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本篇內(nèi)容介紹了“怎么避免SQL全表查詢”的有關(guān)知識,在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
1、模糊查詢效率很低:
原因:like本身效率就比較低,應(yīng)該盡量避免查詢條件使用like;對于like ‘%...%’(全模糊)這樣的條件,是無法使用索引的,全表掃描自然效率很低;另外,由于匹配算法的關(guān)系,模糊查詢的字段長度越大,模糊查詢效率越低。
解決辦法:首先盡量避免模糊查詢,如果因?yàn)闃I(yè)務(wù)需要一定要使用模糊查詢,則至少保證不要使用全模糊查詢,對于右模糊查詢,即like ‘…%’,是會使用索引的;左模糊like
‘%...’無法直接使用索引,但可以利用reverse + function index 的形式,變化成 like ‘…%’;全模糊是無法優(yōu)化的,一定要的話考慮用搜索引擎。出于降低服務(wù)器的負(fù)載考慮,盡可能地減少數(shù)據(jù)庫模糊查詢。
2、查詢條件中含有is null的select語句執(zhí)行慢
原因: 9i中,查詢字段is null時單索引失效,引起全表掃描。
解決方法:SQL語法中使用NULL會有很多麻煩,最好索引列都是NOT NULL的;對于is null,可以建立組合索引,nvl(字段,0),對表和索引analyse后,is null查詢時可以重新啟用索引查找,但是效率還不是值得肯定;is not null 時永遠(yuǎn)不會使用索引。一般數(shù)據(jù)量大的表不要用is null查詢。
3、查詢條件中使用了不等于操作符(<>、!=)的select語句執(zhí)行慢
原因:SQL中,不等于操作符會限制索引,引起全表掃描,即使比較的字段上有索引
解決方法:通過把不等于操作符改成or,可以使用索引,避免全表掃描。例如,把column<>’aaa’,改成column<’aaa’ or column>’aaa’,就可以使用索引了。
4、使用組合索引,如果查詢條件中沒有前導(dǎo)列,那么索引不起作用,會引起全表掃描;但是從Oracle9i開始,引入了索引跳躍式掃描的特性,可以允許優(yōu)化器使用組合索引,即便索引的前導(dǎo)列沒有出現(xiàn)在WHERE子句中。例如:create index skip1 on emp5(job,empno); 全索引掃描 select count(*) from emp5 where empno=7900; 索引跳躍式掃描 select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900; 前一種是全表掃描,后一種則會使用組合索引。
5、or語句使用不當(dāng)會引起全表掃描
原因:where子句中比較的兩個條件,一個有索引,一個沒索引,使用or則會引起全表掃描。例如:where A=:1 or B=:2,A上有索引,B上沒索引,則比較B=:2時會重新開始全表掃描。
6、組合索引,排序時應(yīng)按照組合索引中各列的順序進(jìn)行排序,即使索引中只有一個列是要排序的,否則排序性能會比較差。例如:create index skip1 on emp5(job,empno,date); select job,empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ order by job,empno,date desc; 實(shí)際上只是查詢出符合job=’manager’and empno=’10’條件的記錄并按date降序排列,但是寫成order by date desc性能較差。
7、Update 語句,如果只更改1、2個字段,不要Update全部字段,否則頻繁調(diào)用會引起明顯的性能消耗,同時帶來大量日志。
8、對于多張大數(shù)據(jù)量(這里幾百條就算大了)的表JOIN,要先分頁再JOIN,否則邏輯讀會很高,性能很差。
9、select count(*) from table;這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描,并且沒有任何業(yè)務(wù)意義,是一定要杜絕的。
10、sql的where條件要綁定變量,比如where column=:1,不要寫成where column=‘aaa’,這樣會導(dǎo)致每次執(zhí)行時都會重新分析,浪費(fèi)CPU和內(nèi)存資源。
“怎么避免SQL全表查詢”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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