SQL 数据优化索引建suo避免全表扫描
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SQL 数据优化索引建suo避免全表扫描
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小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：
Mysql怎么样避免全表扫描，sql查询优化
1. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
NULL对于大多数数据库都需要特殊处理，mysql也不例外，它需要更多的代码，更多的检查和特殊的索引逻辑，有些开发人员完全没有意识到，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列 就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
此例可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
2. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如，“SELECT id FROM t WHERE col LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引，但“SELECT
id FROM t WHERE col LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。
3. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%' 或者
select id from t where name like '%abc' 或者
若要提高效率，可以考虑全文检索。
而select id from t where name like 'abc%' 才用到索引
7. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推 迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9. 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id 应改为:
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“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样： create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.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。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.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）。 21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.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。
24.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。
25.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。 26.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。
27.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。
28.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。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.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。
sql优化常用的15种方法
sql优化常用的15种方法：
1. **索引优化**：使用索引可以提高查询速度。在经常用于查询的列上创建索引，可以提高查询速度。根据查询条件来选择合适的索引类型，例如单列索引、组合索引等。
2. **避免全表扫描**：全表扫描会逐行检查表中的所有数据，效率较低。可以通过筛选条件来减少需要扫描的数据量，提高查询速度。
3. **使用合适的数据类型**：选择合适的数据类型可以提高数据存储和查询的速度。例如，使用整数类型代替字符串类型，可以减少数据处理的复杂性和时间。
4. **减少查询中的数据量**：查询过程中需要处理的数据量越大，查询速度就越慢。因此，应尽可能减少查询结果集的大小。
5. **合理使用聚合函数**：聚合函数可以用于对数据进行统计和计算，但它们会消耗一定的计算资源和时间。应根据实际需求合理使用聚合函数。
6. **优化SQL语句**：避免使用复杂的SQL语句和嵌套查询，可以使用临时表或子查询等手段简化SQL语句。
7. **使用合适的事务隔离级别**：不同的事务隔离级别会影响数据的完整性和查询速度。应根据实际需求选择合适的事务隔离级别。
8. **合理使用缓存**：缓存可以提高查询速度和响应速度，但需要根据实际情况选择合适的缓存策略和数据存储方式。
9. **优化连接方式**：不同的连接方式对性能的影响不同。应根据实际情况选择合适的连接方式，例如使用连接池、批量处理等手段。
10. **使用合适的数据库引擎**：不同的数据库引擎对性能的影响不同。应根据实际需求选择合适的数据库引擎。
11. **调整数据库配置**：数据库的配置参数对性能有很大影响。应根据实际情况调整数据库的配置参数，例如缓冲区大小、内存分配等。
12. **优化数据存储结构**：根据实际需求和业务场景，合理设计数据表的结构和存储方式，以提高查询速度和数据存储效率。
13. **定期优化数据库**：定期对数据库进行性能分析和优化，查找潜在的性能瓶颈和问题，并及时进行修复和改进。
14. **使用分区表**：分区表可以将数据分散存储在不同的分区中，提高查询速度和数据管理效率。应注意根据实际情况选择合适的分区策略和分区数量。
15. **监控和分析数据库性能**：通过监控和分析数据库性能，可以及时发现潜在的问题和瓶颈，并进行针对性优化。可以使用专门的性能分析工具或数据库管理系统提供的监控功能来帮助分析数据库性能。
这些优化方法可以帮助我们更好地优化SQL查询，提高数据库的性能和响应速度。在实施这些方法时，应根据实际情况进行测试和调整，以找到最适合自己应用的方法。
sql优化常用的15种方法
sql优化常用的15种方法：
1. **索引优化**：使用索引可以提高查询速度。在经常用于查询的列上创建索引，可以提高查询速度。根据查询条件来选择合适的索引类型，例如单列索引、组合索引等。
2. **避免全表扫描**：全表扫描会逐行检查表中的所有数据，效率较低。可以通过筛选条件来减少需要扫描的数据量，提高查询速度。
3. **使用合适的数据类型**：选择合适的数据类型可以提高数据存储和查询的速度。例如，使用整数类型代替字符串类型，可以减少数据处理的复杂性和时间。
4. **减少查询中的数据量**：查询过程中需要处理的数据量越大，查询速度就越慢。因此，应尽可能减少查询结果集的大小。
5. **合理使用聚合函数**：聚合函数可以用于对数据进行统计和计算，但它们会消耗一定的计算资源和时间。应根据实际需求合理使用聚合函数。
6. **优化SQL语句**：避免使用复杂的SQL语句和嵌套查询，可以使用临时表或子查询等手段简化SQL语句。
7. **使用合适的事务隔离级别**：不同的事务隔离级别会影响数据的完整性和查询速度。应根据实际需求选择合适的事务隔离级别。
8. **合理使用缓存**：缓存可以提高查询速度和响应速度，但需要根据实际情况选择合适的缓存策略和数据存储方式。
9. **优化连接方式**：不同的连接方式对性能的影响不同。应根据实际情况选择合适的连接方式，例如使用连接池、批量处理等手段。
10. **使用合适的数据库引擎**：不同的数据库引擎对性能的影响不同。应根据实际需求选择合适的数据库引擎。
11. **调整数据库配置**：数据库的配置参数对性能有很大影响。应根据实际情况调整数据库的配置参数，例如缓冲区大小、内存分配等。
12. **优化数据存储结构**：根据实际需求和业务场景，合理设计数据表的结构和存储方式，以提高查询速度和数据存储效率。
13. **定期优化数据库**：定期对数据库进行性能分析和优化，查找潜在的性能瓶颈和问题，并及时进行修复和改进。
14. **使用分区表**：分区表可以将数据分散存储在不同的分区中，提高查询速度和数据管理效率。应注意根据实际情况选择合适的分区策略和分区数量。
15. **监控和分析数据库性能**：通过监控和分析数据库性能，可以及时发现潜在的问题和瓶颈，并进行针对性优化。可以使用专门的性能分析工具或数据库管理系统提供的监控功能来帮助分析数据库性能。
这些优化方法可以帮助我们更好地优化SQL查询，提高数据库的性能和响应速度。在实施这些方法时，应根据实际情况进行测试和调整，以找到最适合自己应用的方法。
sql优化的几种方式
一、SQL优化的一些方法
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=03.避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。如：select name from table where id <> 0数据库在查询时，对 != 或 <> 操作符不会使用索引，而对于 < 、 <= 、 = 、 > 、 >= 、 BETWEEN AND，数据库才会使用索引。因此对于上面的查询，正确写法应该是：select name from table where id < 0union allselect name from table where id > 0
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=205.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了： select id from t where num between 1 and 36.下面的查询也将导致全表扫描： select id from t where name like ‘%abc%‘7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： select id from t where num/2=100 应改为: select id from t where num=100*28.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： select id from t where substring(name,1,3)=‘abc‘--name以abc开头的id 应改为: select id from t where name like ‘abc%‘9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。（最左前缀效应） 11.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择： select num from a where num in(select num from b) 用下面的语句替换： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)12.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。13.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率， 因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。 一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。14.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。 这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。15.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。16.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
17.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。
sql优化的几种方式
标签：catstsrop方式连续性能数字字符型连接
常见的sql优化技巧(如何sql优化)
开发中常用的sql优化的方法数据量多的时候，sql优化会提升执行效率1、对sql查询优化，避免全表扫描，考虑在where或orderby涉及的列上建立索引。2、避免在where后条件子句中对
SQL优化的方法
为了减少请求量，我们还需要把多个的css，js文件合并为一个文件。
对于css，js，还有额外的优化，css样式基本放到页面的最前面，head标签里，而js脚本尽量放到页面最下方。
如果前端显示是大量的图片列表，我们可以考虑使用lazyload，延迟加载，比如当页面滚动条移到对应位置时，才显示对应的图片。
对于页面上的图标，我们可以考虑使用矢量图标，比如一些字体图标。
对于要使用非矢量图标的，我们可以考虑将所有图标使用Sprites功能，把所有的小图标做成一个大图片，然后使用css的background-position来定位显示对应的图标。更多网友回答：答：你好，SQL优化的一些方法1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。企业回
答：在ASO这块就做的蛮不错的,一直专注于应用商店优化,因为专注所以专业;专注应用商店下载量优化、评分优化、关键词排名优化、关键词覆盖、产品权重提升等等整体方案优化服务柚鸥网络-全球ASO优化服务商专注ASO优化已11年！；2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应；3、没有创建计算列导致查询不优化；4、内存不足；5、网络速度慢；6、查询出的
答：SQL语句调优，要看在什么数据库平台，数据库不同使用的调优方式也不同。总体来说，一种是通过查询系统数据库，找出最消耗资源的SQL，然后进行调优。在有一种就是对已有的SQL语句进行调优，通常是查看SQL执行计划，是否有使用
答：进行SQL性能优化的方法：1、SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。2、使用『临时表』缓存中间结果。简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大
答：识别低效执行的SQL语句：虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：SELECTEXECUTIONS,DISK_READS,BUFFER_GETS,ROUND/
答：常见的拼音汉字，它的优化技能应该是一个拼音课和两个拼组成一个汉字，两瓶和三个拼音组成一个汉字，他的技能是无法衡量的
答：