数据库 查询优化

数据库领域数据仓库的查询优化技巧 数据仓库查询优化是确保大数据分析效率的关键技术。本文旨在为数据库管理员、数据分析师和开发人员提供一套完整的查询优化方法论,涵盖从基础优化原则到高级技巧的全方位内容。本文首先介绍数据仓库查询优化的基础概念,然后深入探讨各种优化技术,最后通过实际案例展示优化效果。文章包含理论讲解、数学建模和实战代码三大部分。OLAP:联机分析处理,面向分析的查询模式ETL:抽取、转换、加载的数据处理流程MPP:大规模并行处理架构CDC:变更数据捕获技术智能化优化基于机器学习的代价估计自适应查询执行计划。 阅读详情

避免全表扫描

当我们的where过滤的字段没有索引时,就会发生全表扫描,如下,当我们的Name字段没有索引时,就会发生全部扫描

select * 
from dbo.Pages
where Name = 'Home'

当字段拥有索引时,我们对字段使用函数或表达式也会发生全表扫描

-- 这里会发生全表扫描
select * 
from dbo.Pages
where SUBSTRING(Name, 1, 2) = 'Ho'

-- 改进:使用like
select * 
from dbo.Pages
where Name like 'Ho%'

-- 这里会发生全表扫描
select * 
from dbo.Pages
where PostNum/2 = 10

-- 改进
select * 
from dbo.Pages
where PostNum = 10*2

少用负向查询

负向查询会引发全表扫描,如下是负向查询符号
Not, !=, <>, !<, Not Exists, Not In
非负向查询符号
=, <, >, >=, <=, Between, Link(同配符在后面是是非负,如’陈%’)
我们应该可以使用or和and将非负向查询符号替换负向查询符号

-- 这里会发生全表扫描
select * 
from dbo.PageDatas
where Click != 0

-- 改进:使用like
select * 
from dbo.PageDatas
where Click < 0 or Click > 0

And和Or

And连接的多个字段,如果有一个字段有索引,那么数据库会优先通过该字段筛选出数据,其他字段则在该筛选的基础上筛选,所以And连接的字段中只要有一个字段有索引,就可以大幅度提供搜索速度
OR不一样,OR连接的多个字段必须每个字段都有索引,否则会引发全表扫描

Where的查询顺序

当我们使用And或Or连接多个条件时,sqlserver得where会先查询最右边的条件,如果最右边的条件能筛选出一个较小的结果集,那么在执行接下来的条件时会遍历的很少
– 几乎所有人的 age 都大于
– 第一次筛选对整个表进行筛选,结果集也差不多是整个表
– 第二次也是对整个表进行选项

select * 
from dbo.Person
where Name = 'Cql' and Age > 2

-- 改进
select * 
from dbo.Person
where Age > 2 and Name = 'Cql'

注:现在的数据库都有查询优化器,可以优化where的顺序,不改进问题也不大

内嵌视图取代临时表

如下 t 就是内嵌视图

select * 
from (
    select top 5 *
    from dbo.Pages
) as t

使用存储过程代替sql语句

服务器想要数据库执行sql语句,会发送sql语句给数据库,如果sql语句很大,应该考虑使用存储过程代替sql语句

分表

对于具有索引的查询,分表的性能优化不大,例如从200万的行数据查找某一行,通过主键最多执行21个步骤,而通过没有索引的字段查找则需200万次,如果将该表分为2个表,则通过主键最多执行20个步骤,而通过没有索引的字段查找则需100万步骤
虽然如此,但我们还是说一下得说一下分表
基于面向对象得建模,如“人”表有3个人群,分别为“小孩”、“中年”、“老年”,这3个实体均继承“人”这个实体,我们可以使用EF得TPC模式将这3个实体得数据分别映射到3个表中

分库

分库时间上就是划分子系统,将一个大系统分为多个子系统,每个子系统都拥有自己得数据库

优化数据库查询 在实际项目中,优化查询的推荐流程如下:fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;否是否是识别慢查询使用EXPLAIN分析执行计划识别是否全表扫描或排序是否使用索引优化WHERE语法优化索引选择与顺序改写SQL结构测试执行时间是否达标记录优化方案并上线这张图清晰展示了从识别慢SQL到上线优化方案的完整流程,确保每一次优化都能闭环验证效果。 阅读详情

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