数据库优化 有用

 表设计

2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型不用字符串类型的(电话号码),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回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

    3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快,但是耗存储空间,varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择,例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR,对于评论等长度变化大的字段可以选择VARCHAR

    4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下应该尽可能的设得短一些,这样可以提高查询的效率,而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。

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。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,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。

sql优化

6.必要时强制查询优化器使用某个索引,如在 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,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 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

7.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 * FROM T1 WHERE F1/2=100 
应改为: 
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 
应改为: 
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 
应改为: 
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 
即: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。

8.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,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

9.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.很多时候用 exists是一个好的选择
elect 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)

SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( 
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) 
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( 
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 
两者产生相同的结果,但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

 

2.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。优化器将无法通过索引确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

 

select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:

DELETE  FROM  customerinfo

WHERE  CustomerID  NOT  in  (SELECT customerid  FROM  salesinfo)

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN)..替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:

SELECT  *  FROM  customerinfo

WHERE  customerid  NOT IN (SELECT customerid   FROM   salesinfo)

如果使用连接(JOIN)..来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:

SELECT  *  FROM  customerinfo

LEFT  JOIN  salesinfo  ON   customerinfo.customerid =salesinfo.customerid
    
WHERE  salesinfo.customerid   IS NULL   类似这种比较适合用join on 代替 子查询

连接(JOIN)..之所以更有效率一些,是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL从4.0的版本开始支持union查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候,我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了,要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。

SELECT   name,phone  FROM  client UNION

SELECT  name,birthdate  FROM  author  UNION

SELECT  name,supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:要么语句块中每条语句都操作成功,要么都失败。换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始,COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN;
  INSERT   INTO   salesinfo   SET   customerid=14;
  UPDATE   inventory   SET   quantity =11   WHERE   item='book';
COMMIT;

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,事务却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。

其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE SELECT quantity  FROM   inventory   WHERE Item='book';

...

UPDATE   inventory   SET   Quantity=11   WHERE  Item='book';UNLOCKTABLES

这里,我们用一个select语句取出初始数据,通过一些计算,用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前,不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,外键可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid,任何一条没有合法customerid的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE  TABLE   customerinfo( customerid   int primary key) engine = innodb;

CREATE  TABLE   salesinfo( salesid int not null,customerid  int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid)  references  customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;

注意例子中的参数“on delete cascade”。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATE TABLE语句中加上engine=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。

那该对哪些字段建立索引呢?

一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。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。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况

例如customerinfo中的“province”..字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外,MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。

下面是应该注意的几个方面。

a、 首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作

在MySQL3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。

b、 其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作

例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。

c、第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用LIKE关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的

例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。


SELECT  *  FROM  books  WHERE  name  like   "MySQL%"

但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:


SELECT  *  FROM  books  WHERE  name >=  "MySQL"  and  name  <"MySQM"

最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。



作者:Demoer
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來源:简书
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posted @ 2018-08-10 23:15  阿善9  阅读(346)  评论(0编辑  收藏  举报