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′