백만 레벨 이상의 데이터를 처리할 때 쿼리 속도를 향상시키는 방법:
1 where 절에 != 또는 <> 그렇지 않으면 엔진은 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다.
2. 쿼리를 최적화하려면 전체 테이블 스캔을 피하십시오. 먼저 where 및 order by와 관련된 열에 인덱스를 생성하는 것을 고려하십시오.
3. where 절의 필드에 대해 null 값 판단을 피하십시오. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다.
예:
num이 null인 t에서 id 선택
num에 기본값을 0으로 설정할 수 있습니다. 테이블의 num 열을 검색한 다음 다음과 같이 쿼리합니다. ：
select id from t where num=0
4. or in 사용을 피하세요. where 절을 사용하여 조건을 연결합니다. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스를 사용하여 Abandon하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다.
select id from t where num=10 또는 num=20
다음과 같이 쿼리할 수 있습니다.
t에서 id를 선택하세요. 여기서 num=10
Union all
select id from t where num=20
5. 다음 쿼리도 전체 테이블 검색으로 이어집니다. (퍼센트 기호 앞에 올 수 없음)
'%abc%'와 같은 이름이 있는 t에서 ID를 선택
효율성을 높이고 싶다면 전체 텍스트 검색을 고려할 수 있습니다.
6.in과 not in도 주의해서 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 다음과 같이 전체 테이블 스캔으로 이어집니다.
select id from t where num in(1,2, 3)
연속 값의 경우 다음 사이에 사용할 수 있으면 in을 사용하지 마세요.
select id from t 여기서 num은 1과 3 사이입니다.
xx를 선택하고, 전화 FROM에서 JOIN 보내기(
'13891030091' 선택 전화 조합 '13992085916' 선택… UNION SELECT '13619 100234' ) b
on a.Ph/span>
--다음을 교체 많은 양의 데이터가 분리되는 경우
in('13891030091','13992085916','13619100234'…………)
7. where 절에 매개변수를 사용하면 전체 테이블 스캔이 발생합니다. SQL은 런타임 시에만 지역 변수를 분석하므로 옵티마이저는 런타임까지 액세스 계획 선택을 연기할 수 없습니다. 컴파일 시 선택해야 합니다. 그러나 액세스 계획이 컴파일 시간에 빌드되면 변수 값을 여전히 알 수 없으며 인덱스 선택을 위한 입력으로 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 다음 명령문은 전체 테이블 스캔을 수행합니다:
select id from t where num=@num 쿼리가 인덱스를 사용하도록 강제로 변경할 수 있습니다:
select id from t with( index (index name)) where num=@num
8. where 절의 필드에 대한 표현식 작업을 피하십시오. 인덱스를 사용하여 전체 테이블 스캔을 수행합니다. 예:
select id from t where num/2=100
은 다음과 같이 변경되어야 합니다.
select id from t where num= 100*2
9. where 절의 필드에 기능적 작업을 수행하지 마십시오. 그러면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예:
select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name id start with abc
select id from t where datediff (day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′ 생성된 ID
를 다음으로 변경해야 합니다:
선택 'abc%'와 같은 이름이 있는 t의 ID
createate>='2005-11-30′ 및 생성 날짜<'2005-12-1′
t에서 ID를 선택합니다. 10. where 절의 "=" 왼쪽에서는 함수, 산술 연산 또는 기타 표현식 연산을 수행하지 마십시오. 그렇지 않으면 시스템이 인덱스를 올바르게 사용하지 못할 수 있습니다.
11. 인덱스 필드를 조건으로 사용할 때, 인덱스가 복합 인덱스인 경우 시스템이 인덱스를 사용하는지 확인하기 위해 인덱스의 첫 번째 필드를 조건으로 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 인덱스가 사용되지 않으며 필드 순서는 가능할 때마다 인덱스 순서와 일치해야 합니다.
12. 의미 없는 쿼리를 작성하지 마세요. 예를 들어 빈 테이블 구조를 생성해야 하는 경우:
col1,col2를 #t에서 t로 선택하세요. 1=0
이 유형의 코드는 결과 세트를 반환하지 않지만 시스템 리소스를 소비합니다.
create table #t로 변경해야 합니다. (…)
13. in 대신 존재하는 것을 사용하는 것이 좋은 선택인 경우가 많습니다:
select num from a where num in(select num from b)
다음 문으로 바꿉니다.
select num from a where presents(select 1 from b where num=a.num)
14. 모든 인덱스가 쿼리에 적합한 것은 아닙니다. SQL은 테이블의 데이터를 기반으로 쿼리 최적화를 수행합니다. 인덱스 열에 중복된 데이터가 많은 경우 SQL 쿼리는 인덱스를 사용하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 테이블에 성별 필드가 있는 경우 거의 절반은 남성이고 절반은 여성입니다. 그러면 인덱스 열에 중복된 데이터가 많아도 성별에 대한 인덱스를 구축해도 쿼리에는 아무런 영향이 없습니다. 능률.
15. 인덱스는 많을수록 좋습니다. 인덱스는 해당 선택의 효율성을 향상시킬 수 있지만 삽입 또는 업데이트 시 인덱스가 다시 작성될 수 있으므로 삽입 및 업데이트의 효율성도 감소합니다. 인덱스를 사용하려면 사례별로 신중하게 고려해야 합니다. 하나의 테이블에 6개 이상의 인덱스를 두지 않는 것이 가장 좋으며, 인덱스가 너무 많으면 일반적으로 사용되지 않는 일부 컬럼에 인덱스를 구축할 필요가 있는지 고려해야 합니다.
16. 클러스터형 인덱스 데이터 열의 순서는 테이블 레코드의 물리적 저장 순서이므로 클러스터형 인덱스 데이터 열의 업데이트는 최대한 피해야 합니다. 전체 테이블 레코드가 변경되면 상당한 리소스가 소모됩니다. 응용 프로그램 시스템이 클러스터형 인덱스 데이터 열을 자주 업데이트해야 하는 경우 인덱스를 클러스터형 인덱스로 구축해야 하는지 여부를 고려해야 합니다.
17. 숫자 필드를 최대한 사용하십시오. 숫자 정보만 포함된 필드인 경우에는 쿼리 및 연결 성능이 저하되고 저장 오버헤드가 증가합니다. 엔진은 쿼리 및 연결 처리 시 문자열의 각 문자를 하나씩 비교하는데, 숫자 유형의 경우 한 번의 비교만으로 충분하기 때문입니다.
18. char/nchar 대신 varchar/nvarchar를 최대한 사용하세요. 우선 가변 길이 필드는 저장 공간이 작아서 저장 공간을 절약할 수 있기 때문입니다. 상대적으로 작은 필드 내부 검색 효율성은 분명히 더 높습니다.
19. 어디에서나 select *를 사용하지 말고, "*"를 특정 필드 목록으로 바꾸고, 사용하지 않는 필드를 반환하지 마세요.
20. 임시 테이블 대신 테이블 변수를 사용해 보세요. 테이블 변수에 많은 양의 데이터가 포함되어 있는 경우 인덱스가 매우 제한적이라는 점에 유의하세요(기본 키 인덱스만 해당).
21. 시스템 테이블 리소스 소비를 줄이기 위해 임시 테이블을 자주 생성하고 삭제하지 마세요.
22. 임시 테이블은 사용할 수 없으며 적절하게 사용하면 특정 루틴을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 일반적으로 사용되는 테이블의 특정 데이터 세트 또는 큰 테이블을 반복적으로 참조해야 하는 경우입니다. . 그러나 일회성 이벤트의 경우 내보내기 테이블을 사용하는 것이 좋습니다.
23. 임시 테이블을 생성할 때 한 번에 삽입되는 데이터의 양이 많은 경우, create table 대신 select into를 사용하면 대량의 로그가 발생하는 것을 방지하여 속도를 향상시킬 수 있습니다. 데이터의 양이 많지 않은 경우에는 시스템 테이블의 자원을 경감하기 위해 먼저 테이블을 생성한 후 삽입해야 한다.
24. 임시 테이블을 사용하는 경우 저장 프로시저가 끝날 때 모든 임시 테이블을 명시적으로 삭제해야 합니다. 이렇게 하면 시스템 테이블이 장기간 잠기는 것을 방지할 수 있습니다. .
25. 커서는 효율성이 떨어지므로 사용을 피하세요. 커서로 작동하는 데이터가 10,000행을 초과하는 경우 다시 작성하는 것을 고려해야 합니다.
26. 커서 기반 방법이나 임시 테이블 방법을 사용하기 전에 먼저 문제 해결을 위한 집합 기반 솔루션을 찾아야 합니다. 일반적으로 집합 기반 방법이 더 효과적입니다.
27. 임시 테이블과 마찬가지로 커서도 사용할 수 없습니다. 작은 데이터 세트에 대해 FAST_FORWARD 커서를 사용하는 것은 다른 행별 처리 방법보다 우수한 경우가 많습니다. 특히 필요한 데이터를 얻기 위해 여러 테이블을 참조해야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 결과 집합에 "합계"를 포함하는 루틴은 일반적으로 커서를 사용하는 것보다 빠릅니다. 개발 시간이 허락한다면 커서 기반 방법과 세트 기반 방법을 모두 시도하여 어떤 방법이 더 효과적인지 확인할 수 있습니다.
28. 모든 저장 프로시저 및 트리거의 시작 부분에서 SET NOCOUNT ON을 설정하고 끝 부분에서 SET NOCOUNT OFF를 설정합니다. 저장 프로시저 및 트리거의 각 문 후에 클라이언트에 DONE_IN_PROC 메시지를 보낼 필요가 없습니다.
29. 클라이언트에 많은 양의 데이터를 반환하지 마십시오. 데이터 양이 너무 많으면 해당 요구 사항이 합리적인지 고려해야 합니다.
30. 대규모 트랜잭션 작업을 피하고 시스템 동시성을 향상시키도록 노력하십시오.
기사 출처: http://www.cnblogs.com/pepcod/archive/2013/01/01/2913496.html
SQL 최적화에 대한 기사 참조:
http://www.cnblogs.com/ATree/archive/2011/02/13/sql_optimize_1.html
http://blog.csdn.net/csh624366188/article/details/8457749
http://www.iteye.com/problems/100945> >
위 내용은 내용의 측면을 포함하여 SQL문 최적화 원칙을 소개하고 있으며, PHP 튜토리얼에 관심이 있는 친구들에게 도움이 되기를 바랍니다.
