10条SQL优化技巧

基于Zemax的干涉仪仿真——Fizeau球面干涉仪 最近在用Zemax仿真干涉仪,在这之前查资料都是关于一些平面干涉仪的仿真,很少有关于Fizeau型的,尤其是球面干涉仪的仿真,看到很多关于这方面的问题回复都说利用多重结构仿照Zemax马赫-泽德干涉仪去做,但是也没有具体的过程,因此在这里分享一下我仿真的干涉仪步骤方法,具体是利用多重结构完成的仿真。 阅读详情

一、一些常见的SQL实践

(1)负向条件查询不能使用索引

select * from order where status!=0 and stauts!=1

not in/not exists都不是好习惯

可以优化为in查询:

select * from order where status in(2,3)

(2)前导模糊查询不能使用索引

select * from order where desc like ‘%XX’

而非前导模糊查询则可以:

select * from order where desc like ‘XX%’

(3)数据区分度不大的字段不宜使用索引

select * from user where sex=1

原因:性别只有男,女,每次过滤掉的数据很少,不宜使用索引。

经验上,能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态,如果状态值很少,不宜使用索引,如果状态值很多,能够过滤大量数据,则应该建立索引。

(4)在属性上进行计算不能命中索引

select * from order where YEAR(date) < = ‘2017’

即使date上建立了索引,也会全表扫描,可优化为值计算:

select * from order where date < = CURDATE()

或者:

select * from order where date < = ‘2017-01-01’

二、并非周知的SQL实践

(5)如果业务大部分是单条查询,使用Hash索引性能更好,例如用户中心

select * from user where uid=?

select * from user where login_name=?

原因:

B-Tree索引的时间复杂度是O(log(n))

Hash索引的时间复杂度是O(1)

(6)允许为null的列,查询有潜在大坑

单列索引不存null值,复合索引不存全为null的值,如果列允许为null,可能会得到“不符合预期”的结果集

select * from user where name != ‘shenjian’

如果name允许为null,索引不存储null值,结果集中不会包含这些记录。

所以,请使用not null约束以及默认值。

(7)复合索引最左前缀,并不是值SQL语句的where顺序要和复合索引一致

用户中心建立了(login_name, passwd)的复合索引

select * from user where login_name=? and passwd=?

select * from user where passwd=? and login_name=?

都能够命中索引

select * from user where login_name=?

也能命中索引,满足复合索引最左前缀

select * from user where passwd=?

不能命中索引,不满足复合索引最左前缀

(8)使用ENUM而不是字符串

ENUM保存的是TINYINT,别在枚举中搞一些“中国”“北京”“技术部”这样的字符串,字符串空间又大,效率又低。

三、小众但有用的SQL实践

(9)如果明确知道只有一条结果返回,limit 1能够提高效率

select * from user where login_name=?

可以优化为:

select * from user where login_name=? limit 1

原因:

你知道只有一条结果,但数据库并不知道,明确告诉它,让它主动停止游标移动

(10)把计算放到业务层而不是数据库层,除了节省数据的CPU,还有意想不到的查询缓存优化效果

select * from order where date < = CURDATE()

这不是一个好的SQL实践,应该优化为:

$curDate = date(‘Y-m-d’);

$res = mysql_query(

'select * from order where date < = $curDate');
  • 1

原因:

释放了数据库的CPU

多次调用,传入的SQL相同,才可以利用查询缓存

(11)强制类型转换会全表扫描

select * from user where phone=13800001234

你以为会命中phone索引么?大错特错了,这个语句究竟要怎么改?

末了,再加一条,不要使用select *(潜台词,文章的SQL都不合格 =_=),只返回需要的列,能够大大的节省数据传输量,与数据库的内存使用量哟。

VictoriaMetrics | 云原生监控新宠: 使用 vmagent 工具采集 VM 集群指标实战 摘要:本文介绍了vmagent工具的安装部署及配置实践,该工具是VictoriaMetrics官方提供的指标采集组件,支持兼容Prometheus指标采集与转发。文章详细讲解了从二进制方式部署vmagent的步骤,包括下载安装、创建运行环境、配置systemd服务等过程。通过8429端口可查看采集状态,并演示了将Prometheus配置迁移到vmagent的方法。vmagent可实现远程写入VictoriaMetrics集群,为云原生监控提供高效解决方案。 阅读详情

相关推荐

从AMBA到USB:手把手教你评估和选择Synopsys DesignWare里的免费商用IP

本文详细介绍了如何评估和选择Synopsys DesignWare中的免费商用IP,从AMBA到USB等关键模块。通过技术参数核对、验证环境评估和集成注意事项,帮助工程师高效利用这些经过硅验证的商业级IP,提升SoC设计效率。文章还探讨了免费IP与付费IP的边界策略,避免常见陷阱。

weixin_42683394的博客 297

sql 查询中日期条件的优化

1.实例分析如下:select count(0) from info_terminal_user a where trunc(a.REG_DATE,dd) = sysdate;执行计划----------------------------------------------------------   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cos

wenhuiqiao的专栏 4831

TI AWR2944毫米波雷达开发板开箱:用官方Demo快速上手3D点云与热图生成

本文详细介绍了TI AWR2944毫米波雷达开发板的开箱与实战应用,包括硬件准备、软件开发环境搭建、Demo固件刷写与配置、实时可视化与数据解析等全流程指南。通过官方Demo快速上手3D点云与热图生成,帮助开发者高效掌握毫米波雷达技术在工业检测、智能交通等领域的应用。

weixin_42627853的博客 308

高频sql优化技巧10条

以上技巧需结合具体场景选择,优先解决索引缺失、全表扫描、低效分页等问题。建议通过EXPLAIN定位性能瓶颈,并定期维护索引和统计信息(如。

DKPT的博客 522

知识导航神器:Obsidian Breadcrumbs 插件全攻略

Parent: 插件Child: Breadcrumbs 用法这样,它就能识别出你和其他笔记的关系。

m0_73735578的博客 1630

使用JAVA代码转word文档之动态生成数据填充(图文详解)

今天跟公司对接了业务,根据业务需求,乙方需求文档是word格式的,而我们的数据是动态数据,每生成一份数据,就要以word的形式给乙方一份邮件!这就给了我们的工作一定的难度和挑战! 通过阅读资料,团队的帮助以及自我测试,终于实现了这个功能!因为在搜索资料方面,发现各位博主讲的比较模糊,自己碰到了很多bug,浪费了很多宝贵的时间,所以今天写了这篇文章,希望对自己以后或者他人有所帮助! 操作第一步:先准...

huaiyan 7719

java优化技巧_10条SQL优化技巧

一、一些常见的SQL实践(1)负向条件查询不能使用索引select * from order where status!=0 and stauts!=1not in/not exists都不是好习惯可以优化为in查询:select * from order where statusin(2,3)(2)前导模糊查询不能使用索引select * from order where desc like...

weixin_34620780的博客 217

PCB 传输线教程(上):基于 Polar Si9000 与嘉立创工艺的传输线设计

理论线宽是W1,但在实际制作时,铜线顶部会有部分被刻蚀掉,表面被刻蚀后的宽度表示为W2,一般取经验值W2=W1-1,单位为 mil,Si9000 里面默认也是采用 W1,W2 相差 1 mil 的方式进行计算。表面阻抗结构就是简单的在一个平面上走信号线,以另外一个平面为地平面,信号线所在平面不进行铺铜(或铺铜间距大到可以忽略不计),这是最简单的一种结构,只需要知道介质层的厚度和介电常数、信号线厚度就可以进行阻抗计算。这个也是经验值,一般保持默认,或者可以填入 C1 相同的值(即忽略堆积)。

Surrea1的博客 1万+

SQL优化之道 - 或许你不知道的10条SQL技巧

一、一些常见的SQL实践 (1)负向条件查询不能使用索引 select * from order where status!=0 and stauts!=1 not in/not exists都不是好习惯 可以优化为in查询: select * from order where status in(2,3)   (2)前导模糊查询不能使用索

lzw5210的博客 1061

目标检测: yolo26在RK3588上部署

YOLO26发布:端到端目标检测新突破 摘要:Ultralytics最新发布的YOLO26算法采用原生端到端设计,无需NMS后处理,显著提升推理效率。该模型基于三大核心原则: 简洁性:消除NMS步骤,实现直接预测 部署效率:简化集成流程,降低延迟 训练创新:引入MuSGD混合优化器,加速收敛 部署教程显示,YOLO26可适配RK3588等边缘设备,通过ONNX转换和RKNN工具链实现高效部署。其创新架构特别优化了分割、姿态估计等专业任务,标志着目标检测技术的重要革新。 (字数:149)

qianxun 1444

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】装箱问题

装箱问题可以根据不同的维度进行分类。以下是一些常见的装箱问题二维装箱问题:二维装箱问题假设所有物品都是平面上的矩形,并且需要将它们放入平面上的容器中。这个问题的目标是找到一种装箱方案,使得物品不重叠并占据的总面积最小。三维装箱问题:三维装箱问题考虑到物品可以具有高度,并且需要将它们放入三维容器(如箱子或货柜)中。目标是找到一种装箱方案,使得物品不重叠且总体积最小。多维装箱问题:多维装箱问题是指在更高维度空间中进行装箱的问题。除了长度和宽度之外,物品可能具有其他属性,如高度、重量、形状等。

qq_36130719的博客 1572

SQL索引优化3(10条SQL技巧)

SQL技巧一、不能或者没有必要使用索引的情况1.负向条件查询不能使用索引select * from order where status!=0 and stauts!=1 not in/not exists都不是好习惯 可以优化为in查询: select * from order where status in(2,3)2.前导模糊查询不能使用索引select * from o

爱吃韭菜的程序员 419

【Python计量】linearmodels面板数据回归(一)

我们以伍德里奇《计量经济学导论现代方法》的”第14章高级面板数据方法“的案例14.1为例,使用jtrain中的数据来进行固定效应估计。

mfsdmlove的博客 9277

mysql优化(三)或许你不知道的10条SQL技巧

本文来自微信公众号 :架构师之路 有兴趣的朋友可以关注此微信公众号,里面文章都很有分量。 一、一些常见的SQL实践 (1)负向条件查询不能使用索引 select * from order where status!=0 and stauts!=1 not in/not exists都不是好习惯 可以优化为in查询:

Alice_qixin的博客 627

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

我工作10年辗转3家大厂,给你总结出30条高质量的SQL优化技巧!

文章来源:【公众号:捡田螺的小男孩】前言本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。1、查询SQL尽量不要使用select *,而是select具体字段。反例子:select * from employee;正例子:select id,name from employee;理由:只取需要的字段,节省资源、减少网络开销。select * 进...

石杉的架构笔记 405

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

MySQL性能优化的天花板:10条你必须掌握的顶级SQL分析技巧

通过这10种SQL分析方法,可以系统性地定位MySQL性能问题,从慢查询、索引、锁、内存、磁盘IO等多个维度进行优化,显著提升数据库响应速度和吞吐量。

悟空码字的博客 670

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

Oracle-优化建议10条

Oracle-优化建议10条 目录 文章目录***后记*** : 内容 查询多,增删改少的情况下,根据具体情况,合理使用索引,能大幅高效率。 尽量少用’*'代替所有的列 SQL语句尽量使用大写,因为ORACLE默认会把小写转化为大写执行。 连表查询时,尽量减少查询表的次数。 连表查询时,表名尽量使用别名,减少解析时间 连表查询在WHERE之前,WHERE条件过滤规则,优先过滤更多数据的条件。 GROUP BY 优化,不需要的数据在分组前过滤掉。 删除整个表的数据时,使用TRUNCATE代替DEL

gaogzhen的博客 271

sql优化

现在面试过程中,除了开发的基础,面试官通常还会问SQL优化的方面,SQL优化也能体现出来平时对数据库的理解和技术的高低。现在就总结了几个,希望对大家有帮助。1.在表中建立索引,优先考虑where.group by使用到的字段。2.查询条件中,一定不要使用select *,因为会返回过多无用的字段会降低查询效率。应该使用具体的字段代替*,只返回使用到的字段。3.不要在where条件中使用左右两边都是...

Clearinn的博客 261

SQL调优技巧

你好 我从几个方面受益于本网站。 我想与大家分享一些SQL调优技术(简单但有效)。 SQL调优技巧 Oracle技巧会议#6 3/31/98 凯西·格里森(Kathy Gleeson) ________________________________________ SQL是Oracle系统的心脏。 您可以使用许多不同的SQL语句来获得相同的结果。 在一种给定的情况下,通常只有一种...

IT与开发人员的地盘 186

每天前10条记录

1)--每天前10条select a.billno from tbSelfSaleOut awhere a.TheDate>=2007-09-01 00:00:00 and a.TheDate a.Billno in(select top 10 b.BillNo from tbSelfSaleOut b where DATEDIFF(dd,a.TheDate,b.TheDate)=0 or

fjfdszj的专栏 599
上一篇: 微信开发之一键删除好友的技术实现
下一篇: 微信开发之一键撤回消息的技术实现
普通网友
博客等级 码龄4年 283粉丝 122原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值