数据库查询性能优化

数据库查询性能优化1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。索引的使用原则如下：●对聚集索引使用整型键。另外，在唯一列、非空列或identity列上创建聚集索引可以获得性能收益。●在查询经常用到的所有列上创建非聚集索引。●在经常进行连接，但没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引。●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。例如在用户表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此不要建立索引。如果建立索引反而会严重降低更新速度。●如果要排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compoundindex）。●当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●groupby或orderby子句中列的次序与索引的次序不一样；3．避免对大型表进行全表顺序扫描在嵌套查询中，对表的顺序扫描会使查询效率急剧下降。避免这种情况的主要方法是对连接的列建立索引。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。如下面的查询将强迫对orders表执行顺序扫描：select*fromorderswhere(customer_num=104andorder_num1001)ororder_num=1008虽然在customer_num和order_num上建了索引，但是在上面的语句中优化器还是会使用顺序扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：select*fromorderswherecustomer_num=104andorder_num1001unionhselect*fromorderswhereorder_num=1008h这样就能利用索引来处理查询。4．避免使用相关的子查询一个列同时在主查询和where子句中的查询中出现，很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。5．避免使用通配符匹配like关键字支持通配符匹配。但这种匹配特别耗费时间。例如：select*fromcustomerwherezipcodelike“98___”即使在zipcode列上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为select*fromcustomerwherezipcode“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，大大提高速度。6避免在where子句使用数据转换和串操作等函数操作例如语句：select*fromuserswherertrim(username)=‘nametest’，在where子句中使用了函数，因而这个语句不会使用索引，而会进行全表扫描。应该改成：select*fromuserswhereusername=‘nametest’7．避免在经常被更新的列建立索引，会严重影响性能。因为每次更新操作，所有的索引都必须做相应的调整。另外，所有的分页操作都被记录在日志中，这也会增加I/O操作。8．避免在经常更新的列上建立聚集索引。因为这会引起整行的移动。9．尽量在where子句中少用OR和IN。可以考虑将其使用Union分成几个子查询。10．避免在where子句中使用NOT、、或!=运算符。因为这会引起全表扫描。数据库查询性能优化1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。索引的使用原则如下：●对聚集索引使用整型键。另外，在唯一列、非空列或identity列上创建聚集索引可以获得性能收益。●在查询经常用到的所有列上创建非聚集索引。●在经常进行连接，但没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引。●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。例如在用户表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此不要建立索引。如果建立索引反而会严重降低更新速度。●如果要排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compoundindex）。●当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●groupby或orderby子句中列的次序与索引的次序不一样；3．避免对大型表进行全表顺序扫描在嵌套查询中，对表的顺序扫描会使查询效率急剧下降。避免这种情况的主要方法是对连接的列建立索引。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。如下面的查询将强迫对orders表执行顺序扫描：select*fromorderswhere(customer_num=104andorder_num1001)ororder_num=1008虽然在customer_num和order_num上建了索引，但是在上面的语句中优化器还是会使用顺序扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：select*fromorderswherecustomer_num=104andorder_num1001unionhselect*fromorderswhereorder_num=1008h这样就能利用索引来处理查询。4．避免使用相关的子查询一个列同时在主查询和where子句中的查询中出现，很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。5．避免使用通配符匹配like关键字支持通配符匹配。但这种匹配特别耗费时间。例如：select*fromcustomerwherezipcodelike“98___”即使在zipcode列上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为select*fromcustomerwherezipcode“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，大大提高速度。6避免在where子句使用数据转换和串操作等函数操作例如语句：select*fromuserswherertrim(username)=‘nametest’，在where子句中使用了函数，因而这个语句不会使用索引，而会进行全表扫描。应该改成：select*fromuserswhereusername=‘nametest’7．避免在经常被更新的列建立索引，会严重影响性能。因为每次更新操作，所有的索引都必须做相应的调整。另外，所有的分页操作都被记录在日志中，这也会增加I/O操作。8．避免在经常更新的列上建立聚集索引。因为这会引起整行的移动。9．尽量在where子句中少用OR和IN。可以考虑将其使用Union分成几个子查询。10．避免在where子句中使用NOT、、或!=运算符。因为这会引起全表扫描。写了一个程序来看看多种排序算法的效率问题，用于比较的排序算法有：1，冒泡排序2，双向冒泡排序3，选择排序4，双端选择排序，5，插入排序6，快速排序7，希尔排序。这些排序算法都是在网上去找的，可不是我写的，经过简单测试，所以算法运行结果正确。我写了一个小程序，运行后如下：下面是对这些排序算法的数据总结：1，对于一个长度为5000的数组排序，冒泡排序最慢，其次是双向冒泡排序，其他的都一般，快速排序最快！2，对于一个长度为10000的数组排序还是冒泡排序最慢，其次是双向冒泡排序，快速排序的速度已经不是其他排序一个数量级的了！快啊！3，对于一个长度为15000的数组排序，还是冒泡排序最慢，其次是双向冒泡排序。快速排序还是那么的快啊！4，对于一个长度为20000的数组排序，冒泡，双向冒泡，双端选择，选择，插入，名列前五慢，快速排序还是不动声色，佩服！！！5，对于一个长度为30000的数组排序，除了快速排序还是那么快以外其他所以排序算法都很慢了！……