大数据量惯用优化方法

优化人员工作时免不了要接触到大数据量的问题，下面就将平时收集的一些关于大数据量的优化方法整理记录一下，也是和大家一起共享哦。

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：

_selectid from t where numis 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：

_selectid from t where num=0

2. 应尽量避免在 where 子句中使用！=或<>操作符，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数，因此需要搜索该表的所有行。

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：

_selectid from t where num=10or num=20

可以这样查询：

_selectid from t where num=10

union all

_selectid from t where num=20

4. in和 not in也要慎用，因为in会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。如：

_selectid from t where numin（1,2,3）

对于连续的数值，能用 between就不要用 in了：

_selectid from t where numbetween 1 and 3

5. 尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。 见如下例子：

_select* FROM T1 WHERE NAME LIKE‘%L%’

_select* FROM T1 WHERESUBSTING（NAME,2,1）=’L’

_select* FROM T1 WHERE NAME LIKE‘L%’

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

6. 必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 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：

_selectid from t where

可以改为强制查询使用索引：

_selectid from t with（index（索引名）） where

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* FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为：

SELECT* FROM T1 WHERE F1=100*2

_select*FROM RECORD WHERESUBSTRING（CARD_NO,1,4）=’5378’

应改为：

_select*FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECTmember_number,first_name,last_name FROM members

WHEREDATEDIFF（yy,datofbirth,GETDATE（））> 21

应改为：

SELECTmember_number,first_name,last_name FROM members

WHEREdateofbirth

即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

8. 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：

_selectid from t where substring（name,1,3）=’abc’—name

以abc开头的id

_selectid from t wheredatediff（day,createdate,’2005-11-30′）=0–‘2005-11-30’

生成的id

应改为：

_selectid from t where name like ‘abc%’

_selectid from t where createdate>=’2005-11-30’and createdate<‘2005-12-1′