如何提高数据库查询效率

如何提高数据库查询效率

2017-02-15

目录

1 硬件调整性能
2 数据库设计方面
  2.1 建立索引
  2.2 字段类型
  2.3 表变量和临时表
3 SQL语句方面
  3.1 避免全表扫描
  3.2 只取需要的字段和行
  3.3 尽量避免使用游标
  3.4 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
  3.5 使用存储过程

在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？

1 硬件调整性能

---

 返回

最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量，解决办法扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大

2 数据库设计方面

---

 返回

2.1 建立索引

SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引（聚簇索引与非聚簇索引的区别）。聚集索引 表数据按照索引的顺序来存储的，而非聚集索引 表数据存储顺序与索引顺序无关。

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
外键列	应	应
主键列	应	应
列经常被分组排序(order by)	应	应
返回某范围内的数据	应	不应
小数目的不同值	应	不应
大数目的不同值	不应	应
频繁更新的列	不应	应
频繁修改索引列	不应	应
一个或极少不同值	不应	不应

2.2 字段类型

• 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。

2.3 表变量和临时表

• 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）。
• 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。
• 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。

3 SQL语句方面

---

 返回

3.1 避免全表扫描

• 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。
• 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

select id from t where num=10 or num=20 
-- 改为
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 

• in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描

select id from t where num in(1,2,3)
-- 改为
select id from t where num between 1 and 3 

• 下面的查询也将导致全表扫描：

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

• 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

• 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。

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’
-- 改为
select id from t where name like ‘abc%’ 

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’
-- 改为
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

• 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。
• 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择（sql中in和exists的区别效率问题 转）：

select num from a where num in(select num from b) 
-- 改为： 
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

3.2 只取需要的字段和行

• 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。

3.3 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。

3.4 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力

3.5 使用存储过程

• 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。