SQL性能優(yōu)化的示例

小編給大家分享一下SQL性能優(yōu)化的示例，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

SQL性能優(yōu)化

1、SELECT 語句務(wù)必指明字段名稱

SELECT * 會增加很多不必要的消耗，（cpu、io、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬）；增加了使用覆蓋索引的可能性；

當(dāng)表結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時，前斷也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

2、SQL語句中IN包含的值不應(yīng)太多

MySQL對于IN做了相應(yīng)的優(yōu)化，即將IN中的常量全部存儲在一個數(shù)組里面，而且這個數(shù)組是排好序的。

但是如果數(shù)值較多，產(chǎn)生的消耗也是比較大的。對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用連接來替換。

3、區(qū)分in和exists，not in 和not exists

select * from 表A 
where id in (select id from 表B)

等價于

select * from 表A 
where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

區(qū)分in和exists主要是造成了驅(qū)動順序的改變（這是性能變化的關(guān)鍵），如果是exists，那么以外層表為驅(qū)動表，先被訪問，如果是IN，那么先執(zhí)行子查詢。

所以IN適合于外表大而內(nèi)表小的情況；EXISTS適合于外表小而內(nèi)表大的情況。

4、不建議使用%前綴模糊查詢

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，這種查詢會導(dǎo)致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。

避免隱式類型轉(zhuǎn)換：

where子句中出現(xiàn) column 字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換，建議先確定where中的參數(shù)類型

5、對于聯(lián)合索引來說，要遵循最左前綴法則

舉列來說索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name這樣的順序，但是name;school都無法使用這個索引。

所以在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面

總結(jié)以上建議：

1、避免對索引字段進行計算操作

2、避免在索引字段上使用 not <> !=

3、避免在索引字段上使用 is null , is not null

3、避免在索引字段上出現(xiàn)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

4、避免在索引字段上使用函數(shù)

5、避免建立索引的列中使用空值

6、對與WHERE的語句法則

7、盡量避免在WHERE子句中使用in， not in 或者 having ，可以使用exist ,not exist 代替 in ,not in

8、不要以字符格式聲明數(shù)字， 不要以數(shù)字格式聲明字符值，否則會使索引無效

以上是“SQL性能優(yōu)化的示例”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！