1.在讀表的時候,儘可能的避免全表掃描,合理的根據業務需求,在where及order by涉及的列上建立索引。
2.應儘量避免在where字句中使用!= 或 <>操作符,否則將引擎會放棄索引而走全表掃描。
3.儘量避免where字句中對欄位進行null值判斷,否則也會導致引擎放棄索引而走全表掃描。可以用0代替判斷,前提是保證欄位不能為null
4.儘量避免在where字句中用or拼接,否則也會走全表掃描。可以通過union all 拼接代替。
5.儘量不適用like做搜索查詢,諾要提高效率,可以採用全文檢索。
6.儘量不適用in 或 not in查詢,否則會導致全表掃描。對於連續的數字,可以用between 代替 in。比如:select id from t where num between 1 and 3。
7.如果在where字句中使用參數,也會導致全表掃描。因為sql只有在運行時才會解析局部變量,但優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。比如: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.儘量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。比如:select id from t where num/2=100。
9.應儘量避免在where子句中對欄位進行函數操作。
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算,否則系統將可能無法正確使用索引。
11.並不是所有索引對查詢都有效,sql是根據表中數據來進行查詢優化的,當索引列有大量數據重複時,sql查詢可能不會去利用索引,如一表中有欄位 sex,male、female幾乎各一半,那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
12.索引並不是越多越好,索引固然可以提高相應的 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。一個表的索引數最好不要超過6個,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
13.應儘可能的避免更新 clustered (聚集)索引數據列,因為 clustered 索引數據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致整個表記錄的順序的調整,會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列,那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。一個表只能有一個聚集索引,比如表中的時間列。
14.儘量使用數字型欄位,若只含數值信息的欄位儘量不要設計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,並會增加存儲開銷。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,而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
15.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar,因為首先變長欄位存儲空間小,可以節省存儲空間,其次對於查詢來說,在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
16.儘量不要select查詢*全部信息,只讀取所需要的欄位。
17.避免頻繁創建和刪除臨時表,以減少系統表資源的消耗。
18.在新建臨時表時,如果一次性插入數據量很大,那麼可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log,以提高速度;如果數據量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然後insert
19.儘量避免大事務操作,提高系統並發能力。
20.儘量避免向客戶端返回大數據量,若數據量過大,應該考慮相應需求是否合理。
21.升級伺服器。
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MySQL的優化的方法有哪些[朗讀]
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