:
select id from t where num=0
2. 应尽可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符,不然将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
MySQL只有对如下操做符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。 能够在LIKE操做中使用索引的情形是指另外一个操做数不是以通配符(%或者_)开头的情形。例如,“SELECT id FROM t WHERE col LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引,但“SELECT id FROM t WHERE col LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。
3. 应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来链接条件,不然将致使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
能够这样查询: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
4 .in 和 not in 也要慎用,不然会致使全表扫描,
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
5.下面的查询也将致使全表扫描:
select id from t where name like '%abc%' 或者
select id from t where name like '%abc' 或者
若要提升效率,能够考虑全文检索。
而select id from t where name like 'abc%' 才用到索引
7. 若是在 where 子句中使用参数,也会致使全表扫描。由于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,若是在编译时创建访问计划,变量的值仍是未知的,于是没法做为索引选择的输入项。以下面语句将进行全表扫描:
select id from t where num=@num
能够改成强制查询使用索引: select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操做,这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如:
select id from t where num/2=100
应改成:
select id from t where num=100*2
9. 应尽可能避免在where子句中对字段进行函数操做,这将致使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
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id 应改成:
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、算术运算或其余表达式运算,不然系统将可能没法正确使用索引。
11.在使用索引字段做为条件时,若是该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段做为条件时才能保证系统使用该索引,不然该索引将不会被使用,而且应尽量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,
如须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,可是会消耗系统资源的,应改为这样: create table #t(...)
13.不少时候用 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.并非全部索引对查询都有效,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,那么即便在sex上建了索引也对查询效率起不了做用。
15.索引并非越多越好,索引当然能够提升相应的 select 的效率,但同时也下降了 insert 及 update 的效率,由于 insert 或 update 时有可能会重建索引,因此怎样建索引须要慎重考虑,视具体状况而定。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.应尽量的避免更新 clustered 索引数据列,由于 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将致使整个表记录的顺序的调整,会耗费至关大的资源。若应用系统须要频繁更新 clustered 索引数据列,那么须要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽可能使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型,这会下降查询和链接的性能,并会增长存储开销。这是由于引擎在处理查询和链接时会逐个比较字符串中每个字符,而对于数字型而言只须要比较一次就够了。
18.尽量的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,由于首先变长字段存储空间小,能够节省存储空间,其次对于查询来讲,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.尽可能使用表变量来代替临时表。若是表变量包含大量数据,请注意索引很是有限(只有主键索引)。 21.避免频繁建立和删除临时表,以减小系统表资源的消耗。
22.临时表并非不可以使用,适当地使用它们可使某些例程更有效,例如,当须要重复引用大型表或经常使用表中的某个数据集时。可是,对于一次性事件,最好使用导出表。
23.在新建临时表时,若是一次性插入数据量很大,那么可使用 select into 代替 create table,避免形成大量 log ,以提升速度;若是数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,而后insert。
24.若是使用到了临时表,在存储过程的最后务必将全部的临时表显式删除,先 truncate table ,而后 drop table ,这样能够避免系统表的较长时间锁定。
25.尽可能避免使用游标,由于游标的效率较差,若是游标操做的数据超过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以前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法一般更有效。
27.与临时表同样,游标并非不可以使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标一般要优于其余逐行处理方法,尤为是在必须引用几个表才能得到所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程一般要比使用游标执行的速度快。若是开发时间容许,基于游标的方法和基于集的方法均可以尝试一下,看哪种方法的效果更好。
28.在全部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一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽可能避免大事务操做,提升系统并发能力。
30.尽可能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。