1.避免全表扫描

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

那么导致全表扫描的操作有哪些呢？

  • 模糊查询效率很低：

      原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。
解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like ‘…%’，是会使用索引的；左模糊like
‘%...’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，变化成 like ‘…%’；全模糊是无法优化的，一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑，尽可能地减少数据库模糊查询。

  • 查询条件中含有is null的select语句执行慢

    原因：Oracle 9i中，查询字段is null时单索引失效，引起全表扫描。
解决方法：SQL语法中使用NULL会有很多麻烦，最好索引列都是NOT NULL的；对于is null，可以建立组合索引，nvl(字段,0),对表和索引analyse后，is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定；is not null 时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。

  • 查询条件中使用了不等于操作符（<>、!=）的select语句执行慢

    原因：SQL中，不等于操作符会限制索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引
解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’ or column>’aaa’，就可以使用索引了。

  • or语句使用不当会引起全表扫描

    原因：where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。例如：where A==1 or B==2，A上有索引，B上没索引，则比较B=：2时会重新开始全表扫描。

  • 组合索引，排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差

    例如：create index skip1 on emp5(job,empno，date);
select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ order by job,empno,date desc;
实际上只是查询出符合job=’manager’and empno=’10’条件的记录并按date降序排列，但是写成order by date desc性能较差。

  • 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
  • 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
  • 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
  • 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描： 
例如：select id from t where num = @num

        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

       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
  • 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'

 

2.sql优化

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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
  • 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
  • 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）
  • 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。（我曾经就有没有drop而导致程序进入锁死状态......）
  • 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
  • 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。
  • 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。
  • 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
  • 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
  • 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

3.批量操作

    拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句

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) 
}