数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案

网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。

 

1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 t where num is null

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.

备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。

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 t where num = 0

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，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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=10 or Name = 'admin'

可以这样查询：

select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

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)

 

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like ‘%abc%’

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 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

.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
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'

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.Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

15.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

16.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。

17.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。

18.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。

19.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

20.任何地方都不要使用 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。

21.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）。

22. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。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 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

 

实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句
　　如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
　　Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
　　如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃，还可能会让你的整台服务器马上挂了。
　　所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例：

while(1){

 　　//每次只做1000条

　　 mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);

 　　if(mysql_affected_rows() == 0){

　　 　　//删除完成，退出！
　　 　　break；
　　}

//每次暂停一段时间，释放表让其他进程/线程访问。
usleep(50000)

}

 

好了，到这里就写完了。我知道还有很多没有写到的，还请大家补充。后面有空会介绍一些SQL优化工具给大家。让我们一起学习，一起进步吧！

 

 

SQLServer性能优化之 nolock，大幅提升数据库查询性能

　　公司数据库随着时间的增长，数据越来越多，查询速度也越来越慢。进数据库看了一下，几十万调的数据，查询起来确实很费时间。

　　要提升SQL的查询效能，一般来说大家会以建立索引(index)为第一考虑。其实除了index的建立之外，当我们在下SQL Command时，在语法中加一段WITH (NOLOCK)可以改善在线大量查询的环境中数据集被LOCK的现象藉此改善查询的效能。

　　不过有一点千万要注意的就是，WITH (NOLOCK)的SQL SELECT有可能会造成Dirty Read，就是读到无效的数据。

　　下面对于SQLSERVER的锁争用及nolock,rowlock的原理及使用作一个简单描述：

锁争用的描述

　　那些不仅仅使用行级锁的数据库使用一种称为混和锁(lock escalation)的技术来获取较高的性能。除非很明确知道是针对整个数据表，否则这些数据库的做法是开始使用行级锁， 然后随着修改的数据增多，开始使用大范围的锁机制。

　　不幸的是，这种混和锁的方法会产生和放大新的问题：死锁。如果两个用户以相反的顺序修改位于不同表的记录，而这两条记录虽然逻辑上不相关， 但是物理上是相邻的，操作就会先引发行锁，然后升级为页面锁。这样， 两个用户都需要对方锁定的东西，就造成了死锁。

例如：

　　用户A修改表A的一些记录，引发的页面锁不光锁定正在修改的记录，还会有很多其它记录也会被锁定。

　　用户B修改表B的一些记录，引发的页面锁锁定用户A和其它正在修改的数据。

　　用户A想修改用户B在表B中锁定(并不一定正在修改的)数据。

　　用户B想修改或者仅仅想访问用户A在表A中锁定(并不一定正在修改)的数据。

　　为了解决该问题，数据库会经常去检测是否有死锁存在，如果有，就把其中的一个事务撤销，好让另一个事务能顺利完成。一般来说，都是撤销 那个修改数据量少的事务，这样回滚的开销就比较少。使用行级锁的数据库 很少会有这个问题，因为两个用户同时修改同一条记录的可能性极小，而且由于极其偶然的修改数据的顺序而造成的锁也少。

　　而且，数据库使用锁超时来避免让用户等待时间过长。查询超时的引入也是为了同样目的。我们可以重新递交那些超时的查询，但是这只会造成数据库的堵塞。如果经常发生超时，说明用户使用SQL Server的方式有问题。正常情况是很少会发生超时的。

　　在服务器负载较高的运行环境下，使用混合锁的SQL Server锁机制，表现不会很好。 原因是锁争用(Lock Contention)。锁争用造成死锁和锁等待问题。在一个多用户系统中，很多用户会同时在修改数据库，还有更多的用户在同时访问数据库，随时会产生锁，用户也争先恐后地获取锁以确保自己的操作的正确性，死锁频繁发生，这种情形下，用户的心情可想而知。

　　确实，如果只有少量用户，SQL Server不会遇到多少麻烦。内部测试和发布的时候，由于用户较少，也很难发现那些并发问题。但是当激发几百个并发，进行持续不断地INSERT,UPDATE，以及一些 DELETE操作时，如何观察是否有麻烦出现，那时候你就会手忙脚乱地去解锁。

 

锁争用的解决方法

　　SQL Server开始是用行级锁的，但是经常会扩大为页面锁和表锁，最终造成死锁。

　　即使用户没有修改数据，SQL Server在SELECT的时候也会遇到锁。幸运的是，我们可以通过SQL Server 的两个关键字来手工处理：NOLOCK和ROWLOCK。

它们的使用方法如下：

　

　SELECT COUNT(UserID)
　　FROM Users WITH (NOLOCK)
　　WHERE Username LIKE 'football'

和

UPDATE Users WITH (ROWLOCK)
SET Username = 'admin' WHERE Username = 'football'

NOLOCK的使用

　　NOLOCK可以忽略锁，直接从数据库读取数据。这意味着可以避开锁，从而提高性能和扩展性。但同时也意味着代码出错的可能性存在。你可能会读取到运行事务正在处理的无须验证的未递交数据。 这种风险可以量化。

ROWLOCK的使用

　　ROWLOCK告诉SQL Server只使用行级锁。ROWLOCK语法可以使用在SELECT,UPDATE和DELETE语句中，不过 我习惯仅仅在UPDATE和DELETE语句中使用。如果在UPDATE语句中有指定的主键，那么就总是会引发行级锁的。但是当SQL Server对几个这种UPDATE进行批处理时，某些数据正好在同一个页面(page)，这种情况在当前情况下 是很有可能发生的，这就象在一个目录中，创建文件需要较长的时间，而同时你又在更新这些文件。当页面锁引发后，事情就开始变得糟糕了。而如果在UPDATE或者DELETE时，没有指定主键，数据库当然认为很多数据会收到影响，那样 就会直接引发页面锁，事情同样变得糟糕。

下面写一个例子，来说明一下NOLOCK的作用，这里使用一个有一万多条的数据库来测试，先不用NOLOCK来看一下：

declare @start DATETIME;
declare @end DATETIME;
SET @start = getdate();
select * from Captions_t18;
SET @end = getdate();
select datediff(ms,@start,@end);

这里为了是效果更加明显，使用了Select * ，来看一下执行结果，如下图：

这里显示的使用时间是34720ms,下面使用NOLOCK来看一下：

declare @start DATETIME;
declare @end DATETIME;
SET @start = getdate();
select * from Captions_t18 with (NOLOCK);
SET @end = getdate();
select datediff(ms,@start,@end);

运行结果如下图：

这次使用的时间是2563ms，差距体现出来了吧。个人感觉时间不应该差这么多，总之性能是提高了不少。大家多多测试看看吧~~