1.對查詢進行最佳化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在where 子句中對欄位進行null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:select id from t where num is null 可以在num 上設定預設值0,確保表中num 欄位沒有null 值,然後這樣查詢:select id from t where num=0
3.應盡量避免在where 子句中使用!=或操作符,否則引擎將放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在where 子句中使用or 來連接條件,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:select id from t where num=10 or num=20 可以這樣查詢:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5.in 和not in 也要慎用,否則會導致全表掃描,如:select id from t where num in(1,2,3) 對於連續的數值,能用between 就不要用in 了:select id from t where num between 1 and 3
#6.下面的查詢也將導致全表格掃描:select id from t where name like '%李%' 若要提高效率,可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數,也會導致全表掃描。因為 SQL 只有在運行時才會解析局部變量,但最佳化程序不能將存取計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然而,如果在編譯時建立存取計劃,變數的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描:select id from t where num=@num 可以改為強制查詢使用索引:select id from t with(index(索引名)) where num=@num
#8 .應盡量避免在where 子句中對欄位進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:select id from t where num/2=100 應改為: select id from t where num=100*2。
9.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行函數操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:select id from t where substring(name,1,3)='abc' ,name 以 abc 開頭的 id 應改為:select id from t where name like ‘abc%'。
10.不要在 where 子句中的 “=” 左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算,否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時,如果該索引是複合索引,那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引,否則該索引將不會被使用,並且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢,如需要產生一個空表結構:select col1,col2 into #t from t where 1=0, 這類程式碼不會傳回任何結果集,但是會消耗系統資源的,要改成這樣:create table #t(…)。
13.很多時候用exists 代替in 是一個好的選擇:select num from a where num in(select num from b),用下面的語句替換:select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)。
14.並不是所有索引對查詢都有效,SQL 是根據表中資料來進行查詢最佳化的,當索引列有大量資料重複時,SQL 查詢可能不會去利用索引,如一表中有字段sex,male、female 幾乎各一半,那麼即使在sex 上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好,索引固然可以提高對應的select 的效率,但同時也降低了insert 及update 的效率,因為insert 或update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需慎重考慮,視具體情況而定。一個表的索引數 最好不要超過6個,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新clustered 索引資料列,因為clustered 索引資料列的順序就是表記錄的物理儲存順序,一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整,會耗費相當大的資源。若套用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列,那麼需要考慮是否應將索引建置為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型字段,若只含數值資訊的字段盡量不要設計為字元型,這會降低查詢和連接的效能,並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字串中每一個字符,而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar,因為首先變長字段存儲空間小,可以節省存儲空間,其次對於查詢來說,在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t,用特定的字段列表代替 “*”,不要返回用不到的任何字段。
20.盡量使用表格變數來取代臨時表。如果表變數包含大量數據,請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。
21.避免頻繁建立和刪除臨時表,以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可用,適當地使用它們可以使某些例程更有效,例如,當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是,對於一次性事件,最好使用匯出表。
23.在新建臨時表時,如果一次插入資料量很大,那麼可以使用select into 代替create table,避免造成大量log ,以提高速度;如果資料量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然後insert。
24.如果使用到了臨時表,在預存程序的最後務必將所有的臨時表明確刪除,先 truncate table,然後 drop table,這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用遊標,因為遊標的效率較差,如果遊標操作的資料超過1萬行,那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前,應先尋找基於集的解決方案來解決問題,基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣,遊標並不是無法使用。對小型資料集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的資料時。在結果集中包含「合計」的例程通常比使用遊標執行的速度快。如果開發時間允許,基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下,看看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的預存程序和觸發器的開始處設定 SET NOCOUNT ON,在結束時設定 SET NOCOUNT OFF。無需在執行預存程序和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 訊息。
29.盡量避免大事務操作,提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端回傳大數據量,若資料量過大,應考慮相應需求是否合理。
以上是MySQL 千萬級大數據 SQL 查詢最佳化技巧詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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