數(shù)據(jù)庫 SQL 優(yōu)化大總結(jié)之：百萬級數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方案

SQL優(yōu)化、在面試中經(jīng)常會被問到。網(wǎng)上關(guān)于SQL優(yōu)化的教程很多，但是比較雜亂。近日有空整理了一下，寫出來跟大家分享一下，其中有錯誤和不足的地方，還請大家糾正補(bǔ)充。

這篇文章我花費(fèi)了大量的時間查找資料、修改、排版，希望大家閱讀之后，感覺好的話推薦給更多的人，讓更多的人看到、糾正以及補(bǔ)充。

1.對查詢進(jìn)行優(yōu)化，要盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在where及order by涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行null值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

最好不要給數(shù)據(jù)庫留NULL，盡可能的使用NOT NULL填充數(shù)據(jù)庫.

備注、描述、評論之類的可以設(shè)置為NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以為NULL不需要空間，比如：char(100)型，在字段建立時，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內(nèi)），都是占用 100個字符的空間的，如果是varchar這樣的變長字段，null不占用空間。

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select?id?from?t?where?num?=?0

3.應(yīng)盡量避免在where子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select?id?from?t?where?num=10?or?Name?=?'admin'

可以這樣查詢：

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，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：

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

對于連續(xù)的數(shù)值，能用between就不要用in了：

select?id?from?t?where?num?between?1?and?3

很多時候用exists代替in是一個好的選擇：

select?num?from?a?where?num?in(select?num?from?b)

用下面的語句替換：

select?num?from?a?where?exists(select?1?from?b?where?num=a.num)

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

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

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在where子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)?/span>SQL只有在運(yùn)行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運(yùn)行時；它必須在編譯時進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select?id?from?t?where?num?= @num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select?id?from?t?with(index(索引名))?where?num?= @num

8.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select?id?from?t?where?num/2?=?100

應(yīng)改為:

select?id?from?t?where?num?=?100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select?id?from?t?where?substring(name,1,3) = ’abc’ ? ? ? -–name以abc開頭的id
select?id?from?t?where?datediff(day,createdate,’2005-11-30′) =?0?? ?-–‘2005-11-30’

應(yīng)改為:

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“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結(jié)構(gòu)：

select?col1,col2?into?#t?from?t?where?1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create?table

13.Update語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調(diào)用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志。

14.對于多張大數(shù)據(jù)量（這里幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。

15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，并且沒有任何業(yè)務(wù)意義，是一定要杜絕的。

16.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的select的效率，但同時也降低了insert及update的效率，因?yàn)?/span>insert或update時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

17.應(yīng)盡可能的避免更新clustered索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?/span>clustered索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新clustered索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為clustered索引。

18.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B 接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

19.盡可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

20.任何地方都不要使用select * from t，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

21.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

22.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。臨時表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В纾?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件， 最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)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；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除，先truncate table，然后drop table，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用FAST_FORWARD游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置SET NOCOUNT ON，在結(jié)束時設(shè)置SET NOCOUNT OFF。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送DONE_IN_PROC消息。

29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

實(shí)際案例分析：拆分大的DELETE或INSERT語句，批量提交SQL語句

如果你需要在一個在線的網(wǎng)站上去執(zhí)行一個大的DELETE或INSERT查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網(wǎng)站停止相應(yīng)。因?yàn)檫@兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進(jìn)不來了。

Apache會有很多的子進(jìn)程或線程。所以，其工作起來相當(dāng)有效率，而我們的服務(wù)器也不希望有太多的子進(jìn)程，線程和數(shù)據(jù)庫鏈接，這是極大的占服務(wù)器資源的事情，尤其是內(nèi)存。

如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那么對于一個有很高訪問量的站點(diǎn)來說，這30秒所積累的訪問進(jìn)程/線程，數(shù)據(jù)庫鏈接，打開的文件數(shù)，可能不僅僅會讓你的WEB服務(wù)崩潰，還可能會讓你的整臺服務(wù)器馬上掛了。

所以，如果你有一個大的處理，你一定把其拆分，使用LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個mysql示例：

oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個mysql示例：

while(1){
　　?mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit?1000”);
　　if(mysql_affected_rows() ==?0){　　 　　
　　 　　break；
　　}

usleep(50000)

}

好了，到這里就寫完了。我知道還有很多沒有寫到的，還請大家補(bǔ)充。后面有空會介紹一些SQL優(yōu)化工具給大家。讓我們一起學(xué)習(xí)，一起進(jìn)步吧！