1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，要盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)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(píng)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(shí)，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(gè)字符的空間的，如果是varchar這樣的變長(zhǎng)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

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個(gè)字段有索引，一個(gè)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'

5.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對(duì)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(shí)候用?exists 代替 in?是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。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(qiáng)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(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(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/2 = 100

應(yīng)改為:

select id from t where num = 100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ -–name以abc開頭的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0 -–‘2005-11-30’ --生成的id

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'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引字段作為條件時(shí)，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(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：
create table #t(…)

13.Update 語句，如果只更改1、2個(gè)字段，不要Update全部字段，否則頻繁調(diào)用會(huì)引起明顯的性能消耗，同時(shí)帶來大量日志。
14.對(duì)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(huì)很高，性能很差。
15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會(huì)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。

16.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(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)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(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)，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。
17.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)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。
18.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(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B 接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
19.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar?，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來說，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
20.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。
21.盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限(只有主鍵索引)。
22. 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?#xff0c;例如，當(dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件， 最好使用導(dǎo)出表。
23.在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)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；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。
24.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。
25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。
26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。
27.與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

實(shí)際案例分析：拆分大的?DELETE?或INSERT?語句，批量提交SQL語句
　　如果你需要在一個(gè)在線的網(wǎng)站上去執(zhí)行一個(gè)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(gè)網(wǎng)站停止相應(yīng)。因?yàn)檫@兩個(gè)操作是會(huì)鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進(jìn)不來了。
　　Apache?會(huì)有很多的子進(jìn)程或線程。所以，其工作起來相當(dāng)有效率，而我們的服務(wù)器也不希望有太多的子進(jìn)程，線程和數(shù)據(jù)庫鏈接，這是極大的占服務(wù)器資源的事情，尤其是內(nèi)存。
　　如果你把你的表鎖上一段時(shí)間，比如30秒鐘，那么對(duì)于一個(gè)有很高訪問量的站點(diǎn)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(huì)讓你的WEB服務(wù)崩潰，還可能會(huì)讓你的整臺(tái)服務(wù)器馬上掛了。
　　所以，如果你有一個(gè)大的處理，你一定把其拆分，使用?LIMIT?oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個(gè)好的方法。下面是一個(gè)mysql示例：

while(1){//每次只做1000條mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);if(mysql_affected_rows() == 0){
//刪除完成，退出！break；}//每次暫停一段時(shí)間，釋放表讓其他進(jìn)程/線程訪問。 usleep(50000)}

轉(zhuǎn)：http://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3850440.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案（转）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。