数据库SQL调优的几种方式

爱被打了一巴掌 2024-02-20 03:50 11阅读 0赞

**1.创建索引：**  
为了尽量避免全表扫描，应该在”经常需要进行检索的字段上“、以及” where 和 order by 涉及的列上“建立索引，从而提高查询效率。  
同时，在发现检索速度过慢的时候应该首先想到创建索引。  
一个表的索引数最好不要超过6个，如果太多的话就要考虑一下某些不常使用的索引是否有必要，索引不是越多越好，太多也会降低insert、update的效率。

**2.避免在索引列上使用计算：**  
在对索引列使用计算或函数操作时，（如加减乘除、不等于等），数据库的优化器不会使用索引，从而导致全表扫描。

效率低： select * from user where salary*22>11000(salary是索引列)
    效率高： select * from user where salary>11000/22(salary是索引列)

**3.尽量将多条SQL语句压缩到一句SQL中：**  
因为每次执行SQL的时候都要建立网络连接、权限校验、SQL的查询优化、发送执行结果等，这个过程非常耗时，所以尽量将多条SQL语句压缩到一句SQL中。

**４.尽量用where子句替换Having子句：**  
因为HAVING子句只会在检索出所有数据之后才会对结果集进行过滤，而where子句则是在聚合前先过滤数据，所以where子句可以减少不必要的开销。  
因此，Having子句中的条件一般用于聚合函数的过滤，除此之外，应该将条件写在where字句中。

**5.使用表别名：**  
多表连接时要使用表别名，并且把别名前缀在每个列名上，这样可以减少解析的时间、并减  
少因列名歧义引起的语法错误。

**6.检索中不存在重复数据时，用union　all　替换　union：**  
union all 不会对结果集去重，union 会对联合的结果集进行去重，即使检索结果中不会有重复的记录，union也会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。所以，如果可以判断检索结果中不存在重复数据时，可以使用union all，这样效率会高很多。

**7.尽可能使用varchar　代替　char**  
char是不可变长字段，varchar是可变长字段，可变长字段存储空间小，可以节省存储空间，并且在一个相对较小的字段内查询效率显然要高些。  
（char（１００）类型，在字段建立时空间就固定了，不管有没有值（NULL也包含在内），都是占用１００个字符的空间。varchar中null不占用空间。）

**8.针对Select查询语句的优化：**  
（１）避免使用 SELECT *，用具体的字段列表代替“*”，按需求查找相关列。  
（２）尽量避免在模糊查询时以%开头。  
（３）尽量减少子查询，可以使用关联查询（left join,right join,inner join）替代子查询。  
（４）大小表join时，小表在前大表在后。  
（left join就小表在前大表在后，right join就大表在前小表在后）  
（5）尽量避免使用ｏｒ，因为两个字段中有一个没有索引，就会放弃索引进行全表扫描，可以使用union　all代替。

原查询中用ｏｒ：select id from t where num=10　or　num=20
    优化：用union　all代替ｏｒ：      
    select id from t where num=10　union all　select id from t where num=20

（6）避免在 where 子句中使用空值判断，否则会放弃索引进行全表扫描，可以设置字段的默认值为 not null或０。

避免出现这种情况：select id from t where num is null

（7）对于where条件中连续的数值，能用between就不要用in了：

原查询中用in：select id from t where num in(1,2,3)
    优化：用between替代in：select id from t where num between 1 and 3

（8）编写有效的表的顺序，from子句中，写在最后的表是基础表，基础表优先被执行，所以在包含多个表的语句中，把数据量最小的表放在最后作为基础表。