Worauf sollten Sie bei der Optimierung von Abfragen für Big Data in MySQL achten?

Hinweise zur Optimierung von Big-Data-Abfragen in MySQL: 1. Bei der Optimierung von Abfragen sollten vollständige Tabellenscans so weit wie möglich vermieden werden. 2. Nullwerturteile für Felder in der Where-Klausel sollten vermieden werden. 3. In und nicht in sollten vermieden werden auch mit Vorsicht verwenden; 4. Vermeiden Sie die Verwendung von „or“ in der where-Klausel, um eine Verbindung herzustellen. 5. Vermeiden Sie die Verwendung von Cursorn.

Methoden zur Optimierung von Big-Data-Abfragen in MySQL:

1. Um die Abfrage zu optimieren, versuchen Sie, vollständige Tabellenscans zu vermeiden, und erwägen Sie zunächst die Erstellung von Indizes für die beteiligten Spalten in „wo“ und „Reihenfolge nach“.

2. Vermeiden Sie es, Nullwerturteile für Felder in der where-Klausel zu fällen, da die Engine sonst die Verwendung des Index aufgibt und einen vollständigen Tabellenscan durchführt, z. B.: Wählen Sie id aus t aus, wobei die Anzahl null ist Stellen Sie sicher, dass die Num-Spalte in der Tabelle keinen Nullwert enthält, und fragen Sie dann wie folgt ab:

select id from t where num=0

3 Versuchen Sie andernfalls, die Operatoren != oder <> zu verwenden Die Engine gibt die Verwendung des Index auf und führt einen vollständigen Tabellenscan durch.

4. Vermeiden Sie die Verwendung von oder in der where-Klausel, um Bedingungen zu verbinden, da die Engine sonst die Verwendung des Index aufgibt und einen vollständigen Tabellenscan durchführt. Beispiel: Wählen Sie id aus t, wobei num=10 oder num=20 sein kann so abgefragt:

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5.in und nicht in sollte ebenfalls mit Vorsicht verwendet werden, da es sonst zu einem vollständigen Tabellenscan führt, wie zum Beispiel: select id from t where num in(1,2,3) Für kontinuierliche Werte , wenn Sie zwischen verwenden können, verwenden Sie es nicht in:

select id from t where num between 1 and 3

6 Die folgende Abfrage führt auch zu einem vollständigen Tabellenscan: select id from t where name like '%李%' Um die Effizienz zu verbessern, können Sie vollständiges in Betracht ziehen. Textabfrage.

7. Wenn Parameter in der where-Klausel verwendet werden, führt dies auch zu einem vollständigen Tabellenscan. Da SQL lokale Variablen nur zur Laufzeit auflöst, kann der Optimierer die Auswahl eines Zugriffsplans nicht bis zur Laufzeit verschieben, sondern muss die Auswahl zur Kompilierungszeit treffen. Wenn der Zugriffsplan jedoch zur Kompilierungszeit erstellt wird, sind die Werte der Variablen noch unbekannt und können daher nicht als Eingabe für die Indexauswahl verwendet werden. Die folgende Anweisung führt beispielsweise einen vollständigen Tabellenscan durch: select id from t where num=@num kann geändert werden, um die Verwendung eines Index zu erzwingen: select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：

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

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=100应改为:select id from t where num=100*2

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应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

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

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15. 索引并不是越多越好，索引固然可 以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16. 应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar rrreee

19. Verwenden Sie nirgendwo select * from t , ersetzen Sie „*“ durch eine bestimmte Feldliste und geben Sie keine nicht verwendeten Felder zurück. select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27. 与临时表一样，游标并不是不可使 用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.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

23. Wenn beim Erstellen einer temporären Tabelle eine große Datenmenge auf einmal eingefügt wird, können Sie select into anstelle von create table verwenden, um eine große Menge zu vermeiden Anzahl der Protokolle und Verbesserung der Geschwindigkeit; Um die Ressourcen der Systemtabelle zu entlasten, sollten Sie zuerst die Tabelle erstellen und dann einfügen. 24. Wenn temporäre Tabellen verwendet werden, müssen alle temporären Tabellen am Ende der gespeicherten Prozedur explizit gelöscht werden Vermeiden Sie eine längerfristige Sperrung von Systemtabellen. 25. Vermeiden Sie die Verwendung von Cursorn, da Cursor weniger effizient sind. Wenn die vom Cursor verarbeiteten Daten 10.000 Zeilen überschreiten, sollten Sie darüber nachdenken, sie neu zu schreiben. 26. Bevor Sie die Cursor-basierte Methode oder die temporäre Tabellenmethode verwenden, sollten Sie zunächst nach einer satzbasierten Lösung zur Lösung des Problems suchen. Die satzbasierte Methode ist normalerweise effektiver. 27. Cursor sind wie temporäre Tabellen nicht unbrauchbar. Die Verwendung von FAST_FORWARD-Cursoren ist bei kleinen Datensätzen häufig besser als andere zeilenweise Verarbeitungsmethoden, insbesondere wenn auf mehrere Tabellen verwiesen werden muss, um die erforderlichen Daten zu erhalten. Routinen, die „Summen“ in einen Ergebnissatz einbeziehen, sind normalerweise schneller als die Verwendung eines Cursors. Wenn es die Entwicklungszeit zulässt, können Sie sowohl die Cursor-basierte Methode als auch die Satz-basierte Methode ausprobieren, um herauszufinden, welche Methode besser funktioniert.

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