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在千万级的数据库查询中,如何提高效率?

發布時間:2025/1/21 数据库 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 在千万级的数据库查询中,如何提高效率? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1) 數據庫設計方面

a. 對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b. 應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描, 如: select id from t where num is null 可以在num上設置默認值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:select id from t where num=0 c. 并不是所有索引對查詢都有效,SQL是根據表中數據來進行查詢優化的,當索引列有大量數據重復時,查詢可能不會去利用索引,如一表中有字段gender,male、female幾乎各一半,那么即使在gender上建了索引也對查詢效率起不了作用。 d. 索引并不是越多越好,索引固然可以提高相應的 select 的效率,但同時也降低了 insert 及 update 的效率,因為 insert 或 update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。 e. 應盡可能的避免更新索引數據列,因為索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整,會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新索引數據列,那么需要考慮是否應將該索引建為索引。 f. 盡量使用數字型字段,若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符,而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。 g. 盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因為首先變長字段存儲空間小,可以節省存儲空間,其次對于查詢來說,在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。 h. 盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據,請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。 i. 避免頻繁創建和刪除臨時表,以減少系統表資源的消耗。 j. 臨時表并不是不可使用,適當地使用它們可以使某些例程更有效,例如,當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是,對于一次性事件,最好使用導出表。 k. 在新建臨時表時,如果一次性插入數據量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數據量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然后insert。 l. 如果使用到了臨時表,在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

2) SQL語句方面

a. 應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則引擎將放棄使用索引而進行全表掃描。 b. 應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如: select id from t where num=10 or num=20 可以這樣查詢: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 c. in 和 not in 也要慎用,否則會導致全表掃描,如:select id from t where num in(1,2,3)對于連續的數值,能用 between 就不要用 in 了:select id from t where num between 1 and 3 d. 下面的查詢也將導致全表掃描:select id from t where name like ‘%abc%’ e. 如果在 where 子句中使用參數,也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量,但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然而,如果在編譯時建立訪問計劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描: select id from t where num=@num 可以改為強制查詢使用索引: select id from t with(index(索引名)) where num=@num f. 應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如: select id from t where num/2=100 應改為: select id from t where num=100*2 g. 應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。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 應改為: select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′ h. 不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算,否則系統將可能無法正確使用索引。 i. 不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個空表結構: select col1,col2 into #t from t where 1=0 這類代碼不會返回任何結果集,但是會消耗系統資源的,應改成這樣:create table #t(…) j. 很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇: 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) k. 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。 l. 盡量避免使用游標,因為游標的效率較差,如果游標操作的數據超過1萬行,那么就應該考慮改寫。 m. 盡量避免向客戶端返回大數據量,若數據量過大,應該考慮相應需求是否合理。 n. 盡量避免大事務操作,提高系統并發能力。

3) java方面:重點內容

a.盡可能的少造對象。 b.合理擺正系統設計的位置。大量數據操作,和少量數據操作一定是分開的。大量的數據操作,肯定不是ORM框架搞定的。 c.使用JDBC鏈接數據庫操作數據 d.控制好內存,讓數據流起來,而不是全部讀到內存再處理,而是邊讀取邊處理; 計算向數據移動 e.合理利用內存,有的數據要緩

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的在千万级的数据库查询中,如何提高效率?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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