最近在找工作,面試時很多企業會問到關於資料庫最佳化的問題,今天在這裡總結一下資料庫最佳化問題,以MySQL資料庫為例進行解說。
為什麼要最佳化:
隨著實際專案的啟動,資料庫經過一段時間的運行,最初的資料庫設置,會與實際資料庫運作效能會有一些差異,這時我們 就需要做一個最佳化調整。
資料庫最佳化這個主題較大,可分為四大類:
》主機效能
》記憶體使用效能
》網路傳輸效能
# 》SQL語句執行效能【軟體工程師】
#以下列出一些資料庫SQL最佳化方案:
(01)選擇最有效率的表名順序(筆試常考)
資料庫的解析器依照從右到左的順序處理FROM子句中的表名,
FROM子句中寫在最後的表將最先處理,
# 在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表放在最後,
如果有3個以上的表連接查詢,那就需要選擇那個被其他表所引用的表放在最後。
例如:查詢員工的編號,姓名,薪資,薪資等級,部門名稱
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade ,dept.dname
from salgrade,dept,emp where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade. hisal)
1)如果三個表格是完全無關的話,將記錄和列名最少的表,寫在最後,然後依次類別推 2)如果三個表是有關係的話,將引用最多的表,放在最後,然後依次類推
##########(02)WHERE子句中的連接順序(筆試常考)############### 資料庫採用自右而左的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表格之間的連接必須寫在其他WHERE條件之左,## ####### 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的之右。 ######### 例如:查詢員工的編號,姓名,薪資,部門名稱 ######### select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname#### ###### from emp,dept############ where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)######### #########(03)SELECT子句中避免使用*編號########## 資料庫在解析的過程中,會將*依序轉換成所有的列名,這個工作是透過查詢資料字典完成的,這表示將耗費更多的時間
# select empno,ename from emp;
#(04)刪除資料表中的所有記錄,並以TRUNCATE取代DELETE
##(05)盡量多使用COMMIT
因為COMMIT會釋放回滾點
# (06)用WHERE子句取代HAVING子句
WHERE先執行,HAVING後執行
#(07 )多使用內部函數提高SQL效率
(08)使用表的別名
salgrade s
(09)使用欄位的別名
ename e
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以上是幾種MySQL資料庫的最佳化方案的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

mysqlviewshavelimitations:1)他們不使用Supportallsqloperations,限制DatamanipulationThroughViewSwithJoinsOrsubqueries.2)他們canimpactperformance,尤其是withcomplexcomplexclexeriesorlargedatasets.3)

porthusermanagementinmysqliscialforenhancingsEcurityAndsingsmenting效率databaseoperation.1)usecReateusertoAddusers,指定connectionsourcewith@'localhost'or@'%'。

mysqldoes notimposeahardlimitontriggers,butacticalfactorsdeterminetheireffactective:1)serverConfiguration impactactStriggerGermanagement; 2)複雜的TriggerSincreaseSySystemsystem load; 3)largertablesslowtriggerperfermance; 4)highConconcConcrencerCancancancancanceTigrignecentign; 5); 5)

Yes,it'ssafetostoreBLOBdatainMySQL,butconsiderthesefactors:1)StorageSpace:BLOBscanconsumesignificantspace,potentiallyincreasingcostsandslowingperformance.2)Performance:LargerrowsizesduetoBLOBsmayslowdownqueries.3)BackupandRecovery:Theseprocessescanbe

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