欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

數(shù)據(jù)庫查詢性能需注意幾點經(jīng)驗

 更新時間:2013年05月26日 12:26:35   作者:  
這篇文章主要介紹在程序編程中,需要注意數(shù)據(jù)庫的性能問題,否則會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫與頁面打開都很慢

1.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。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:

select id from t where num=0

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.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,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢:

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用,否則會導(dǎo)致全表掃描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

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

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率,可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù),也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量,但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然而,如果在編譯時建立訪問計劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描:

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作,這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30'生成的id

應(yīng)改為:

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“=”左邊進行函數(shù)、算術(shù)運算或其他表達式運算,否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時,如果該索引是復(fù)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,并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個空表結(jié)構(gòu):

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集,但是會消耗系統(tǒng)資源的,應(yīng)改成這樣:

create table #t(...)

13.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)

14.并不是所有索引對查詢都有效,SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的,當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時,SQL查詢可能不會去利用索引,如一表中有字段sex,male、female幾乎各一半,那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

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。

16.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。

17.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。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符,而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.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。

19.任何地方都不要使用 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。

20.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時表并不是不可使用,適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?,例如,?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是,對于一次性事件,最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時表時,如果一次性插入數(shù)據(jù)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;如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert。

24.如果使用到了臨時表,在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo),因為游標(biāo)的效率較差,如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行,那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時表方法之前,應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題,基于集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣,游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時間允許,基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。

28.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。

29.盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.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。

相關(guān)文章

  • Spark?SQL小文件問題處理

    Spark?SQL小文件問題處理

    大量的小文件會影響Hadoop集群管理或者Spark在處理數(shù)據(jù)時的穩(wěn)定性,這篇文章主要介紹了Spark?SQL小文件問題的處理,感興趣的同學(xué)可以借鑒一下
    2023-04-04
  • 用計算列實現(xiàn)移動加權(quán)平均算法

    用計算列實現(xiàn)移動加權(quán)平均算法

    昨天有人讓我?guī)兔憘€算移動加權(quán)平均的SQL語句,我想了半天終于寫出來正確的了?,F(xiàn)在發(fā)出來供大家參考、討論。
    2009-09-09
  • 得物基于StarRocks的OLAP需求實踐詳解

    得物基于StarRocks的OLAP需求實踐詳解

    這篇文章主要為大家介紹了得物基于StarRocks的OLAP需求實踐詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
    2022-10-10
  • navicat導(dǎo)入CSV文件詳細操作步驟

    navicat導(dǎo)入CSV文件詳細操作步驟

    通過Navicat我們可以很方便的完成備份和還原操作,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于navicat導(dǎo)入CSV文件的詳細操作步驟,需要的朋友可以參考下
    2023-12-12
  • 一步步教你使用Navicat工具創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫連接

    一步步教你使用Navicat工具創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫連接

    Navicat是一套快速、可靠并價格相當(dāng)便宜的數(shù)據(jù)庫管理工具,專為簡化數(shù)據(jù)庫的管理及降低系統(tǒng)管理成本而設(shè),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何使用Navicat工具創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫連接的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
    2023-03-03
  • Access與sql server的語法區(qū)別總結(jié)

    Access與sql server的語法區(qū)別總結(jié)

    這篇文章主要介紹了Access與sql server的語法區(qū)別總結(jié),需要的朋友可以參考下
    2007-03-03
  • 一款免費開源的通用數(shù)據(jù)庫工具DBeaver

    一款免費開源的通用數(shù)據(jù)庫工具DBeaver

    這篇文章主要介紹了一款免費開源的通用數(shù)據(jù)庫工具DBeaver,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-10-10
  • victoriaMetrics代理性能優(yōu)化問題解析

    victoriaMetrics代理性能優(yōu)化問題解析

    這篇文章主要為大家介紹了victoriaMetrics代理性能優(yōu)化問題的解析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步早日升職加薪
    2022-04-04
  • 解決mac上Navicat新建數(shù)據(jù)庫3680錯誤問題

    解決mac上Navicat新建數(shù)據(jù)庫3680錯誤問題

    這篇文章主要介紹了mac上Navicat新建數(shù)據(jù)庫3680錯誤解決辦法,很多朋友遇到這個問題不知道該如何解決,網(wǎng)上一搜一大把,但是不能解決核心問題,下面小編把我的解決過程分享給大家,需要的朋友可以參考下
    2021-11-11
  • SQL中IS NOT NULL與!=NULL的區(qū)別

    SQL中IS NOT NULL與!=NULL的區(qū)別

    這篇文章主要介紹了SQL中IS NOT NULL與!=NULL的區(qū)別,本文詳細訴說了它們的區(qū)別,以及推薦使用方法,需要的朋友可以參考下
    2015-06-06

最新評論