数据库查询优化方法

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了数据库查询优化方法，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5350字，纯文字阅读大概需要8分钟。

内容图文

一、建立索引

     微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。

     聚集索引

     我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。 我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

    非聚集索引

    您可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 

   进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快  

      下面是实例语句：（都是提取25万条数据）  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-9-16‘ 使用时间：3326毫秒  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000 使用时间：4470毫秒  

      这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。  

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi 用时：12936  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid  用时：18843 

       这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。 

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>‘2004-1-1‘ 用时：6343毫秒（提取100万条）  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>‘2004-6-6‘ 用时：3170毫秒（提取50万条）  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=‘2004-9-16‘  

用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>‘2004-1-1‘ and fariqi<‘2004-6-6‘ 用时：3280毫秒 

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度  

       下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。 

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>‘2004-1-1‘ order by fariqi 用时：6390毫秒  

select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi<‘2004-1-1‘ order by fariqi 用时：6453毫秒  

5、适当使用索引

    索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。 

二、优化SQL语句

1、尽量减少使用select *

    使用*返回所有的字段，但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。

2、使用表的别名

     当在SQL语句中连接多个表时，使用表的别名并把别名前缀于每个Column上，这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。

3、少使用not in

     在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的，因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历，因此要减少对 NOT IN的使用。为了避免使用NOT IN，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。

4、where子句中的连接顺序

     SQLSERVER采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。例如：

    (低效)

    SELECT *  FROM EMP E

    WHERE SAL > 50000

    AND JOB = ‘MANAGER’

    AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)

   (高效)

   SELECT * FROM EMP E

   WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)

   AND SAL > 50000

  AND JOB = ‘MANAGER’

5、避免在索引列上计算

     WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描。

     例如下面的语句低效 ：

     SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000

     而下面的语句将是高效的：

    SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12

    请务必注意，查询中不要对索引列进行处理，如：TRIM，substring，convert等等操作。

6、减少游标的使用

    任何一种游标都会降低SQLServer性能。下边这些中的一个或多个来代替游标的使用：临时表、WHILE循环、派生表、相关子查询、CASE语句、多个查询。 如果不能避免使用游标，至少试着提高它们的速度，找出加速游标的方法。

数据库查询优化方法

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/harderman-mapleleaves/p/4526066.html

内容总结

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内容备注

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