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  • 提高数据库查询效率

    2018-11-27 15:28:35
    提高数据库查询效率的一些小建议和方法,希望能够帮助到你
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  • 如何提高数据库查询效率: 1.建立索引(提高数据库查询效率,但是会增加磁盘空间的负担)2.尽量避免使用*查询3.尽量避免使用模糊查询4.优化sql语句5.定期转移数据6.尽量避免多表连接(用内存换速度) 转载于:...

    如何提高数据库查询效率:

    1.建立索引(提高数据库查询效率,但是会增加磁盘空间的负担)
    2.尽量避免使用*查询
    3.尽量避免使用模糊查询
    4.优化sql语句
    5.定期转移数据
    6.尽量避免多表连接(用内存换速度)

    转载于:https://www.cnblogs.com/demonzql/p/10630577.html

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  • 如何提高数据库查询效率 2017-02-15 目录 1 硬件调整性能 2 数据库设计方面 2.1 建立索引 2.2 字段类型 2.3 表变量和临时表3 SQL语句方面 3.1 避免全表扫描 3.2 只取需要的字段和行 3.3 尽量避免使用游标 3.4 ...

    如何提高数据库查询效率

    2017-02-15

    目录

    1 硬件调整性能
    2 数据库设计方面
      2.1 建立索引
      2.2 字段类型
      2.3 表变量和临时表
    3 SQL语句方面
      3.1 避免全表扫描
      3.2 只取需要的字段和行
      3.3 尽量避免使用游标
      3.4 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力
      3.5 使用存储过程

     

    在一个千万级的数据库查寻中,如何提高查询效率?

    1 硬件调整性能


     返回

    最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大

    2 数据库设计方面


     返回

    2.1 建立索引

    SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引(聚簇索引与非聚簇索引的区别)。聚集索引 表数据按照索引的顺序来存储的,而非聚集索引 表数据存储顺序与索引顺序无关。

    动作描述

    使用聚集索引 

     使用非聚集索引

     外键列

     应

     应

     主键列

     应

     应

     列经常被分组排序(order by)

     应

     应

     返回某范围内的数据

     应

     不应

     小数目的不同值

     应

     不应

     大数目的不同值

     不应

     应

     频繁更新的列

    不应 

     应

     频繁修改索引列

     不应

     应

     一个或极少不同值

     不应

     不应

    2.2 字段类型

    • 尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
    • 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

    2.3 表变量和临时表

    • 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。
    • 避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
    • 临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。
    • 在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
    • 如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

    3 SQL语句方面


     返回

    3.1 避免全表扫描

    • 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
    • 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。
    select id from t where num=10 or num=20 
    -- 改为
    select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 
    • in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描
    select id from t where num in(1,2,3)
    -- 改为
    select id from t where num between 1 and 3 
    • 下面的查询也将导致全表扫描:
    select id from t where name like%abc%
    • 如果在 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:
     select id from t where num=@num
    -- 可以改为强制查询使用索引: 
    select id from t with(index(索引名)) where num=@num 
    • 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 id from t where num/2=100 
    -- 应改为: 
    select id from t where num=100*2
    • 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。
    select id from t where substring(name,1,3)=’abc’
    -- 改为
    select id from t where name like ‘abc%select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30-- 改为
    select id from t where createdate>=2005-11-30and createdate<2005-12-1
    • 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
    • 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择(sql中in和exists的区别效率问题 转):
    select num from a where num in(select num from b) 
    -- 改为: 
    select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

    3.2 只取需要的字段和行

    • 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。
    • 尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

    3.3 尽量避免使用游标

    • 因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

    3.4 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力

    3.5 使用存储过程

    • 应用程序的实现过程中,能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现,因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,并被再次使用,需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程,并且只返回结果集或者数值,这样不仅可以使程序模块化,同时提高响应速度,减少网络流量,并且通过输入参数接受输入,使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Ming8006/p/6402769.html

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  • 30个提高数据库查询效率方法总结笔记 30个提高数据库查询效率方法总结笔记
  • 可以通过以下多个方面优化sql语句提高数据库查询效率1. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或2. 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: select id from t ...
        


    可以通过以下多个方面优化sql语句提高数据库查询效率

    1. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

    2. 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: select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

    3. in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如: select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了: select id from t where num between 1 and 3

    4. 下面的查询也将导致全表扫描: select id from t where name like ‘%abc%’

    5. 如果在 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: select id from t where num=@num 可以改为强制查询使用索引: select id from t with(index(索引名)) where num=@num

    6. 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 id from t where num/2=100 应改为: select id from t where num=100*2

    7. 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: select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’生成的id 应改为: select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

    8 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

    9. 不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构: select col1,col2 into #t from t where 1=0 这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样: create table #t(…)

    10. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择: select num from a where num in(select num from b) 用下面的语句替换: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

    11. 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

    12. 尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

    13. 尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

    14. 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。


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  • 可以从以下多个方面优化数据库设计提高数据库查询效率a. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将...

    可以从以下多个方面优化数据库设计提高数据库查询效率

    a. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

    b. 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: select id from t where num is 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: select id from t where num=0

    c. 并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

    d. 索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

    e. 应尽可能的避免更新索引数据列,因为索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为索引。

    f. 尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

    g. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

    h. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。

    i. 避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

    j. 临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。

    k. 在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

    l. 如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

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  • 详细讲解提高数据库查询效率的实用方法,用开发人员的代码更快。
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    千次阅读 2016-10-23 19:44:04
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