52条SQL语句教你性能优化


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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语句用大写,因为oracle 总是先解析sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行。

35,别名的使用,别名是大型数据库的应用技巧,就是表名、列名在查询中以一个字母为别名,查询速度要比建连接表快1.5倍。

36,避免死锁,在你的存储过程和触发器中访问同一个表时总是以相同的顺序;事务应经可能地缩短,在一个事务中应尽可能减少涉及到的数据量;永远不要在事务中等待用户输入。

37,避免使用临时表,除非却有需要,否则应尽量避免使用临时表,相反,可以使用表变量代替;大多数时候(99%),表变量驻扎在内存中,因此速度比临时表更快,临时表驻扎在TempDb数据库中,因此临时表上的操作需要跨数据库通信,速度自然慢。

38,最好不要使用触发器,触发一个触发器,执行一个触发器事件本身就是一个耗费资源的过程;如果能够使用约束实现的,尽量不要使用触发器;不要为不同的触发事件(Insert,Update和Delete)使用相同的触发器;不要在触发器中使用事务型代码。

39,索引创建规则:

表的主键、外键必须有索引;

数据量超过300的表应该有索引;

经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;

经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;

索引应该建在选择性高的字段上;

索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;

复合索引的建立需要进行仔细分析,尽量考虑用单字段索引代替;

正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段;

复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引;

如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引;

如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段;

如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;

频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;

删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响;

表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外,过多的复合索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大。

尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。

40,mysql查询优化总结:使用慢查询日志去发现慢查询,使用执行计划去判断查询是否正常运行,总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下。久而久之性能总会变化,避免在整个表上使用count(*),它可能锁住整张表,使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存

,在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT,在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列,保持索引简单,不在多个索引中包含同一个列,有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX,检查使用SQL_MODE=STRICT的问题,对于记录数小于5的索引字段,在UNION的时候使用LIMIT不是是用OR。

为了 避免在更新前SELECT,使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去实现,不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句,LIMIT M,N实际上可以减缓查询在某些情况下,有节制地使用,在WHERE子句中使用UNION代替子查询,在重新启动的MySQL,记得来温暖你的数据库,以确保您的数据在内存和查询速度快,考虑持久连接,而不是多个连接,以减少开销,基准查询,包括使用服务器上的负载,有时一个简单的查询可以影响其他查询,当负载增加您的服务器上,使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有问题的查询,在开发环境中产生的镜像数据中 测试的所有可疑的查询。

41,MySQL 备份过程:

从二级复制服务器上进行备份。在进行备份期间停止复制,以避免在数据依赖和外键约束上出现不一致。彻底停止MySQL,从数据库文件进行备份。

如果使用 MySQL dump进行备份,请同时备份二进制日志文件 – 确保复制没有中断。不要信任LVM 快照,这很可能产生数据不一致,将来会给你带来麻烦。为了更容易进行单表恢复,以表为单位导出数据 – 如果数据是与其他表隔离的。

当使用mysqldump时请使用 –opt。在备份之前检查和优化表。为了更快的进行导入,在导入时临时禁用外键约束。

为了更快的进行导入,在导入时临时禁用唯一性检测。在每一次备份后计算数据库,表以及索引的尺寸,以便更够监控数据尺寸的增长。

通过自动调度脚本监控复制实例的错误和延迟。定期执行备份。

42,查询缓冲并不自动处理空格,因此,在写SQL语句时,应尽量减少空格的使用,尤其是在SQL首和尾的空格(因为,查询缓冲并不自动截取首尾空格)。

43,member用mid做標準進行分表方便查询么?一般的业务需求中基本上都是以username为查询依据,正常应当是username做hash取模来分表吧。分表的话 mysql 的partition功能就是干这个的,对代码是透明的;

在代码层面去实现貌似是不合理的。

44,我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键,而且最好的是一个INT型的(推荐使用UNSIGNED),并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

45,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。

46,MySQL查询可以启用高速查询缓存。这是提高数据库性能的有效Mysql优化方法之一。当同一个查询被执行多次时,从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。

47,EXPLAIN SELECT 查询用来跟踪查看效果

使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的……等等,等等。

48,当只要一行数据时使用 LIMIT 1

当你查询表的有些时候,你已经知道结果只会有一条结果,但因为你可能需要去fetch游标,或是你也许会去检查返回的记录数。在这种情况下,加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样,MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

49,选择表合适存储引擎:

myisam: 应用时以读和插入操作为主,只有少量的更新和删除,并且对事务的完整性,并发性要求不是很高的。

Innodb: 事务处理,以及并发条件下要求数据的一致性。除了插入和查询外,包括很多的更新和删除。(Innodb有效地降低删除和更新导致的锁定)。对于支持事务的InnoDB类型的表来说,影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的,而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务,导致每插入一条都自动提交,严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin,多条sql形成一个事物(即使autocommit打开也可以),将大大提高性能。

50,优化表的数据类型,选择合适的数据类型:

原则:更小通常更好,简单就好,所有字段都得有默认值,尽量避免null。

例如:数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整数类型.(mediumint就比int更合适)

比如时间字段:datetime和timestamp, datetime占用8个字节,而timestamp占用4个字节,只用了一半,而timestamp表示的范围是1970—2037适合做更新时间

MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。

因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,

在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,

甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,

我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,

而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。

51, 字符串数据类型:char,varchar,text选择区别

52,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。

到此这篇关于52条SQL语句教你性能优化的文章就介绍到这了,更多相关SQL语性能优化内容请搜索

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