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大数据干货:SQL优化方案精解十则

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一、避免进行null判断
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,这里最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。
备注、描述、评论之类的能设置为 NULL,最好不要使用NULL。不要错误的认为NULL 不需要空间,如char(100) 型,在字段建立时,空间就固定了。不管能否插入值(NULL也包含在内),都是占用 100个字符的空间的,假如是varchar这样的变长字段, null 不占用空间。可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值。
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二、不要使用select *
使用select *的话会添加解析的时间,另外也会把不需要的数据同时查询出来,从而延长数据传输时间,耗费精力。如text类型的字段,通常用来保存一些内容比较繁杂的东西,假如使用select *,则会把该字段也查询出来。
三、谨慎使用模糊查询
当模糊匹配以%开头时,该列索引将失效。若不以%开头,该列索引有效。
四、不要使用列号
使用列号的话,将会添加不必要的解析时间。
五、优先使用UNION ALL,避免使用UNION
由于UNION 会将各查询子集的记录做比较,故比起UNION ALL ,通常速度都会慢上许多。一般来说,假如使用UNION ALL能满足要求的话,务必使用UNION ALL。还有一种情况,假如业务上能够确保不会出现重复记录。
六、在where语句或order by语句中避免对索引字段进行计算操作
当在索引列上进行操作之后,索引将会失效。正确做法应该是将值计算好再传入进来。
七、使用not exist代替not in
假如查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描,没有用到索引;而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。
八、exist和in的区别
in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环
再对内表进行查询。因而,in用到的是外表的索引, exists用到的是内表的索引。假如查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大。假如两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in。
九、避免在索引列上做如下操作
1.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL。
2.避免在索引列上出现数据类型转换。(比如某字段是String类型,参数传入时是int类型)当在索引列上使用如上操作时,索引将会失效,造成全表扫描。
十、复杂操作可以考虑适当拆成几步
有时候会有通过一个SQL语句来实现复杂业务的例子出现,为了实现复杂的业务,嵌套多级子查询。造成SQL性能问题。对于这种情况可以考虑拆分SQL,通过多个SQL语句实现,或把部分程序能完成的工作交给程序完成。
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