52條SQL語句教你性能優(yōu)化

更新時間：2021年05月25日 09:42:24 作者：SimpleWu

性能不理想的系統(tǒng)中除了一部分是因為應(yīng)用程序的負(fù)載確實超過了服務(wù)器的實際處理能力外，更多的是因為系統(tǒng)存在大量的SQL語句需要優(yōu)化，本文就介紹了52條優(yōu)化方法，感興趣的可以了解一下

1，對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2，應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，創(chuàng)建表時NULL是默認(rèn)值，但大多數(shù)時候應(yīng)該使用NOT NULL，或者使用一個特殊的值，如0，-1作為默認(rèn)值。

3，應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有對以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE。

4，應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，可以使用UNION合并查詢： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5，in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：Select id from t where num between 1 and 3

6，下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：select id from t where name like ‘%abc%' 或者select id from t where name like ‘%abc'若要提高效率，可以考慮全文檢索。而select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%' 才用到索引

7，如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。

8，應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作

9,很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇： select num from a where num in(select num from b).用下面的語句替換： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

10,索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

11,應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

12，盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。

13，盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

14，最好不要使用”“返回所有： select from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

15，盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

16，使用表的別名(Alias)：當(dāng)在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名并把別名前綴于每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間并減少那些由Column歧義引起的語法錯誤。

17，使用“臨時表”暫存中間結(jié)果

簡化SQL語句的重要方法就是采用臨時表暫存中間結(jié)果，但是，臨時表的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些，將臨時結(jié)果暫存在臨時表，后面的查詢就在tempdb中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執(zhí)行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了并發(fā)性能。

18，一些SQL查詢語句應(yīng)加上nolock，讀、寫是會相互阻塞的，為了提高并發(fā)性能，對于一些查詢，可以加上nolock，這樣讀的時候可以允許寫，但缺點是可能讀到未提交的臟數(shù)據(jù)。使用 nolock有3條原則。查詢的結(jié)果用于“插、刪、改”的不能加nolock ！查詢的表屬于頻繁發(fā)生頁分裂的，慎用nolock ！使用臨時表一樣可以保存“數(shù)據(jù)前影”，起到類似Oracle的undo表空間的功能，能采用臨時表提高并發(fā)性能的，不要用nolock 。

19，常見的簡化規(guī)則如下：不要有超過5個以上的表連接（JOIN），考慮使用臨時表或表變量存放中間結(jié)果。少用子查詢，視圖嵌套不要過深,一般視圖嵌套不要超過2個為宜。

20，將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計算好放在表中，查詢的時候再Select。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費計算。

21，用OR的字句可以分解成多個查詢，并且通過UNION 連接多個查詢。他們的速度只同是否使用索引有關(guān),如果查詢需要用到聯(lián)合索引，用UNION all執(zhí)行的效率更高.多個OR的字句沒有用到索引，改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關(guān)鍵的問題是否用到索引。

22，在IN后面值的列表中，將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面，出現(xiàn)得最少的放在最后面，減少判斷的次數(shù)。

23，盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上，減少網(wǎng)絡(luò)的開銷，如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優(yōu)化過、并且被組織到一個執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲在數(shù)據(jù)庫中的SQL語句，是控制流語言的集合，速度當(dāng)然快。反復(fù)執(zhí)行的動態(tài)SQL,可以使用臨時存儲過程，該過程（臨時表）被放在Tempdb中。

24，當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時，配制線程數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5，這樣能發(fā)揮最大的效率；否則使用配制線程數(shù)量<最大連接數(shù)啟用SQL SERVER的線程池來解決,如果還是數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5，嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。

25，查詢的關(guān)聯(lián)同寫的順序

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681' （A = B ,B = ‘號碼'）

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681' and b.referenceid = ‘JCNPRH39681' （A = B ,B = ‘號碼'， A = ‘號碼'）

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = ‘JCNPRH39681' and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681' （B = ‘號碼'， A = ‘號碼'）

26，盡量使用exists代替select count(1)來判斷是否存在記錄，count函數(shù)只有在統(tǒng)計表中所有行數(shù)時使用，而且count(1)比count(*)更有效率。

27，盡量使用“>=”，不要使用“>”。

28，索引的使用規(guī)范：索引的創(chuàng)建要與應(yīng)用結(jié)合考慮，建議大的OLTP表不要超過6個索引；盡可能的使用索引字段作為查詢條件，尤其是聚簇索引，必要時可以通過index index_name來強(qiáng)制指定索引；避免對大表查詢時進(jìn)行table scan，必要時考慮新建索引；在使用索引字段作為條件時，如果該索引是聯(lián)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使用；要注意索引的維護(hù)，周期性重建索引，重新編譯存儲過程?！　?/p>

29，下列SQL條件語句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕珗?zhí)行速度卻非常慢：

SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)='5378' (13秒)

SELECT * FROM record WHERE amount/30< 1000 （11秒）

SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)='19991201' （10秒）

分析：

WHERE子句中對列的任何操作結(jié)果都是在SQL運行時逐列計算得到的，因此它不得不進(jìn)行表搜索，而沒有使用該列上面的索引；如果這些結(jié)果在查詢編譯時就能得到，那么就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫成下面這樣：

SELECT * FROM record WHERE card_no like ‘5378%' （< 1秒）

SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30 （< 1秒）

SELECT * FROM record WHERE date= ‘1999/12/01' （< 1秒）

30，當(dāng)有一批處理的插入或更新時，用批量插入或批量更新，絕不會一條條記錄的去更新!

31，在所有的存儲過程中，能夠用SQL語句的，我絕不會用循環(huán)去實現(xiàn)!

(例如：列出上個月的每一天，我會用connect by去遞歸查詢一下，絕不會去用循環(huán)從上個月第一天到最后一天)

32，選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)：

oracle 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，F(xiàn)ROM子句中寫在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表.

33，提高GROUP BY語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結(jié)果，但第二個明顯就快了許多.

低效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

GROUP BY JOB

HAVING JOB ='PRESIDENT'

OR JOB ='MANAGER'

高效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

WHERE JOB ='PRESIDENT'

OR JOB ='MANAGER'

GROUP BY JOB

34，sql語句用大寫，因為oracle 總是先解析sql語句，把小寫的字母轉(zhuǎn)換成大寫的再執(zhí)行。

35，別名的使用，別名是大型數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用技巧，就是表名、列名在查詢中以一個字母為別名，查詢速度要比建連接表快1.5倍。

36，避免死鎖，在你的存儲過程和觸發(fā)器中訪問同一個表時總是以相同的順序;事務(wù)應(yīng)經(jīng)可能地縮短，在一個事務(wù)中應(yīng)盡可能減少涉及到的數(shù)據(jù)量;永遠(yuǎn)不要在事務(wù)中等待用戶輸入。

37，避免使用臨時表，除非卻有需要，否則應(yīng)盡量避免使用臨時表，相反，可以使用表變量代替;大多數(shù)時候(99%)，表變量駐扎在內(nèi)存中，因此速度比臨時表更快，臨時表駐扎在TempDb數(shù)據(jù)庫中，因此臨時表上的操作需要跨數(shù)據(jù)庫通信，速度自然慢。

38，最好不要使用觸發(fā)器，觸發(fā)一個觸發(fā)器，執(zhí)行一個觸發(fā)器事件本身就是一個耗費資源的過程;如果能夠使用約束實現(xiàn)的，盡量不要使用觸發(fā)器;不要為不同的觸發(fā)事件(Insert，Update和Delete)使用相同的觸發(fā)器;不要在觸發(fā)器中使用事務(wù)型代碼。

39，索引創(chuàng)建規(guī)則：

表的主鍵、外鍵必須有索引；

數(shù)據(jù)量超過300的表應(yīng)該有索引；

經(jīng)常與其他表進(jìn)行連接的表，在連接字段上應(yīng)該建立索引；

經(jīng)常出現(xiàn)在Where子句中的字段，特別是大表的字段，應(yīng)該建立索引；

索引應(yīng)該建在選擇性高的字段上；

索引應(yīng)該建在小字段上，對于大的文本字段甚至超長字段，不要建索引；

復(fù)合索引的建立需要進(jìn)行仔細(xì)分析，盡量考慮用單字段索引代替；

正確選擇復(fù)合索引中的主列字段，一般是選擇性較好的字段；

復(fù)合索引的幾個字段是否經(jīng)常同時以AND方式出現(xiàn)在Where子句中？單字段查詢是否極少甚至沒有？如果是，則可以建立復(fù)合索引；否則考慮單字段索引；

如果復(fù)合索引中包含的字段經(jīng)常單獨出現(xiàn)在Where子句中，則分解為多個單字段索引；

如果復(fù)合索引所包含的字段超過3個，那么仔細(xì)考慮其必要性，考慮減少復(fù)合的字段；

如果既有單字段索引，又有這幾個字段上的復(fù)合索引，一般可以刪除復(fù)合索引；

頻繁進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的表，不要建立太多的索引；

刪除無用的索引，避免對執(zhí)行計劃造成負(fù)面影響；

表上建立的每個索引都會增加存儲開銷，索引對于插入、刪除、更新操作也會增加處理上的開銷。另外，過多的復(fù)合索引，在有單字段索引的情況下，一般都是沒有存在價值的；相反，還會降低數(shù)據(jù)增加刪除時的性能，特別是對頻繁更新的表來說，負(fù)面影響更大。

盡量不要對數(shù)據(jù)庫中某個含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。

40，mysql查詢優(yōu)化總結(jié)：使用慢查詢?nèi)罩救グl(fā)現(xiàn)慢查詢，使用執(zhí)行計劃去判斷查詢是否正常運行，總是去測試你的查詢看看是否他們運行在最佳狀態(tài)下。久而久之性能總會變化，避免在整個表上使用count(*),它可能鎖住整張表，使查詢保持一致以便后續(xù)相似的查詢可以使用查詢緩存

，在適當(dāng)?shù)那樾蜗率褂肎ROUP BY而不是DISTINCT，在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列，保持索引簡單,不在多個索引中包含同一個列，有時候MySQL會使用錯誤的索引,對于這種情況使用USE INDEX，檢查使用SQL_MODE=STRICT的問題，對于記錄數(shù)小于5的索引字段，在UNION的時候使用LIMIT不是是用OR。

為了避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去實現(xiàn)，不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句，LIMIT M，N實際上可以減緩查詢在某些情況下，有節(jié)制地使用，在WHERE子句中使用UNION代替子查詢，在重新啟動的MySQL，記得來溫暖你的數(shù)據(jù)庫，以確保您的數(shù)據(jù)在內(nèi)存和查詢速度快，考慮持久連接，而不是多個連接，以減少開銷，基準(zhǔn)查詢，包括使用服務(wù)器上的負(fù)載，有時一個簡單的查詢可以影響其他查詢，當(dāng)負(fù)載增加您的服務(wù)器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有問題的查詢，在開發(fā)環(huán)境中產(chǎn)生的鏡像數(shù)據(jù)中測試的所有可疑的查詢。

41，MySQL 備份過程:

從二級復(fù)制服務(wù)器上進(jìn)行備份。在進(jìn)行備份期間停止復(fù)制，以避免在數(shù)據(jù)依賴和外鍵約束上出現(xiàn)不一致。徹底停止MySQL，從數(shù)據(jù)庫文件進(jìn)行備份。

如果使用 MySQL dump進(jìn)行備份，請同時備份二進(jìn)制日志文件 – 確保復(fù)制沒有中斷。不要信任LVM 快照，這很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致，將來會給你帶來麻煩。為了更容易進(jìn)行單表恢復(fù)，以表為單位導(dǎo)出數(shù)據(jù) – 如果數(shù)據(jù)是與其他表隔離的。

當(dāng)使用mysqldump時請使用 –opt。在備份之前檢查和優(yōu)化表。為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入，在導(dǎo)入時臨時禁用外鍵約束。

為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入，在導(dǎo)入時臨時禁用唯一性檢測。在每一次備份后計算數(shù)據(jù)庫，表以及索引的尺寸，以便更夠監(jiān)控數(shù)據(jù)尺寸的增長。

通過自動調(diào)度腳本監(jiān)控復(fù)制實例的錯誤和延遲。定期執(zhí)行備份。

42，查詢緩沖并不自動處理空格，因此，在寫SQL語句時，應(yīng)盡量減少空格的使用，尤其是在SQL首和尾的空格(因為，查詢緩沖并不自動截取首尾空格)。

43，member用mid做標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分表方便查詢么？一般的業(yè)務(wù)需求中基本上都是以username為查詢依據(jù)，正常應(yīng)當(dāng)是username做hash取模來分表吧。分表的話 mysql 的partition功能就是干這個的，對代碼是透明的；

在代碼層面去實現(xiàn)貌似是不合理的。

44，我們應(yīng)該為數(shù)據(jù)庫里的每張表都設(shè)置一個ID做為其主鍵，而且最好的是一個INT型的（推薦使用UNSIGNED），并設(shè)置上自動增加的AUTO_INCREMENT標(biāo)志。

45，在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。

無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

46，MySQL查詢可以啟用高速查詢緩存。這是提高數(shù)據(jù)庫性能的有效Mysql優(yōu)化方法之一。當(dāng)同一個查詢被執(zhí)行多次時，從緩存中提取數(shù)據(jù)和直接從數(shù)據(jù)庫中返回數(shù)據(jù)快很多。

47，EXPLAIN SELECT 查詢用來跟蹤查看效果

使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以讓你知道MySQL是如何處理你的SQL語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN 的查詢結(jié)果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的……等等，等等。

48，當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時使用 LIMIT 1

當(dāng)你查詢表的有些時候，你已經(jīng)知道結(jié)果只會有一條結(jié)果，但因為你可能需要去fetch游標(biāo)，或是你也許會去檢查返回的記錄數(shù)。在這種情況下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一樣，MySQL數(shù)據(jù)庫引擎會在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索，而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)。

49,選擇表合適存儲引擎：

myisam: 應(yīng)用時以讀和插入操作為主，只有少量的更新和刪除，并且對事務(wù)的完整性，并發(fā)性要求不是很高的。

Innodb：事務(wù)處理，以及并發(fā)條件下要求數(shù)據(jù)的一致性。除了插入和查詢外，包括很多的更新和刪除。（Innodb有效地降低刪除和更新導(dǎo)致的鎖定）。對于支持事務(wù)的InnoDB類型的表來說，影響速度的主要原因是AUTOCOMMIT默認(rèn)設(shè)置是打開的，而且程序沒有顯式調(diào)用BEGIN 開始事務(wù)，導(dǎo)致每插入一條都自動提交，嚴(yán)重影響了速度?？梢栽趫?zhí)行sql前調(diào)用begin，多條sql形成一個事物（即使autocommit打開也可以），將大大提高性能。

50,優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型,選擇合適的數(shù)據(jù)類型：

原則：更小通常更好，簡單就好，所有字段都得有默認(rèn)值,盡量避免null。

例如：數(shù)據(jù)庫表設(shè)計時候更小的占磁盤空間盡可能使用更小的整數(shù)類型.(mediumint就比int更合適)

比如時間字段：datetime和timestamp, datetime占用8個字節(jié)，而timestamp占用4個字節(jié)，只用了一半，而timestamp表示的范圍是1970—2037適合做更新時間

MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。

因此，在創(chuàng)建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。例如，

在定義郵政編碼這個字段時，如果將其設(shè)置為CHAR(255),顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間，

甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務(wù)了。同樣的，如果可以的話，

我們應(yīng)該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。

應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOT NULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時候，數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。

對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理，

而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。