52条SQL语句性能优化策略，意见保藏

nqkk58

阅读本文大概必须 12.5 分钟。

来自：cnblogs.com/SimpleWu/p/9929043.html

本文会说到 52 条 SQL 语句性能优化策略。1、对查找进行优化，应尽可能避免全表扫描，首要应思虑在 WHERE 及 ORDER BY 触及的列上创立索引。2、应尽可能避免在 WHERE 子句中对字段进行 NULL 值判断，创建表时 NULL 是默认值，但大都数时候应该运用 NOT NULL，或运用一个特殊的值，如 0，-1 做为默认值。3、应尽可能避免在 WHERE 子句中运用 != 或 <> 操作符。MySQL 仅有对以下操作符才运用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的 LIKE。4、应尽可能避免在 WHERE 子句中运用 OR 来连接要求，否则将引起引擎放弃运用索引而进行全表扫描，能够运用 UNION 合并查找：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20。5、IN 和 NOT IN 亦要慎用，否则会引起全表扫描。针对连续的数值，能用 BETWEEN 就不要用 IN：select id from t where num between 1 and 3。6、下面的查找亦将引起全表扫描：select id from t where name like‘%abc%’或select id from t where name like‘%abc’若要提有效率，能够思虑全文检索。而select id from t where name like‘abc%’才用到索引。7、倘若在 WHERE 子句中运用参数，亦会引起全表扫描。8、应尽可能避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作，应尽可能避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作。9、非常多时候用 EXISTS 代替 IN 是一个好的选取：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)。十、索引固然能够加强相应的 SELECT 的效率，但同期亦降低了 INSERT 及 UPDATE 的效。由于 INSERT 或 UPDATE 时有可能会重建索引，因此怎么样建索引必须谨慎思虑，视详细状况而定。一个表的索引数最好不要超过 6 个，若太多则应思虑有些不常运用到的列上建的索引是不是有必要。11、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列， 由于 clustered 索引数据列的次序便是表记录的理学存储次序，一旦该列值改变将引起全部表记录的次序的调节，会耗费相当大的资源。若应用系统必须频繁更新 clustered 索引数据列，那样必须思虑是不是应将该索引建为 clustered 索引。12、尽可能运用数字型字段，若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型，这会降低查找和连接的性能，并会增多存储开销。13、尽可能的运用 varchar, nvarchar 代替 char, nchar。由于首要变长字段存储空间小，能够节省存储空间，其次针对查找来讲，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。14、最好不要运用返回所有：select from t ，用详细的字段列表代替 “*”，不要返回用不到的任何字段。15、尽可能避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该思虑相应需求是不是恰当。16、运用表的别名（Alias）：当在 SQL 语句中连接多个表时，请运用表的别名并把别名前缀于每一个 Column 上。这般一来，就能够减少解析的时间并减少哪些由 Column 歧义导致的语法错误。17、运用“临时表”暂存中间结果 ：简化 SQL 语句的重要办法便是采用临时表暂存中间结果。然则临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查找就在 tempdb 中了，这能够避免程序中多次扫描主表，亦大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，加强了并发性能。18、有些 SQL 查找语句应加上 nolock，读、写是会相互阻塞的，为了加强并发性能。针对有些查找，能够加上 nolock，这般读的时候能够准许写，但缺点是可能读到未提交的脏数据。运用 nolock 有3条原则：

查找的结果用于“插、删、改”的不可加 nolock；

查找的表属于频繁出现页分裂的，慎用 nolock ；

运用临时表同样能够保留“数据前影”，起到类似 Oracle 的 undo 表空间的功能，能采用临时表加强并发性能的，不要用 nolock。

19、平常的简化规则如下：不要有超过 5 个以上的表连接（JOIN），思虑运用临时表或表变量存放中间结果。少用子查找，视图嵌套不要过深，通常视图嵌套不要超过 2 个为宜。20、将必须查找的结果预先计算好放在表中，查找的时候再Select。这在SQL7.0以前是最重要的手段，例如医院的住院费计算。21、用 OR 的字句能够分解成多个查找，并且经过 UNION 连接多个查找。她们的速度只同是不是运用索引相关，倘若查找必须用到联合索引，用 UNION all 执行的效率更高。多个 OR 的字句无用到索引，改写成 UNION 的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是不是用到索引。22、在IN后面值的列表中，将显现最频繁的值放在最前面，显现得最少的放在最后面，减少判断的次数。23、尽可能将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如运用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL 语句，是掌控流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态 SQL，能够运用临时存储过程，该过程（临时表）被放在 Tempdb 中。24、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这般能发挥最大的效率；否则运用配制线程数量< 最大连接数，启用 SQL SERVER 的线程池来处理，倘若还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。

25、查找的相关同写的次序 ：

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = JCNPRH39681（A = B, B =号码） select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = JCNPRH39681 andb.referenceid =JCNPRH39681 （A = B, B = 号码, A = 号码） select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = JCNPRH39681 and a.personMemberID = JCNPRH39681 （B = 号码, A = 号码）26、尽可能运用 EXISTS 代替 select count(1) 来判断是不是存在记录。count 函数仅有在统计表中所有行数时运用，况且 count(1) 比 count(*) 更有效率。27、尽可能运用 “>=”，不要运用 “>”。28、索引的运用规范：

索引的创建要与应用结合思虑，意见大的 OLTP 表不要超过 6 个索引；

尽可能的运用索引字段做为查找要求，尤其是聚簇索引，必要时能够经过 index index_name 来强制指定索引；

避免对大表查找时进行 table scan，必要时思虑新建索引；

在运用索引字段做为要求时，倘若该索引是联合索引，那样必要运用到该索引中的第1个字段做为要求时才可保准系统运用该索引，否则该索引将不会被运用；

要重视索引的守护，周期性重建索引，重新编译存储过程。　　

29、下列 SQL 要求语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：

SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no, 1, 4) = 5378 --13秒 SELECT * FROM record WHERE amount/30 < 1000 --11秒 SELECT * FROM record WHERE convert(char(10), date, 112) = 19991201 --10秒分析： WHERE 子句中对列的任何操作结果都是在 SQL 运行时逐列计算得到的，因此呢它不得不进行表搜索，而无运用该列上面的索引。

倘若这些结果在查找编译时就能得到，那样就能够被 SQL 优化器优化，运用索引，避免表搜索，因此呢将 SQL 重写成下面这般：

SELECT * FROM record WHERE card_no like 5378% -- < 1秒 SELECT * FROM record WHERE amount < 1000*30 -- < 1秒 SELECT * FROM record WHERE date = 1999/12/01 -- < 1秒30、当有一批处理的插进或更新时，用批量插进或批量更新，绝不会一条条记录的去更新。

31、在所有的存储过程中，能够用 SQL 语句的，我绝不会用循环去实现。

例如：列出上个月的每一天，我会用 connect by 去递归查找一下，绝不会去用循环从上个月第1天到最后一天。32、选取最有效率的表名次序（仅在基于规则的优化器中有效）： Oracle 的解析器根据从右到左的次序处理 FROM 子句中的表名，FROM 子句中写在最后的表（基本表 driving table）将被最先处理，在 FROM 子句中包括多个表的状况下，你必要选取记录条数最少的表做为基本表。倘若有 3 个以上的表连接查找，那就必须选取交叉表（intersection table）做为基本表，交叉表指的是那个被其他表所引用的表。33、加强 GROUP BY 语句的效率，能够经过将不必须的记录在 GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查找返回相同结果，但第二个显著就快了许多。低效：SELECT JOB, AVG(SAL) FROM EMP GROUP BY JOB HAVING JOB = PRESIDENT OR JOB = MANAGER 有效：SELECT JOB, AVG(SAL) FROM EMPWHERE JOB = PRESIDENT OR JOB = MANAGER GROUP BY JOB34、SQL 语句用大写，由于 Oracle 总是先解析 SQL 语句，把小写的字母转换成大写的再执行。35、别名的运用，别名是大型数据库的应用技巧，便是表名、列名在查找中以一个字母为别名，查找速度要比建连接表快 1.5 倍。36、避免死锁，在你的存储过程和触发器中拜访同一个表时总是以相同的次序；事务应经可能地缩短，在一个事务中应尽可能减少触及到的数据量；永远不要在事务中等待用户输入。37、避免运用临时表，除非却有必须，否则应尽可能避免运用临时表，相反，能够运用表变量代替。大都数时候（99%），表变量驻扎在内存中，因此呢速度比临时表更快，临时表驻扎在 TempDb 数据库中，因此呢临时表上的操作必须跨数据库通信，速度自然慢。38、最好不要运用触发器：

触发一个触发器，执行一个触发器事件本身便是一个耗费资源的过程；

倘若能够运用约束实现的，尽可能不要运用触发器；

不要为区别的触发事件（Insert、Update 和 Delete）运用相同的触发器；

不要在触发器中运用事务型代码。

39、索引创建规则： 

表的主键、外键必要有索引； 

数据量超过 300 的表应该有索引； 

经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该创立索引； 

经常出此刻 WHERE 子句中的字段，尤其是大表的字段，应该创立索引； 

索引应该建在选取性高的字段上； 

索引应该建在小字段上，针对大的文本字段乃至超长字段，不要建索引；

复合索引的创立必须进行仔细分析，尽可能思虑用单字段索引代替； 

正确选取复合索引中的主列字段，通常是选取性较好的字段； 

复合索引的几个字段是不是经常同期以 AND 方式出此刻 WHERE 子句中？单字段查找是不是极少乃至无？倘若是，则能够创立复合索引；否则思虑单字段索引； 

如果复合索引中包括的字段经常单独出此刻 WHERE 子句中，则分解为多个单字段索引；

倘若复合索引所包括的字段超过 3 个，那样仔细思虑其必要性，思虑减少复合的字段； 

倘若既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，通常能够删除复合索引； 

频繁进行数据操作的表，不要创立太多的索引； 

删除无用的索引，避免对执行计划导致消极影响；

表上创立的每一个索引都会增多存储开销，索引针对插进、删除、更新操作亦会增多处理上的开销。另一，太多的复合索引，在有单字段索引的状况下，通常都是无存在价值的；相反，还会降低数据增多删除时的性能，尤其是对频繁更新的表来讲，消极影响更大。 

尽可能不要对数据库中某个含有海量重复的值的字段创立索引。

40、MySQL 查找优化总结：运用慢查找日志去发掘慢查找，运用执行计划去判断查找是不是正常运行，总是去测试你的查找瞧瞧是不是她们运行在最佳状态下。久而久之性能总会变化，避免在全部表上运用 count(*)，它可能锁住整张表，使查找保持一致以便后续类似的查找能够运用查找缓存，在适当的情形下运用 GROUP BY 而不是 DISTINCT，在 WHERE、GROUP BY 和 ORDER BY 子句中运用有索引的列，保持索引简单，不在多个索引中包括同一个列。有时候 MySQL 会运用错误的索引，针对这种状况运用 USE INDEX，检测运用 SQL_MODE=STRICT 的问题，针对记录数少于5的索引字段，在 UNION 的时候运用LIMIT不是是用OR。为了避免在更新前 SELECT，运用 INSERT ON DUPLICATE KEY 或 INSERT IGNORE；不要用 UPDATE 去实现，不要运用 MAX；运用索引字段和 ORDER BY子句 LIMIT M，N 实质上能够减缓查找在某些状况下，有节制地运用，在 WHERE 子句中运用 UNION 代替子查找，在重新起步的 MySQL，记得来温暖你的数据库，以保证数据在内存和查找速度快，思虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销。基准查找，包含运用服务器上的负载，有时一个简单的查找能够影响其他查找，当负载增多在服务器上，运用 SHOW PROCESSLIST 查看慢的和有问题的查找，在研发环境中产生的镜像数据中测试的所有可疑的查找。41、MySQL 备份过程：

从二级复制服务器上进行备份；

在进行备份时期停止复制，以避免在数据依赖和外键约束上显现不一致；

彻底停止 MySQL，从数据库文件进行备份；

倘若运用 MySQL dump 进行备份，请同期备份二进制日志文件 – 保证复制无中断；

不要信任 LVM 快照，这很可能产生数据不一致，将来会给你带来麻烦；

为了更易进行单表恢复，以表为单位导出数据——倘若数据是与其他表隔离的。 

当运用 mysqldump 时请运用 –opt；

在备份之前检测和优化表；

为了更快的进行导入，在导入时临时禁用外键约束。；

为了更快的进行导入，在导入时临时禁用独一性检测；

在每一次备份后计算数据库，表以及索引的尺寸，以便更够监控数据尺寸的增长；

经过自动调度脚本监控复制实例的错误和延迟；

定时执行备份。

42、查找缓冲并不自动处理空格，因此呢，在写 SQL 语句时，应尽可能减少空格的运用，尤其是在 SQL 首和尾的空格（由于查找缓冲并不自动截取首尾空格）。43、member 用 mid 做标准进行分表方便查找么？通常的业务需求中基本上都是以 username 为查找依据，正常应当是 username 做 hash 取模来分表。而分表的话 MySQL 的 partition 功能便是干这个的，对代码是透明的；在代码层面去实现貌似是不恰当的。44、咱们应该为数据库里的每张表都设置一个 ID 做为其主键，况且最好的是一个 INT 型的（举荐运用 UNSIGNED），并设置上自动增多的 AUTO_INCREMENT 标志。45、在所有的存储过程和触发器的起始处设置 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一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 信息。46、MySQL 查找能够启用高速查找缓存。这是加强数据库性能的有效MySQL优化办法之一。当同一个查找被执行多次时，从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快非常多。47、EXPLAIN SELECT 查找用来跟踪查看效果：运用 EXPLAIN 关键字能够让你晓得 MySQL 是怎样处理你的 SQL 语句的。这能够帮你分析你的查找语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 的查找结果还会告诉你你的索引主键被怎样利用的，你的数据表是怎样被搜索和排序的。48、当只要一行数据时运用 LIMIT 1 ：当你查找表的有些时候，你已然晓得结果只会有一条结果，但由于你可能必须去fetch游标，或是你亦许会去检测返回的记录数。在这种状况下，加上 LIMIT 1 能够增多性能。这般一来，MySQL 数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。49、选择表合适存储引擎：

myisam：应用时以读和插进操做为主，仅有少量的更新和删除，并且对事务的完整性，并发性需求不是很高的。 

InnoDB：事务处理，以及并发要求下需求数据的一致性。除了插进和查找外，包含非常多的更新和删除。（InnoDB 有效地降低删除和更新引起的锁定）。

针对支持事务的 InnoDB类 型的表来讲，影响速度的重点原由是 AUTOCOMMIT 默认设置是打开的，况且程序无显式调用 BEGIN 起始事务，引起每插进一条都自动提交，严重影响了速度。能够在执行 SQL 前调用 begin，多条 SQL 形成一个事物（即使 autocommit 打开亦能够），将大大加强性能。

50、优化表的数据类型，选取合适的数据类型：原则：更小一般更好，简单就好，所有字段都得有默认值，尽可能避免 NULL。 例如：数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能运用更小的整数类型。(mediumint 就比 int 更合适) 例如时间字段：datetime 和 timestamp。datetime 占用8个字节，timestamp 占用4个字节，只用了一半。而 timestamp 暗示的范围是 1970—2037 适合做更新时间。MySQL能够很好的支持大数据量的存取，然则通常说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查找亦就会越快。 因此呢，在创建表的时候，为了得到更好的性能，咱们能够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，倘若将其设置为 CHAR(255)，显然给数据库增多了不必要的空间。乃至运用VARCHAR 这种类型亦是多余的，由于 CHAR(6) 就能够很好的完成任务了。一样的，倘若能够的话，咱们应该运用 MEDIUMINT 而不是 BIGIN 来定义整型字段，应该尽可能把字段设置为 NOT NULL，这般在将来执行查找的时候，数据库不消去比较 NULL 值。针对某些文本字段，例如“省份”或“性别”，咱们能够将它们定义为 ENUM 类型。由于在 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。这般，咱们又能够加强数据库的性能。51、字符串数据类型：char, varchar, text 选取区别。52、任何对列的操作都将引起表扫描，它包含数据库函数、计算表达式等等，查找时要尽可能将操作移至等号右边。<END>

举荐阅读：

完全整理 | 365篇高质技术文案目录整理

算法之美 : 栈和队列

主宰这个世界的10大算法

彻底理解cookie、session、token

浅谈什么是递归算法

专注服务器后台技术栈知识总结分享

欢迎关注交流一起进步

zrd123

对于这个问题，我有不同的看法...

流星的美

期待与你深入交流，共探知识的无穷魅力。

j8typz

你的见解真是独到，让我受益匪浅。