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  • 多个条件的查询建立索引

    千次阅读 2017-01-19 09:57:26
    3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引; 4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引; 5、索引应该建在选择性高的字段上; 6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段...
    索引规则
    1、表的主键、外键必须有索引;
    2、数据量超过300的表应该有索引;
    3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;
    4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;
    5、索引应该建在选择性高的字段上;
    6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;
    7、复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替:
    A、正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段;
    B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引;
    C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引;
    D、如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段;
    E、如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;
    8、频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;

    9、删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响;


    以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外,过多的复合索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大。
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  • 多表关联如何建立索引

    千次阅读 2019-10-22 11:23:16
    我是用的三张表进行关联的,一大两小。下面看一下三张表的具体结构。 三张图对应三张表,然后下面是我写的查询sql select a.*, b.*, c.* from statjiankong_etl a left join ibnr b on a.anadate = b....

    我是用的三张表进行关联的,一大两小。下面看一下三张表的具体结构。

     

    三张图对应三张表,然后下面是我写的查询sql

    select
    a.*,
    b.*,
    c.*
    from 
    statjiankong_etl a
    left join
    ibnr b on a.anadate = b.anadate and a.STARTYEAR = b.startyy and a.comcode2 = b.comcode2 and a.centercode = b.centercode and a.BUSINESSTYPECODE = b.BUSINESSTYPECODE and (case when a.kindclass = 'BZ' then '01' else '02' end) = b.riskcode
    left join
    jinxiangshui c
    on a.comcode2 = c.comcode2 and (case when a.kindclass = 'BZ' then '01' else '02' end) = c.riskcode
    where a.anadate = '201908';

    根据这个sql,没加索引的话执行计划是这样的。

    因为a表按照anadate分区,所以只扫描了条件的分区,剩下的都是全表扫描,意料之中。但是执行时间实在是太长了,我提交之后,运行了差不多一个小时,还没有结果,我给停了...

    然后我就开始分析,该怎么加索引才能查询更快。

    因为和a表的关联条件有多个,所以我首先想到的是组合索引。我知道组合索引有最左原则,但是我有一个条件是我的分区字段,所以我就把它跳过了,我觉得多数对索引不了解的同学都会是这个思路。

    跳过那个字段之后,我把a表的关联条件建了个组合索引,然后执行计划是这样的。毫无变化。

    后来我又给小表加了索引。

     

    果然,小表加完索引,关联的两个表立刻就走索引了。接着我把a表的分区字段也加到了组合索引里,我又重新建立了a表的索引。

     

    这样三张表关联就完全走索引了,查询时间 缩小到了100s

    上面是一个比较典型的多表关联,如何加索引的案例,持续关注,我会把我遇到的所以优化的案例一一列举,有想法的伙伴也可以直接线上交流,非常感谢你。 

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  • 数据库建立索引怎么利用索引查询

    千次阅读 2019-03-05 11:32:04
    数据库建立索引怎么利用索引查询?精选 1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。 索引的使用要恰到好处,其...

    数据库建立索引怎么利用索引查询? 精选

    1.合理使用索引
    索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
    索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:
    在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
    在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。
    在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。
    如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。
    使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而 使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量 数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。
    (1)在下面两条select语句中:
    SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
    SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
    如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多,因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
    第一个原则:在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
    (2)在下面的select语句中:
    SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
    若有索引index(a,b,c),则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
    第二个原则:where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
    ——————————————————————————
    以下假设在field1上有唯一索引I1,在field2上有非唯一索引I2。
    ——————————————————————————
    (3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
    SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
    因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
    (4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
    因为前者可以迅速定位索引。
    (5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢,
    因为后者不使用索引。
    (6) 使用函数如:
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
    如果一个表有两万条记录,建议不使用函数;如果一个表有五万条以上记录,严格禁止使用函数!两万条记录以下没有限制。
    (7) 空值不在索引中存储,所以
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
    (8) 不等式如
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
    相似地,
    SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
    (9) 多列索引,只有当查询中索引首列被用于条件时,索引才能被使用。
    (10) MAX,MIN等函数,使用索引。
    SELECT max(field2) FROM tb 所以,如果需要对字段取max,min,sum等,应该加索引。
    一次只使用一个聚集函数,如:
    SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
    不如:SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)
    (11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引,修改该字段值时还要修改索引,所以更新该字段的操作比没有索引更慢。
    (12) 索引值过大(如在一个char(40)的字段上建索引),会造成大量的I/O开销(甚至会超过表扫描的I/O开销)。因此,尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。
    (13) 对于多列索引,ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。
    (14) 在sybase中,如果ORDER BY的字段组成一个簇索引,那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
    (15) 多表联结(具体查询方案需要通过测试得到)
    where子句中限定条件尽量使用相关联的字段,且尽量把相关联的字段放在前面。
    SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3
    field3上没有索引的情况下:
    对a作全表扫描,结果排序
    对b作全表扫描,结果排序
    结果合并。
    对于很小的表或巨大的表比较合适。
    field3上有索引
    按照表联结的次序,b为驱动表,a为被驱动表
    对b作全表扫描
    对a作索引范围扫描
    如果匹配,通过a的rowid访问
    (16) 避免一对多的join。如:
    SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’
    不如:
    declare @a varchar(80)
    SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
    SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’
    (16) 子查询
    用exists/not exists代替in/not in操作
    比较:
    SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100)
    SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100)
    SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
    SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)
    (17) 主、外键主要用于数据约束,sybase中创建主键时会自动创建索引,外键与索引无关,提高性能必须再建索引。
    (18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
    (19) 使用count(*)而不要使用count(column_name),避免使用count(DISTINCT column_name)。
    (20) 等号右边尽量不要使用字段名,如:
    SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3
    (21) 避免使用or条件,因为or不使用索引。
    2.避免使用order by和group by字句。
    因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用,可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
    如果必须使用,先检查memory、tempdb的大小。
    测试证明,特别要避免一个查询里既使用join又使用group by,速度会非常慢!
    3.尽量少用子查询,特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
    一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
    4.消除对大型表行数据的顺序存取
    在 嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
    比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询 10亿行数据。
    避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
    例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个 表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
    还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
    下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作:
    SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
    虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句:
    SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
    UNION
    SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
    这样就能利用索引路径处理查询。
    5.避免困难的正规表达式
    MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
    即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
    另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。
    6.使用临时表加速查询
    把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如:
    SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other COLUMNS
    FROM cust,rcvbles
    WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
    AND rcvblls.balance>0
    AND cust.postcode>“98000”
    ORDER BY cust.name
    如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:
    SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other COLUMNS
    FROM cust,rcvbles
    WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
    AND rcvblls.balance>;0
    ORDER BY cust.name
    INTO TEMP cust_with_balance
    然后以下面的方式在临时表中查询:
    SELECT * FROM cust_with_balance
    WHERE postcode>“98000”
    临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。
    注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。
    7.用排序来取代非顺序存取
    非顺序磁盘存取是最慢的操作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

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  • 3.查询中与其它表关联的字段,外键关系建立索引 4.频繁更新的字段不适合创建索引or因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引,加重了IO负担。 5. Where条件里用不到的字段不创建索引 6.单键/组合索引的选择问题,...

    建立索引:
    1.主键自动建立唯一索引
    2.频繁作为查询条件的字段应该创建索引
    3.查询中与其它表关联的字段,外键关系建立索引
    4.频繁更新的字段不适合创建索引or因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引,加重了IO负担。
    5. Where条件里用不到的字段不创建索引
    6.单键/组合索引的选择问题,who?(在高并发下倾向创建组合索引)7.查询中排序的字段,排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度8.查询中统计或者分组字段
    不需要建立索引:
    1.表记录太少。
    2.经常增删改的表,提高了查询速度,却会降低更新表的速度,因为更新表时,Mysql不仅保存了数据,还要保存索引文件。
    3.数据重复且分布平均的表字段,因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意,如果某个数据列包含许多重复的内容,为它建立索引就没有太大的实际效果。

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关联查询如何建立索引