通过索引优化sql

sql语句的优化最重要的一点就是要合理使用索引,下面介绍一下使用索引的一些原则:

1.最左前缀匹配原则。
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。所以要尽量把“=”条件放在前面,把范围查询(>、<、between、like)条件放在最后。
例:
不会用到b的索引:
where a=1 and c>0 and b=2

会用到b的索引:
where a=1 and b=2 and c>0


2.尽量选择区分度高的列作为索引。
区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少。

3.当取出的数据超过全表数据的20%时,不会使用索引。

4.使用like时赢注意一些规则
例:
不使用索引:
like '%L%'
like '%L'

使用索引:
like 'L%'


5.尽量将or 转换为 union all
例:
不使用索引:
select * from user where name='a' or age='20'

使用索引:
select * from user where name='a' union all select * from user where age='20'


6.字段加函数不会使用索引。所以尽量把函数放在数值上.
例:
不使用索引:
where truncate(price) = 1

使用索引:
where price > 1 and price < 2


7.如果使用数字作为字符,则数字需要加引号,否则mysql会自动在列上加数据类型转换函数。
例:
不使用索引
where mobile=18534874321

使用索引
where mobile=’18534874321’


8.字段加运算符不会使用索引。所以尽量把运算放在数值上
例:
不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT + 3000 >5000;

使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT > 2000 ;


9.使用组合索引时,必须要包括第一个列。
例:
alter table test add index(a,b,c):

不使用索引:
where b=1,c=2
where b=1
where c=2

使用索引:
where a=1,b=1,c=2
where a=1,b=1
where a=1,c=2


10.尽量避免使用is null或is not null
例:
不使用索引:
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;

使用索引:
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >0;


11.不等于(!=)不会使用索引
不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT !=0;

使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT >0;


12.ORDER BY 子句只在以下的条件下使用索引:
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中不能既有ASC也有DESC
例如:
alter table t1 add index(a,b);
alter table t1 add index(c);

不使用索引:
select * from t1 order by a,c; 不在一个索引中
select * from t1 order by b; 没有出现组合索引的第一列
select * from t1 order by a asc, b desc; 混合ASC和DESC

select * from t1 where a=1 order by c; where和order by用的不是同一个索引,where使用索引,order by不使用。
使用索引:
select * from t1 order by a,b;
select * from t1 order where a=1 order by b;
select * from t1 order where a=1 order by a,b;
select * from t1 order by a desc, b desc;
select * from t1 where c=1 order by c;


13.索引不是越多越好。mysql需要资源来维护索引,任何数据的变更(增删改)都会连带修改索引的值。所以,需要平衡考虑索引带来的查询加速和增删改减速。
其他注意事项:
1.尽量避免使用select *
2.尽量使用表连接(join)代替子查询select * from t1 where a in (select b from t2)
3.性能方面,表连接 > (not) exists > (not) in
1)用exists代替in
低效:
SELECT *
FROM EMP
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)

高效:
SELECT *
FROM EMP
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)

2)用not exists代替not in
低效:
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);

高效:
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);

3)用表连接代替exists
exits:
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);

表连接:
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;


14.清除不必要的排序
低效:
select count(*) from (select * from user where id > 40 order by id);

高效:
select count(*) from (select * from user where id > 40);


15.having -> where
避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.
低效:
select * from user group by id having id > 40;

高效:
select * from user where id > 40 group by id;


16.除非确实需要去掉重复的行,否则尽量使用union all而不是union。因为union会自带distinct操作,代价很大.

使用explain查看sql性能
1.explain用法:在select之前加上explain即可。
例如:
explain select * from test;

注意:explain并不会真正运行语句,而是只返回执行计划。
怎么看执行计划?一个简单的优化原则:令sql读取尽可能少的行。

2.实战案例1:
问题语句运行超过5s:
SELECT `branch`.`id`, `branch`.`name`, `branch`.`registered_time`, `branch_region`.`region_id`, `user`.`username`, `user`.`mobile`, count(o.order_id) as order_num
FROM (`branch`)
LEFT JOIN `user` ON `user`.`branch_id` = `branch`.`id`
LEFT JOIN `branch_role` ON `branch_role`.`id` = `user`.`role_id`
LEFT JOIN `branch_region` ON `branch_region`.`branch_id` = `branch_role`.`branch_id`
LEFT JOIN `orders` o ON `branch`.`id` = `o`.`supplier_id`
WHERE branch.id NOT IN (select supplier_id from signing where seller_id=6683 and status < 6)
AND `branch`.`group` = 'SUPPLIER'
AND `branch_role`.`flag` = 'ADMINISTRATOR'
AND `branch`.`status` = 'NORMAL'
GROUP BY `branch`.`id`
ORDER BY `branch`.`registered_time` desc
LIMIT 20;

使用explain查看执行计划:

根据“读取尽可能少的数据”的原则,发现读取行数最多的步骤读取了4792行。进而发现这个步骤没有用到索引(NULL)。而这个没有用索引的表是orders的supplier_id列。
加索引试试看:
alter table orders add index(supplier_id);

再次使用explain查看执行计划:

可以看到这个步骤使用了索引,读取的行数减少到了599行。
实际执行一下,秒出。

3.explain执行计划各个字段的意义:
1)id:语句的执行顺序,倒序执行
2)select_type:主要有以下几个类型:
lsimple:表示简单的select,没有union和子查询
lprimary:最外层的select。在有子查询的语句中,最外面的select查询就是primary
lunion:union语句的第二个或者说是后面那一个
lunion result:union的结果
lsubquery: 子查询中的第一个 select

转载于:https://www.cnblogs.com/ericz2j/p/11109203.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为01之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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