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52個SQL性能優(yōu)化策略,全都知道算我輸

共 7950字,需瀏覽 16分鐘

 ·

2022-01-26 11:51


01


對查詢進行優(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。


02


應(yīng)盡量避免在 Where 子句中對字段進行NULL值判斷,創(chuàng)建表時NULL是默認(rèn)值,但大多數(shù)時候應(yīng)該使用NOT NULL,或者使用一個特殊的值,如0,-1作為默認(rèn)值。


03


應(yīng)盡量避免在 Where 子句中使用!=或<>操作符, MySQL只有對以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些時候的LIKE。


04


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行全表掃描, 可以 使用UNION合并查詢:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20。


05


in 和 not in 也要慎用,否則會導(dǎo)致全表掃描,對于連續(xù)的數(shù)值,能用 between 就不要用 in 了:select id from t where num between 1 and 3。


06


下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:select id from t where name like ‘%abc%’ 或者select id from t where name like ‘%abc’若要提高效率,可以考慮全文檢索。而select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’ 才用到索引。


07


如果在 Where 子句中使用參數(shù),也會導(dǎo)致全表掃描。


08


應(yīng)盡量避免在 Where 子句中對字段進行表達式操作,應(yīng)盡量避免在Where子句中對字段進行函數(shù)操作。


09


很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇:select num from a where num in(select num from b).用下面的語句替換:select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)。


10


索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率,但同時也降低了 insert 及 update 的效率,因為 insert 或 update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個,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。


11


應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列, 因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整,會耗費相當(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。


12


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)計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷。


13


盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar , 因為首先變長字段存儲空間小,可以節(jié)省存儲空間,其次對于查詢來說,在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。


14


最好不要使用”“返回所有: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。


15


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。


16


使用表的別名(Alias):當(dāng)在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名并把別名前綴于每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間并減少那些由Column歧義引起的語法錯誤。


17


使用“臨時表”暫存中間結(jié)果。簡化SQL語句的重要方法就是采用臨時表暫存中間結(jié)果,但是,臨時表的好處遠遠不止這些,將臨時結(jié)果暫存在臨時表,后面的查詢就在TempDB中了,這可以避免程序中多次掃描主表,也大大減少了程序執(zhí)行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”,減少了阻塞,提高了并發(fā)性能。


18


一些SQL查詢語句應(yīng)加上nolock,讀、寫是會相互阻塞的,為了提高并發(fā)性能,對于一些查詢,可以加上nolock,這樣讀的時候可以允許寫,但缺點是可能讀到未提交的臟數(shù)據(jù)。使用 nolock有3條原則。查詢的結(jié)果用于“插、刪、改”的不能加nolock !查詢的表屬于頻繁發(fā)生頁分裂的,慎用nolock !使用臨時表一樣可以保存“數(shù)據(jù)前影”,起到類似Oracle的undo表空間的功能,能采用臨時表提高并發(fā)性能的,不要用nolock 。


19


常見的簡化規(guī)則如下:不要有超過5個以上的表連接(JOIN),考慮使用臨時表或表變量存放中間結(jié)果。少用子查詢,視圖嵌套不要過深,一般視圖嵌套不要超過2個為宜。


20


將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計算好放在表中,查詢的時候再select。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費計算。


21


用OR的字句可以分解成多個查詢,并且通過UNION 連接多個查詢。他們的速度只同是否使用索引有關(guān),如果查詢需要用到聯(lián)合索引,用UNION all執(zhí)行的效率更高.多個OR的字句沒有用到索引,改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關(guān)鍵的問題是否用到索引。


22


在IN后面值的列表中,將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面,出現(xiàn)得最少的放在最后面,減少判斷的次數(shù)。


23


盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上,減少網(wǎng)絡(luò)的開銷,如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優(yōu)化過、并且被組織到一個執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲在數(shù)據(jù)庫中的SQL語句,是控制流語言的集合,速度當(dāng)然快。反復(fù)執(zhí)行的動態(tài)SQL,可以使用臨時存儲過程,該過程(臨時表)被放在TempDB中。


24


當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時,配制線程數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5,這樣能發(fā)揮最大的效率;否則使用 配制線程數(shù)量<最大連接數(shù)啟用SQL SERVER的線程池來解決,如果還是數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5,嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。


25


查詢的關(guān)聯(lián)同寫的順序?


select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ (A = B ,B = ‘號碼’) select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ and b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ (A = B ,B = ‘號碼’, A = ‘號碼’) select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ (B = ‘號碼’, A = ‘號碼’)


26


盡量使用exists代替select count(1)來判斷是否存在記錄,count函數(shù)只有在統(tǒng)計表中所有行數(shù)時使用,而且count(1)比count(*)更有效率。


27


盡量使用“>=”,不要使用“>”。


28


索引的使用規(guī)范:索引的創(chuàng)建要與應(yīng)用結(jié)合考慮,建議大的OLTP表不要超過6個索引;盡可能的使用索引字段作為查詢條件,尤其是聚簇索引,必要時可以通過index index_name來強制指定索引;避免對大表查詢時進行table scan,必要時考慮新建索引;在使用索引字段作為條件時,如果該索引是聯(lián)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會被使用;要注意索引的維護,周期性重建索引,重新編譯存儲過程。


29


下列SQL條件語句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕?,但?zhí)行速度卻非常慢:?


SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)=’5378’ (13秒) SELECT * FROM record WHERE amount/30< 100011秒) SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)=’19991201’ (10秒)


分析:?


WHERE子句中對列的任何操作結(jié)果都是在SQL運行時逐列計算得到的,因此它不得不進行表搜索,而沒有使用該列上面的索引;如果這些結(jié)果在查詢編譯時就能得到,那么就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化,使用索引,避免表搜索,因此將SQL重寫成下面這樣:?


SELECT * FROM record WHERE card_no like5378%’ (< 1秒) SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30 (< 1秒) SELECT * FROM record WHERE date= ‘1999/12/01’ (< 1秒)


30


當(dāng)有一批處理的插入或更新時,用批量插入或批量更新,絕不會一條條記錄的去更新!


31


在所有的存儲過程中,能夠用SQL語句的,我絕不會用循環(huán)去實現(xiàn)!?


(例如:列出上個月的每一天,我會用connect by去遞歸查詢一下,絕不會去用循環(huán)從上個月第一天到最后一天)。


32


選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效):?


Oracle 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名,F(xiàn)ROM子句中寫在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理,在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。


33


提高GROUP BY語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結(jié)果,但第二個明顯就快了許多


低效:?


SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP GROUP BY JOB HAVING JOB =’PRESIDENT’ OR JOB =’MANAGER’


高效:?


SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB =’PRESIDENT’ OR JOB =’MANAGER’ GROUP BY JOB


34


SQL語句用大寫,因為Oracle 總是先解析sql語句,把小寫的字母轉(zhuǎn)換成大寫的再執(zhí)行。


35


別名的使用,別名是大型數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用技巧,就是表名、列名在查詢中以一個字母為別名,查詢速度要比建連接表快1.5倍。


36


避免死鎖,在你的存儲過程和觸發(fā)器中訪問同一個表時總是以相同的順序;事務(wù)應(yīng)經(jīng)可能地縮短,在一個事務(wù)中應(yīng)盡可能減少涉及到的數(shù)據(jù)量;永遠不要在事務(wù)中等待用戶輸入。


37


避免使用臨時表,除非卻有需要,否則應(yīng)盡量避免使用臨時表,相反,可以使用表變量代替;大多數(shù)時候(99%),表變量駐扎在內(nèi)存中,因此速度比臨時表更快,臨時表駐扎在TempDB數(shù)據(jù)庫中,因此臨時表上的操作需要跨數(shù)據(jù)庫通信,速度自然慢。


38


最好不要使用觸發(fā)器,觸發(fā)一個觸發(fā)器,執(zhí)行一個觸發(fā)器事件本身就是一個耗費資源的過程;如果能夠使用約束實現(xiàn)的,盡量不要使用觸發(fā)器;不要為不同的觸發(fā)事件(Insert,Update和Delete)使用相同的觸發(fā)器;不要在觸發(fā)器中使用事務(wù)型代碼。


39


索引創(chuàng)建規(guī)則:?


  • 表的主鍵、外鍵必須有索引;?


  • 數(shù)據(jù)量超過300的表應(yīng)該有索引;?


  • 經(jīng)常與其他表進行連接的表,在連接字段上應(yīng)該建立索引;?


  • 經(jīng)常出現(xiàn)在Where子句中的字段,特別是大表的字段,應(yīng)該建立索引;?


  • 索引應(yīng)該建在選擇性高的字段上;?


  • 索引應(yīng)該建在小字段上,對于大的文本字段甚至超長字段,不要建索引;?


  • 復(fù)合索引的建立需要進行仔細分析,盡量考慮用單字段索引代替;?


  • 正確選擇復(fù)合索引中的主列字段,一般是選擇性較好的字段;?


  • 復(fù)合索引的幾個字段是否經(jīng)常同時以AND方式出現(xiàn)在Where子句中?單字段查詢是否極少甚至沒有?如果是,則可以建立復(fù)合索引;否則考慮單字段索引;?


  • 如果復(fù)合索引中包含的字段經(jīng)常單獨出現(xiàn)在Where子句中,則分解為多個單字段索引;?


  • 如果復(fù)合索引所包含的字段超過3個,那么仔細考慮其必要性,考慮減少復(fù)合的字段;?


  • 如果既有單字段索引,又有這幾個字段上的復(fù)合索引,一般可以刪除復(fù)合索引;?


  • 頻繁進行數(shù)據(jù)操作的表,不要建立太多的索引;?


  • 刪除無用的索引,避免對執(zhí)行計劃造成負面影響;?


  • 表上建立的每個索引都會增加存儲開銷,索引對于插入、刪除、更新操作也會增加處理上的開銷。另外,過多的復(fù)合索引,在有單字段索引的情況下,一般都是沒有存在價值的;相反,還會降低數(shù)據(jù)增加刪除時的性能,特別是對頻繁更新的表來說,負面影響更大。?


  • 盡量不要對數(shù)據(jù)庫中某個含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。


40


MySQL查詢優(yōu)化總結(jié):使用慢查詢?nèi)罩救グl(fā)現(xiàn)慢查詢,使用執(zhí)行計劃去判斷查詢是否正常運行,總是去測試你的查詢看看是否他們運行在最佳狀態(tài)下。久而久之性能總會變化,避免在整個表上使用count(*),它可能鎖住整張表,使查詢保持一致以便后續(xù)相似的查詢可以使用查詢緩存。?


在適當(dāng)?shù)那樾蜗率褂肎ROUP BY而不是DISTINCT,在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列,保持索引簡單,不在多個索引中包含同一個列,有時候MySQL會使用錯誤的索引,對于這種情況使用USE INDEX,檢查使用SQL_MODE=STRICT的問題,對于記錄數(shù)小于5的索引字段,在UNION的時候使用LIMIT不是是用OR。?


為了避免在更新前SELECT,使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去實現(xiàn),不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句,LIMIT M,N實際上可以減緩查詢在某些情況下,有節(jié)制地使用,在WHERE子句中使用UNION代替子查詢,在重新啟動的MySQL,記得來溫暖你的數(shù)據(jù)庫,以確保您的數(shù)據(jù)在內(nèi)存和查詢速度快,考慮持久連接,而不是多個連接,以減少開銷,基準(zhǔn)查詢,包括使用服務(wù)器上的負載,有時一個簡單的查詢可以影響其他查詢,當(dāng)負載增加您的服務(wù)器上,使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有問題的查詢,在開發(fā)環(huán)境中產(chǎn)生的鏡像數(shù)據(jù)中 測試的所有可疑的查詢。


41


MySQL 備份過程:?


從二級復(fù)制服務(wù)器上進行備份。在進行備份期間停止復(fù)制,以避免在數(shù)據(jù)依賴和外鍵約束上出現(xiàn)不一致。徹底停止MySQL,從數(shù)據(jù)庫文件進行備份。?


如果使用 MySQL dump進行備份,請同時備份二進制日志文件 – 確保復(fù)制沒有中斷。不要信任LVM 快照,這很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致,將來會給你帶來麻煩。為了更容易進行單表恢復(fù),以表為單位導(dǎo)出數(shù)據(jù) – 如果數(shù)據(jù)是與其他表隔離的。?


當(dāng)使用MySQL dump時請使用 –opt。在備份之前檢查和優(yōu)化表。為了更快的進行導(dǎo)入,在導(dǎo)入時臨時禁用外鍵約束。?


為了更快的進行導(dǎo)入,在導(dǎo)入時臨時禁用唯一性檢測。在每一次備份后計算數(shù)據(jù)庫,表以及索引的尺寸,以便更夠監(jiān)控數(shù)據(jù)尺寸的增長。?


通過自動調(diào)度腳本監(jiān)控復(fù)制實例的錯誤和延遲。定期執(zhí)行備份。


42


查詢緩沖并不自動處理空格,因此,在寫SQL語句時,應(yīng)盡量減少空格的使用,尤其是在SQL首和尾的空格(因為,查詢緩沖并不自動截取首尾空格)。


43


Member用mid做標(biāo)準(zhǔn)進行分表方便查詢么?一般的業(yè)務(wù)需求中基本上都是以username為查詢依據(jù),正常應(yīng)當(dāng)是username做hash取模來分表吧。分表的話 MySQL 的partition功能就是干這個的,對代碼是透明的;?


在代碼層面去實現(xiàn)貌似是不合理的。

44


我們應(yīng)該為數(shù)據(jù)庫里的每張表都設(shè)置一個ID做為其主鍵,而且最好的是一個INT型的(推薦使用UNSIGNED),并設(shè)置上自動增加的AUTO_INCREMENT標(biāo)志。


45


在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ,在結(jié)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。?


無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。


46


MySQL查詢可以啟用高速查詢緩存。這是提高數(shù)據(jù)庫性能的有效MySQL優(yōu)化方法之一。當(dāng)同一個查詢被執(zhí)行多次時,從緩存中提取數(shù)據(jù)和直接從數(shù)據(jù)庫中返回數(shù)據(jù)快很多。


47


EXPLAIN SELECT 查詢用來跟蹤查看效果 。


使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以讓你知道MySQL是如何處理你的SQL語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN 的查詢結(jié)果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的,你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的……等等,等等。


48


當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時使用 LIMIT 1 。


當(dāng)你查詢表的有些時候,你已經(jīng)知道結(jié)果只會有一條結(jié)果,但因為你可能需要去fetch游標(biāo),或是你也許會去檢查返回的記錄數(shù)。在這種情況下,加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一樣,MySQL數(shù)據(jù)庫引擎會在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索,而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)。


49


選擇表合適存儲引擎:?


MyISAM: 應(yīng)用時以讀和插入操作為主,只有少量的更新和刪除,并且對事務(wù)的完整性,并發(fā)性要求不是很高的。?


InnoDB:事務(wù)處理,以及并發(fā)條件下要求數(shù)據(jù)的一致性。除了插入和查詢外,包括很多的更新和刪除。(InnoDB有效地降低刪除和更新導(dǎo)致的鎖定)。對于支持事務(wù)的InnoDB類型的表來說,影響速度的主要原因是AUTOCOMMIT默認(rèn)設(shè)置是打開的,而且程序沒有顯式調(diào)用BEGIN 開始事務(wù),導(dǎo)致每插入一條都自動提交,嚴(yán)重影響了速度。可以在執(zhí)行SQL前調(diào)用begin,多條SQL形成一個事物(即使autocommit打開也可以),將大大提高性能。


50


優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型,選擇合適的數(shù)據(jù)類型:?


原則:更小通常更好,簡單就好,所有字段都得有默認(rèn)值,盡量避免NULL。?


例如:數(shù)據(jù)庫表設(shè)計時候更小的占磁盤空間盡可能使用更小的整數(shù)類型.(mediumint就比int更合適)?


比如時間字段:datetime和timestamp, datetime占用8個字節(jié),而timestamp占用4個字節(jié),只用了一半,而timestamp表示的范圍是1970—2037適合做更新時間?


MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取,但是一般說來,數(shù)據(jù)庫中的表越小,在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。?


因此,在創(chuàng)建表的時候,為了獲得更好的性能,我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。例如,?


在定義郵政編碼這個字段時,如果將其設(shè)置為CHAR(255),顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間,?


甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的,因為CHAR(6)就可以很好的完成任務(wù)了。同樣的,如果可以的話,?


我們應(yīng)該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。?


應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOT NULL,這樣在將來執(zhí)行查詢的時候,數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。?


對于某些文本字段,例如“省份”或者“性別”,我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中,ENUM類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理,?


而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣,我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。


51


字符串?dāng)?shù)據(jù)類型:char,varchar,text選擇區(qū)別


52


任何對列的操作都將導(dǎo)致表掃描,它包括數(shù)據(jù)庫函數(shù)、計算表達式等等,查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。


作者丨SimpleWu
來源丨網(wǎng)址:https://www.cnblogs.com/SimpleWu/p/9929043.html

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