2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標(biāo)準(zhǔn)>>>

????在參與實際項目中，當(dāng) MySQL 表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級時，普通的 SQL 查詢效率呈直線下降，而且如果 where 中的查詢條件較多時，其查詢速度無法容忍。想想可知，假如我們查詢淘寶的一個訂單詳情，如果查詢時間高達(dá)幾十秒，這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高 SQL 語句查詢效率，顯得十分重要。

查詢速度慢的原因

1、沒有索引或者沒有用到索引（這是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計的缺陷）

2、I/O 吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。

3、沒有創(chuàng)建計算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。

4、內(nèi)存不足

5、網(wǎng)絡(luò)速度慢

6、查詢出的數(shù)據(jù)量過大（可采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）

7、鎖或者死鎖（這是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計的缺陷）

8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。

9、返回了不必要的行和列

10、查詢語句不好，沒有優(yōu)化

30 種 SQL 查詢語句的優(yōu)化方法：

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

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

?select id from t where num is null;

可以在 num 上設(shè)置默認(rèn)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、對查詢進(jìn)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。

4、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(jìn)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、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：（不能前置百分號） 1 select id from t where name like '%abc%'; 若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、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;

select xx,phone FROM send a JOIN ( select '13891030091' phone union select '13992085916' ………… UNION SELECT '13619100234' ) b on a.Phone=b.phone --替代下面 很多數(shù)據(jù)隔開的時候 in('13891030091','13992085916','13619100234'…………)

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到運行時；它必須在編譯時進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時簡歷訪問計劃，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(jìn)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(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)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(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)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: 1 2 select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’ 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(jìn)行函數(shù)，算術(shù)運算或者其他表達(dá)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、不要些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： 1 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(jìn)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?#xff0c;例如，當(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。

30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

31、當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時候，使用limit 1，這是為了使EXPLAIN中type列達(dá)到const類型。

32、盡量用union all代替union

union和union all的差異主要是前者需要將結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，加大資源消耗及延遲。當(dāng)然，union all的前提條件是兩個結(jié)果集沒有重復(fù)數(shù)據(jù)。

33、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率

select id,name from product limit 866613, 20
使用上述sql語句做分頁的時候，可能有人會發(fā)現(xiàn)，隨著表數(shù)據(jù)量的增加，直接使用limit分頁查詢會越來越慢。

優(yōu)化的方法如下：可以取前一頁的最大行數(shù)的id，然后根據(jù)這個最大的id來限制下一頁的起點。比如此列中，上一頁最大的id是866612。sql可以采用如下的寫法：

select id,name from product where id> 866612 limit 20

34、不建議使用%前綴模糊查詢

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，這種查詢會導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查詢%name%？

雖然給secret字段添加了索引，但在explain結(jié)果果并沒有使用。

解決：
在我們查詢中經(jīng)常會用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中，有全文索引來幫助我們。

創(chuàng)建全文索引的sql語法是：

ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD ?FULLTEXT INDEX ?`idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的sql語句是：

select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);

?

?

轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/u/2380961/blog/1604228

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MySql语句查询优化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。