Question

数据库的查询优化方法分析

Answer 1

　　 尽量不要使用 or 使用or会引起全表扫描 将大大降低查询效率

　　 alice like % &abigale& % 会使索引不起作用(针对sqlserver)

　　 经过实践验证 charindex()并不比前面加%的like更能提高查询效率 并且charindex()会使索引失去作用（指sqlserver数据库）

　　 字段提取要按照 需多少 提多少 的原则 避免 select * 尽量使用 select 字段 字段 字段 实践证明 每少提取一个字段 数据的提取速度就会有相应的提升 提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断

　　 order by按聚集索引列排序效率最高 一个sqlserver数据表只能建立一个聚集索引 一般默认为ID 也可以改为其它的字段

　　 能使用exists和not exists尽量使用 避免使用in或not in

　　 能使用表连接尽量使用 避免使用exists和not exists

　　 SET NOCOUNT ON

　　 正确使用UNION和UNION ALL

　　 慎用SELECT DISTINCT

　　 少用游标

　　 使用表的别名(Alias)

　　当在SQL语句中连接多个表时 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上 这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误

　　 尽量少使用游标

　　原因很简单;就是游标的算法是最原始的计算机算法(和for if等语句一样 一条条搜索来算;效率极低);

　　而sql语句用的是集合运算;速度则快的多;如果用索引速度则很快(用了指针)

　　 创建索引

　　a 聚集索引:

　　聚集索引是磁盘存储和逻辑显示是一样的

　　mssql表的主键一般是聚集索引;主键(每一条记录唯一确定);

　　创建的主键自动会是聚集索引;

　　如有一个非常大的表(有百万行);很长时间磁盘存储上会有类似碎片(磁盘填充率效率低;一般是频繁删除造成的);

　　要提高它的性能的最简洁办法是:把这个表的主键去掉再保存后;然后重新设主键再保存;

　　(这个表就会在磁盘上重新整理排序;性能当然会提高哟)

　　b 非聚集索引:

　　非聚集索引是在外面建立小的附加表(一种树形结构;大多数是B或B+树);

　　读(遍历select等sql语句)表特快;但写(update;delete insert等sql语句)表性能会略微下降

　　针对数据量大的表建议非聚集索引不要超过 个(节省额外磁盘负担)

　　不要给类似 性别 列创建索引

　　 死锁:

　　是指有线程在读一条记录;别的线程读这条记录就要等待;

　　在mssql中只要长期占那条记录的线程去掉;死锁就会解除

　　在mssql中锁是针对每一行记录(所以性能不错)

　　经常产生锁的原因有:

　　a 在sql语句中使用事务语句(特别是事务中当查询比较耗时)

　　b 在前台的应用程序的connetion冲突(未关闭)

　　c 多表联合查询(尤其是在打开大的数据集时)

　　 sql语句优化

　　a is null not or in 不会用索引

　　b 避免在索引列上使用计算或函数处理(索引会大失性能) 还有 % ;有的甚至会全失索引性能

　　c SELECT中避免使用 * (宁可把需要字段列出来;而不要用*去把所有的字段都列出来)

　　d 避免相关子查询(select中套select)

　　e where的条件中 =＞exists＞in (指性能)

　　f order by group by having distinct 等语句要慎用(因为它们效率不高;它们是先把数据到临时表中再进行处理的)

　　g 聚集索引如有 个字段组成(tt 和tt );tt 在前面;where的条件中如只用tt 字段来判断;就会用到一半的聚集索引;

　　where的条件中如tt 和tt 字段都用来判断了;就会全用到聚集索引;

　　where的条件中如只用tt 字段来判断;就会用不到聚集索引了;

　　 尽量不要使用TEXT数据类型

　　除非你使用TEXT处理一个很大的数据 否则不要使用它 因为它不易于查询 速度慢 用的不好还会浪费大量的空间

　　一般的 VARCHAR可以更好的处理你的数据

　　 尽量不要使用临时表

　　尽量不要使用临时表 除非你必须这样做 一般使用子查询可以代替临时表 使用临时表会带来系统开销

　　如果前台的代码你是使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在 SQL Server提供了一些替代方案 比如Table数据类型

　　 尽量少使用外键和触发器

　　因为在mssql中这些功能的性能做得不是很好;随便动一下表(它就会到相关的表去搞判断;有很多情况并不需要);在后台消耗资源大

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