百万级数据库SQL优化大总结

简介: 原文:百万级数据库SQL优化大总结网上关于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。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正及补充。
原文: 百万级数据库SQL优化大总结

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。

这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正及补充。

 

1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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

最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.

备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 型,在字段建立时,空间就固定了, 不管是否插入值(NULL也包含在内),都是占用 100个字符的空间的,如果是varchar这样的变长字段, null 不占用空间。


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,如果一个字段有索引,一个字段没有索引,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 Name = 'admin'

可以这样查询:

select id from t where num = 10
union all select id from t where Name = 'admin'


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

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)

 

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.Update 语句,如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段,否则频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。

14.对于多张大数据量(这里几百条就算大了)的表JOIN,要先分页再JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。

15.select count(*) from table;这样不带任何条件的count会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的。


16.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。

17.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。

18.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。

19.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。

20.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。

21.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)。

22. 避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。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。

 

实际案例分析:拆分大的 DELETE 或INSERT 语句,批量提交SQL语句
  如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询,你需要非常小心,要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。
  Apache 会有很多的子进程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而我们的服务器也不希望有太多的子进程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事情,尤其是内存。
  如果你把你的表锁上一段时间,比如30秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这30秒所积累的访问进程/线程,数据库链接,打开的文件数,可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃,还可能会让你的整台服务器马上挂了。
  所以,如果你有一个大的处理,你一定把其拆分,使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例:

复制代码
while(1){

   //每次只做1000条

   mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);   if(mysql_affected_rows() == 0){
     //删除完成,退出!      break;   } //每次暂停一段时间,释放表让其他进程/线程访问。 usleep(50000) }
复制代码

 

当你想要跑到梦想的终点时,谁也无法阻挡你的脚步!

目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL进阶突击系列(07) 她气鼓鼓递来一条SQL | 怎么看执行计划、SQL怎么优化?
在日常研发工作当中,系统性能优化,从大的方面来看主要涉及基础平台优化、业务系统性能优化、数据库优化。面对数据库优化,除了DBA在集群性能、服务器调优需要投入精力,我们研发需要负责业务SQL执行优化。当业务数据量达到一定规模后,SQL执行效率可能就会出现瓶颈,影响系统业务响应。掌握如何判断SQL执行慢、以及如何分析SQL执行计划、优化SQL的技能,在工作中解决SQL性能问题显得非常关键。
|
2天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何优化SQL查询以提高数据库性能?
这篇文章以生动的比喻介绍了优化SQL查询的重要性及方法。它首先将未优化的SQL查询比作在自助餐厅贪多嚼不烂的行为,强调了只获取必要数据的必要性。接着,文章详细讲解了四种优化策略:**精简选择**(避免使用`SELECT *`)、**专业筛选**(利用`WHERE`缩小范围)、**高效联接**(索引和限制数据量)以及**使用索引**(加速搜索)。此外,还探讨了如何避免N+1查询问题、使用分页限制结果、理解执行计划以及定期维护数据库健康。通过这些技巧,可以显著提升数据库性能,让查询更高效流畅。
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
51 9
|
1月前
|
SQL 数据库
数据库数据恢复—SQL Server报错“错误 823”的数据恢复案例
SQL Server数据库附加数据库过程中比较常见的报错是“错误 823”,附加数据库失败。 如果数据库有备份则只需还原备份即可。但是如果没有备份,备份时间太久,或者其他原因导致备份不可用,那么就需要通过专业手段对数据库进行数据恢复。
|
1月前
|
关系型数据库 数据库 数据安全/隐私保护
云数据库实战:基于阿里云RDS的Python应用开发与优化
在互联网时代,数据驱动的应用已成为企业竞争力的核心。阿里云RDS为开发者提供稳定高效的数据库托管服务,支持多种数据库引擎,具备自动化管理、高可用性和弹性扩展等优势。本文通过Python应用案例,从零开始搭建基于阿里云RDS的数据库应用,详细演示连接、CRUD操作及性能优化与安全管理实践,帮助读者快速上手并提升应用性能。
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
【SQL技术】不同数据库引擎 SQL 优化方案剖析
不同数据库系统(MySQL、PostgreSQL、Doris、Hive)的SQL优化策略。存储引擎特点、SQL执行流程及常见操作(如条件查询、排序、聚合函数)的优化方法。针对各数据库,索引使用、分区裁剪、谓词下推等技术,并提供了具体的SQL示例。通用的SQL调优技巧,如避免使用`COUNT(DISTINCT)`、减少小文件问题、慎重使用`SELECT *`等。通过合理选择和应用这些优化策略,可以显著提升数据库查询性能和系统稳定性。
95 9
|
2月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
如何在 Oracle 中配置和使用 SQL Profiles 来优化查询性能?
在 Oracle 数据库中,SQL Profiles 是优化查询性能的工具,通过提供额外统计信息帮助生成更有效的执行计划。配置和使用步骤包括:1. 启用自动 SQL 调优;2. 手动创建 SQL Profile,涉及收集、执行调优任务、查看报告及应用建议;3. 验证效果;4. 使用 `DBA_SQL_PROFILES` 视图管理 Profile。
|
2月前
|
缓存 NoSQL JavaScript
Vue.js应用结合Redis数据库:实践与优化
将Vue.js应用与Redis结合,可以实现高效的数据管理和快速响应的用户体验。通过合理的实践步骤和优化策略,可以充分发挥两者的优势,提高应用的性能和可靠性。希望本文能为您在实际开发中提供有价值的参考。
73 11
|
2月前
|
SQL Java 数据库连接
【潜意识Java】MyBatis中的动态SQL灵活、高效的数据库查询以及深度总结
本文详细介绍了MyBatis中的动态SQL功能,涵盖其背景、应用场景及实现方式。
202 6
|
3月前
|
SQL Oracle 数据库
使用访问指导(SQL Access Advisor)优化数据库业务负载
本文介绍了Oracle的SQL访问指导(SQL Access Advisor)的应用场景及其使用方法。访问指导通过分析给定的工作负载,提供索引、物化视图和分区等方面的优化建议,帮助DBA提升数据库性能。具体步骤包括创建访问指导任务、创建工作负载、连接工作负载至访问指导、设置任务参数、运行访问指导、查看和应用优化建议。访问指导不仅针对单条SQL语句,还能综合考虑多条SQL语句的优化效果,为DBA提供全面的决策支持。
109 11

热门文章

最新文章