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数据库优化原则

WBOY
Freigeben: 2016-06-07 16:12:59
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最近数据库课程设计,我总结了一下数据库的优化方法,希望对有需要的人能有帮助: 1.对查询进行优化,尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.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

最近数据库课程设计,我总结了一下数据库的优化方法,希望对有需要的人能有帮助:
1.对查询进行优化,尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.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 p where num is null
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  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 p where num=0
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3.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。

4.应尽量避免在 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 p where num=8 or num=12
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  可以这样查询:
    select id from p where num=8
    union all
    select id from p where num=12
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5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

    select id from p where num in(1,2,3)
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对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

    select id from p where num between 1 and 3
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6.下面的查询也将导致全表扫描:
   select id from p where name like &#39;%abcd%&#39;
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  若要提高效率,可以考虑全文检索。

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 p where num=@number
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可以改为强制查询使用索引:

    select id from p with(index(索引名)) where num= @number
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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=10
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应改为:

select id from t where num=10*2
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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,'2014-12-30')=0--‘2014-12-30’生成的id

 

10.主键是必要的,SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引,而且在实际应用中,我们往往选择最小的键组合作为主键,所以主键往往适合作为表的聚集索引。在有多个键的表,主键的选择也比较重要,一般选择总的长度小的键,小的键的比较速度快,同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。主键的选择还要注意组合主键的字段次序,对于组合主键来说,不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大,一般应该选择重复率低【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。

11.数据类型尽量用数字型,数字型的比较比字符型的快很多。

12.数据类型尽量小,这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。

13.尽量不要允许NULL,除非必要,可以用默认值代替。

14.少用TEXT和IMAGE,二进制字段的读写是比较慢的,而且,读取的方法也不多,大部分情况下最好不用。

15.自增字段要慎用,不利于数据迁移。

16.适用文件组可以有效把I/O操作分散到不同的物理硬盘,提高并发能力。

17.一个表不要加太多索引,因为索引影响插入和更新的速度。

18.适当的使用冗余的反范式设计,以空间换时间有的时候会很高效。

19.联表查询的时候,记得把小结果集放在前面,遵循小结果集驱动大结果集的原则。

20.查询尽可能使用limit减少返回的行数,减少数据传输时间和带宽浪费。

 

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