30条MySQL查询的优化方法

Posted 2020-12-17 一个人的孤独自白

以下是广泛使用的30个SQL查询语句优化方法：

1、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。

2、对查询进行优化，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，避免全表扫描。

3、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

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

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，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=10 or num=20

可以用union来查询：

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、前置百分号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。

6、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

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

8、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 子句中的等式判断=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、在复合索引中，在使用索引字段作为条件时，

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、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)

14、并不是所有索引对查询都有效。

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，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

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。

16、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。

17、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。

否则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。

例如，php可以使用ip2long()和long2ip()函数把IP地址转成整型后，再存放进数据库。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar 。

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。

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）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、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。

这样可以避免造成大量 log ，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、基于集的方法通常更有效。

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。

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。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。