MYSQL优化总结

转载于 2018-12-27 11:59:57 发布 · 104 阅读

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查询尽量避免全表扫描
以下相关查询将会导致数据库引擎放弃索引而进行全表扫描：

场景	解决方案
字段无索引	在 where 和 order by 所设计到的列上创建索引
where 子句中使用 != 或者 <> 操作符	避免使用
where 子句中使用 or 来连接条件	select username from user where age=19 union all delect username from user where status=1
where 子句中对字段进行 NULL 值判断	给字段一个默认值
where 子句中使用 in 和 not in 进行查询	考虑使用 between 和 exists 代替 in
where 子句中使用 like 进行查询	全文检索
where 子句中使用参数	使用索引
where 子句中对字段进行表达式操作	避免使用
where 子句中对字段进行函数操作	避免使用
where 子句的 “=” 左边使用函数、算数运算或者表达式运算	避免使用
使用复合索引	使用该索引中第一个字段作为条件保证系统使用该索引，并尽可能让字段顺序与索引顺序相一致
无意义的查询	避免使用
不带任何条件的count，没有任何业务意义	添加条件

以下为造成全表扫描的具体SQL语句和优化

优化前	优化后
select username from user where status = null	select username from user where status = 0（给默认值）
select username from user where status = 0 or age =19	select username from user where status = 0 union all select username from user where age = 19
select username from user where age in (17,18,19)	select username from user where age between 17 and 19
select num from a where num in(select num from b)	select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
select username from user where username like ‘%L%’	-
select username from user where age = $age	select username from user with (index(索引)) where age = @age
select username from user num/2 = 100	select username from user where age = 10*2
select col1,col2 into #t from t where 1=0	create table #t(…)

其他优化

更新数据的一两个字段，不要Update全部的字段，以免造成不必要的性能损耗，产生大量的日志
添加适量的索引，索引会提高 select 的效率，也会降低 insert 和 update 的效率，因为 insert 和 update 可能会重建索引
引擎查询和连接时会逐个比较字符串的每一个字符，数字只需要一次，所以字段的值能用数字型就尽量不用字符型
char 和 varchar ，char 的查询效率高，但是比较占用存储空间；varchar 比较节约存储空间但是查询效率不高
进行数据的查询，只查询需要的数据，不进行过多的字段查询
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理
尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写
使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效
如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定
与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好
在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert
避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗
尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）
应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息