title: 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化經(jīng)驗總結(jié)
date: 2016-04-30 10:14:29
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- 技術(shù)
tags: 數(shù)據(jù)庫
首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引以盡量避免全表掃描。
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：
select id from t where num is null
??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，當(dāng)然如果是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
- 應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則查詢引擎將放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
- 應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，可以用union替代，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'
- 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)
可以用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
- 盡可能地用全文檢索替代Like模糊查詢，以避免低效的全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
- 如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運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。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num = @num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num = @num
- 應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)、算數(shù)運算或表達(dá)式操作，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2 = 100
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
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'
根據(jù)索引的前綴匹配原則，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。
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。
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。
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。
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，因為 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。
應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 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。
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。這是因為引擎在處理查詢和連 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。
**盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar **，因為首先變長字段存儲空間小，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。
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。
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)站停止響應(yīng)。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進(jìn)不來了。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，如果你有一個很瞬間很大的處理請求，你一定把其拆分。（建議使用消息隊列）
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