SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务,在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升,而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作,那里的每一天都等于地球上的243天,否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。
根据我多年编写和运行SQL语句的经验,我开始开发一个检查列表,当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前,我会参考其中的内容,数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学,它更像是一个保守计算,但我可以说,遵循这些简单的步骤大部分时间我确实能得到性能提升。检查列表如下。
检查索引
在SQL语句的WHERE和JOIN部分中用到的所有字段上,都应该加上索引。进行这个3分钟SQL性能测试。不管你的成绩如何,一定要阅读那些带有信息的结果。
限制工作数据集的大小
检查那些SELECT语句中用到的表,看看你是否可以应用WHERE子句进行过滤。一个典型的例子是,当表中只有几千行记录时,一个查询能够很好地执行。但随着应用程序的成长,查询慢了下来。解决方案或许非常简单,限制查询来查看当前月的数据即可。
当你的查询语句带有子查询时,注意在子查询的内部语句上使用过滤,而不是在外部语句上。
只选择你需要的字段
额外的字段通常会增加返回数据的纹理,从而导致更多的数据被返回到SQL客户端。另外:
•使用带有报告和分析功能的应用程序时,有时报告性能低是因为报告工具必须对收到的、带有详细形式的数据做聚合操作。
•偶尔查询也可能运行地足够快,但你的问题可能是一个网络相关的问题,因为大量的详细数据通过网络发送到报告服务器。
•当使用一个面向列的DBMS时,只有你选择的列会从磁盘读取。在你的查询中包含的列越少,IO开销就越小。
移除不必要的表
移除不必要的表的原因,和移除查询语句中不需要的字段的原因一致。
编写SQL语句是一个过程,通常需要大量编写和测试SQL语句的迭代过程。在开发过程中,你可能将表添加到查询中,而这对于SQL代码返回的数据可能不会有任何影响。一旦SQL运行正确,我发现许多人不会回顾他们的脚本,不会删除那些对最终的返回数据没有任何影响和作用的表。通过移除与那些不必要表的JOINS操作,你减少了大量数据库必须执行的流程。有时,就像移除列一样,你会发现你减少的数据又通过数据库返回来了。
移除外部连接查询
这说起来容易做起来难,它取决于改变表的内容有多大的影响。一个解决办法是通过在两个表的行中放置占位符来删除OUTER JOINS操作。假设你有以下的表,它们通过定义OUTER JOINS来确保返回所有的数据:
CUSTOMER_ID | CUSTOMER_NAME |
---|---|
1 | John Doe |
2 | Mary Jane |
3 | Peter Pan |
4 | Joe Soap |
CUSTOMER_ID | SALES_PERSON |
---|---|
NULL | Newbee Smith |
2 | Oldie Jones |
1 | Another Oldie |
NULL | Greenhorn |
解决办法是在customer表的行中增加一个占位符,并更新sales表中的所有NULL值到占位符。
CUSTOMER_ID | CUSTOMER_NAME |
---|---|
0 | NO CUSTOMER |
1 | John Doe |
2 | Mary Jane |
3 | Peter Pan |
4 | Joe Soap |
CUSTOMER_ID | SALES_PERSON |
---|---|
0 | Newbee Smith |
2 | Oldie Jones |
1 | Another Oldie |
0 | Greenhorn |
你不只是删除了对OUTER JOIN操作的依赖,同时标准化了没有客户的销售人员如何表示。其他开发人员不必编写额外语句,例如ISNULL(customer_id, “No customer yet”)。
删除JOIN和WHERE子句中的计算字段
这是另外一个有时可能说起来容易做起来难的技巧,它取决于你更改表模式的权限大小。可以将连接语句中用到的计算字段作为一个新字段在表中创建。给出以下SQL语句:
FROM sales a JOIN budget b ON ((YEAR(a.sale_date)* 100) + MONTH(a.sale_date)) = b.budget_year_month
在sales表中利用年和月增加一列,可以提高性能。更新后的SQL语句将如下:
SELECT * FROM PRODUCTSFROM sales a JOIN budget b ON a.sale_year_month = b.budget_year_month
总结
上边的建议可以归结为以下几点:
•检查索引
•在所需要的最小数据集上操作
•移除不必要的字段和表
•移除你JOIN和WHERE子句中的计算操作
如果所有的这些建议都没能提高你的SQL查询性能,最后一个建议是搬去金星吧。你需要的就是一天能调优你的SQL语句。
以上是6个简单的SQL优化 SELECT 语句的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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