求高手优化MySQL数据库，数据库反应太慢。

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步 *** 作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新 *** 作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select from t1 where f1 = 20;

B：

select from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 80 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (000 sec)

表记录数：

mysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (001 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为324365。

mysql> explain  format=json select from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "324365"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "036",      "cost_info": {        "read_cost": "323207",        "eval_cost": "1158",        "prefix_cost": "324365",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为44109，明显比之前的快了好几倍。

mysql> explain  format=json select /+ index_merge(t1) / from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "44109"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "33079",        "eval_cost": "11030",        "prefix_cost": "44109",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "53434"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "007",      "cost_info": {        "read_cost": "47884",        "eval_cost": "004",        "prefix_cost": "53434",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

加了HINT，

mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "523"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "513",        "eval_cost": "010",        "prefix_cost": "523",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100) and (`ytt``t1``rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

�纬闪似烤毙вΑ� 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足5、网络速度慢6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询，其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock，sp_who，活动的用户查看，原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列10、查询语句不好，没有优化 可以通过以下方法来优化查询 ： 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大，提高I/O越重要。 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建)，不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。 5、提高网速。 6、扩大服务器的内存，Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。 配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的15倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的15倍(虚拟内存大小设置的一半)。 7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新 *** 作UPDATE，INSERT， DELETE还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。 联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件''分区视图'') a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表 b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。 11、重建索引 DBCC REINDEX ，DBCC INDEXDEFRAG，收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志。对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的： 1、 查询语句的词法、语法检查2、 将语句提交给DBMS的查询优化器3、 优化器做代数优化和存取路径的优化4、 由预编译模块生成查询规划5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行6、 最后将执行结果返回给用户。 其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。 12、 Commit和rollback的区别 Rollback：回滚所有的事物。 Commit：提交当前的事物。 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。 13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数，避免表扫描，如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表，后果严重。 14、SQL的注释申明对执行没有任何影响 15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术，如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。 游标可以按照它所支持的提取选项进行分类：只进必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取 *** 作，也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。 有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS：乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。 选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING：此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有 所更改。在SQL Server中，这个性能由timestamp数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。 每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需 比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚;当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。 因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更 新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚 *** 作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则COMMIT语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 SELECT 语句中的锁提示。锁提示 只读乐观数值 指定NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。 16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引 17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好 18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的 19、查询时不要返回不需要的行、列 20、 用sp_configure ''query governor cost limit''或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询，在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间 21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 作的行 22、 在SQL2000以前，一般不要用如下的字句： "IS NULL"， "<>"， "!="， "!>"， "!<"， "NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"， "NOT LIKE"， and "LIKE ''%500''"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等，如果必须用函数的时 候，创建计算列再创建索引来替代。还可以变通写法：WHERE SUBSTRING(firstname，1，1) = ''m''改为WHERE firstname like ''m%''(索引扫描)，一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN ， LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接，而Exists比IN更快，最慢的是NOT *** 作。如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同 的是IS NULL，“NOT"， "NOT EXISTS"， "NOT IN"能优化她，而”<>“等还是不能优化，用不到索引。 23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。 24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： SELECT FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’) 25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT这在SQL70以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。 26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。 27、 数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default，依次为Rules，Triggers， Constraint(约束如外健主健CheckUNIQUE……，数据类型的最大长度等等都是约束)，Procedure这样不仅维护工作小，编写程 序质量高，并且执行的速度快。 28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA 是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串(尺寸是它的两倍)，服务器受到字符后又将他转换成二进制值。

SQL提高查询效率

1对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=1002

9应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t()

13很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=anum)

14并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19任何地方都不要使用 select from t ，用具体的字段列表代替“”，不要返回用不到的任何字段。

20尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标 *** 作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。

30尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理

1、避免将字段设为“允许为空”

2、数据表设计要规范

3、深入分析数据 *** 作所要对数据库进行的 *** 作

4、尽量不要使用临时表

5、多多使用事务

6、尽量不要使用游标

7、避免死锁

8、要注意读写锁的使用

9、不要打开大的数据集

10、不要使用服务器端游标

11、在程序编码时使用大数据量的数据库

12、不要给“性别”列创建索引

13、注意超时问题

14、不要使用Select

15、在细节表中插入纪录时，不要在主表执行Select MAX(ID)

16、尽量不要使用TEXT数据类型

17、使用参数查询

18、不要使用Insert导入大批的数据

19、学会分析查询

20、使用参照完整性

21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where

提高SQL查询效率（要点与技巧）：

· 技巧一：

问题类型：ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。

解决方法：修改查询语句

sql="select from tablename where column like '%"&word&"%'"

改为

sql="select from tablename"

rsfilter = " column like '%"&word&"%'"

===========================================================

技巧二：

问题类型：如何用简易的办法实现类似百度的多关键词查询（多关键词用空格或其它符号间隔）。

解决方法：

'//用空格分割查询字符串

ck=split(word," ")

'//得到分割后的数量

sck=UBound(ck)

sql="select tablename where"

在一个字段中查询

For i = 0 To sck

SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _

"column like '"&ck(i)&"%')"

tempJoinWord = " and "

Next

在二个字段中同时查询

For i = 0 To sck

SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _

"column like '"&ck(i)&"%' or " & _

"column1 like '"&ck(i)&"%')"

tempJoinWord = " and "

Next

===========================================================

技巧三：大大提高查询效率的几种技巧

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。

2 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）

3 column like '%"&word&"%' 会使索引不起作用

column like '"&word&"%' 会使索引起作用（去掉前面的%符号）

（指sqlserver数据库）

4 '%"&word&"%' 与'"&word&"%' 在查询时的区别：

比如你的字段内容为 一个容易受伤的女人

'%"&word&"%' ：会通配所有字符串，不论查“受伤”还是查“一个”，都会显示结果。

'"&word&"%' ：只通配前面的字符串，例如查“受伤”是没有结果的，只有查“一个”，才会显示结果。

5 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1,字段2,字段3”。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。

6 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。

7 为你的表建立适当的索引，建立索引可以使你的查询速度提高几十几百倍。（指sqlserver数据库）

· 以下是建立索引与不建立索引的一个查询效率分析：

Sqlserver索引与查询效率分析。

表 News

字段

Id：自动编号

Title：文章标题

Author：作者

Content：内容

Star：优先级

Addtime：时间

记录：100万条

测试机器：P4 28/1G内存/IDE硬盘

=======================================================

方案1：

主键Id，默认为聚集索引，不建立其它非聚集索引

select from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc

从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序

查询时间：50秒

=======================================================

方案2：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc

从字段Title和Author中模糊检索，按Id排序

查询时间：2 - 25秒

=======================================================

方案3：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc

从字段Title和Author中模糊检索，按Star排序

查询时间：2 秒

=======================================================

方案4：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'

从字段Title和Author中模糊检索，不排序

查询时间：18 - 2 秒

=======================================================

方案5：

主键Id，默认为聚集索引

在Title、Author、Star上建立非聚集索引

select from News where Title like '"&word&"%'

或

select from News where Author like '"&word&"%'

从字段Title 或 Author中检索，不排序

查询时间：1秒

· 如何提高SQL语言的查询效率

问：请问我如何才能提高SQL语言的查询效率呢？

答：这得从头说起：

由于SQL是面向结果而不是面向过程的查询语言，所以一般支持SQL语言的大型关系型数据库都使用一个基于查询成本的优化器，为即时查询提供一个最佳的执行策略。对于优化器，输入是一条查询语句，输出是一个执行策略。

一条SQL查询语句可以有多种执行策略，优化器将估计出全部执行方法中所需时间最少的所谓成本最低的那一种方法。所有优化都是基于用记所使用的查询语句中的where子句，优化器对where子句中的优化主要用搜索参数(Serach Argument)。

搜索参数的核心思想就是数据库使用表中字段的索引来查询数据，而不必直接查询记录中的数据。

带有 =、<、<=、>、>= 等 *** 作符的条件语句可以直接使用索引，如下列是搜索参数：

emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7

而下列则不是搜索参数：

salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary 12 >= 3000 或 a=1 or c=7

应当尽可能提供一些冗余的搜索参数，使优化器有更多的选择余地。请看以下3种方法：

第一种方法：

select employeeemp_name,departmentdep_name from department,employee where (employeedep_id = departmentdep_id) and (departmentdep_code="01") and (employeedep_code="01");

它的搜索分析结果如下：

Estimate 2 I/O operations

Scan department using primary key

for rows where dep_code equals "01"

Estimate getting here 1 times

Scan employee sequentially

Estimate getting here 5 times

第二种方法：

select employeeemp_name,departmentdep_name from department,employee where (employeedep_id = departmentdep_id) and (departmentdep_code="01");

它的搜索分析结果如下：

Estimate 2 I/O operations

Scan department using primary key

for rows where dep_code equals "01"

Estimate getting here 1 times

Scan employee sequentially

Estimate getting here 5 times

第一种方法与第二种运行效率相同，但第一种方法最好，因为它为优化器提供了更多的选择机会。

第三种方法：

select employeeemp_name,departmentdep_name from department,employee where (employeedep_id = departmentdep_id) and (employeedep_code="01");

这种方法最不好，因为它无法使用索引，也就是无法优化……

使用SQL语句时应注意以下几点：

1、避免使用不兼容的数据类型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本可以进行的优化 *** 作。例如：

select emp_name form employee where salary > 3000;

在此语句中若salary是Float类型的，则优化器很难对其进行优化，因为3000是个整数，我们应在编程时使用30000而不要等运行时让DBMS进行转化。

2、尽量不要使用表达式，因它在编绎时是无法得到的，所以SQL只能使用其平均密度来估计将要命中的记录数。

3、避免对搜索参数使用其他的数学 *** 作符。如：

select emp_name from employee where salary 12 > 3000;

应改为：

select emp_name from employee where salary > 250;

4、避免使用 != 或 <> 等这样的 *** 作符，因为它会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。

· ORACAL中的应用

一个1600万数据表－－短信上行表TBL_SMS_MO

结构：

CREATE TABLE TBL_SMS_MO

(

SMS_ID NUMBER,

MO_ID VARCHAR2(50),

MOBILE VARCHAR2(11),

SPNUMBER VARCHAR2(20),

MESSAGE VARCHAR2(150),

TRADE_CODE VARCHAR2(20),

LINK_ID VARCHAR2(50),

GATEWAY_ID NUMBER,

GATEWAY_PORT NUMBER,

MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE

);

CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)

PCTFREE 10

INITRANS 2

MAXTRANS 255

STORAGE

(

INITIAL 1M

NEXT 1M

MINEXTENTS 1

MAXEXTENTS UNLIMITED

PCTINCREASE 0

);

CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)

PCTFREE 10

INITRANS 2

MAXTRANS 255

STORAGE

(

INITIAL 64K

NEXT 1M

MINEXTENTS 1

MAXEXTENTS UNLIMITED

PCTINCREASE 0

);

问题：从表中查询某时间段内某手机发送的短消息，如下SQL语句：

SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME

FROM TBL_SMS_MO

WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'

AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

ORDER BY MO_TIME DESC

返回结果大约需要10分钟，应用于网页查询，简直难以忍受。

分析：

在PL/SQL Developer，点击“Explain Plan”按钮（或F5键），对SQL进行分析，发现缺省使用的索引是IDX_MO_DATE。问题可能出在这里，因为相对于总数量1600万数据来说，都mobile的数据是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比较容易锁定数据。

如下优化：

SELECT /+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) / MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME

FROM TBL_SMS_MO

WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'

AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

ORDER BY MO_TIME DESC

测试：

按F8运行这个SQL，哇～ 2360s，这就是差别。

>

1、ORDER BY的索引优化。如果一个SQL语句形如：

SELECT [column1],[column2],… FROM [TABLE] ORDER BY [sort];

在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order by 优化。

2、WHERE + ORDER BY的索引优化，形如：

SELECT [column1],[column2],… FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort];

建立一个联合索引(columnX,sort)来实现order by 优化。

注意：如果columnX对应多个值，如下面语句就无法利用索引来实现order by的优化

SELECT [column1],[column2],… FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],…) ORDER BY[sort];

3、WHERE+ 多个字段ORDER BY

SELECT FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;

建立索引(uid,x,y)实现order by的优化,比建立(x,y,uid)索引效果要好得多。

MySQL Order By不能使用索引来优化排序的情况

对不同的索引键做 ORDER BY ：(key1,key2分别建立索引)

SELECT FROM t1 ORDER BY key1, key2;

在非连续的索引键部分上做 ORDER BY：(key_part1,key_part2建立联合索引;key2建立索引)

SELECT FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part2;

同时使用了 ASC 和 DESC：(key_part1,key_part2建立联合索引)

SELECT FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;

用于搜索记录的索引键和做 ORDER BY 的不是同一个：(key1,key2分别建立索引)

SELECT FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;

如果在WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)时，则无法利用索引来实现order by的优化

SELECT FROM t1 ORDER BY YEAR(logindate) LIMIT 0,10;

一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句

1，slow_query_log

这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。

2，long_query_time

当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。

3，slow_query_log_file

记录日志的文件名。

4，log_queries_not_using_indexes

这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。

二、检测mysql中sql语句的效率的方法

1、通过查询日志

（1）、Windows下开启MySQL慢查询

MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是myini找到[mysqld]下面加上

代码如下

log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log

long_query_time = 2

（2）、Linux下启用MySQL慢查询

MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是mycnf找到[mysqld]下面加上

代码如下

log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log

long_query_time=2

说明

log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。

为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；

long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；

2show processlist 命令

SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。

各列的含义和用途：

ID列

一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 //mysqladmin kill 进程号。

user列

显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。

host列

显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。

db列

显示这个进程目前连接的是哪个数据库。

command列

显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。

time列

此这个状态持续的时间，单位是秒。

state列

显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成

info列

显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。

这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：

Checking table

　正在检查数据表（这是自动的）。

Closing tables

　正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的 *** 作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。

Connect Out

　复制从服务器正在连接主服务器。

Copying to tmp table on disk

　由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。

Creating tmp table

　正在创建临时表以存放部分查询结果。

deleting from main table

　服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。

deleting from reference tables

　服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。

Flushing tables

　正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。

Killed

　发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。

Locked

　被其他查询锁住了。

Sending data

　正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。

Sorting for group

　正在为GROUP BY做排序。

　Sorting for order

　正在为ORDER BY做排序。

Opening tables

　这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。

Removing duplicates

　正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。

Reopen table

　获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。

Repair by sorting

　修复指令正在排序以创建索引。

Repair with keycache

　修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。

Searching rows for update

　正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。

Sleeping

　正在等待客户端发送新请求

System lock

　正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。

Upgrading lock

　INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。

Updating

　正在搜索匹配的记录，并且修改它们。

User Lock

　正在等待GET_LOCK()。

Waiting for tables

　该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。

waiting for handler insert

　INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入 *** 作，正在等待新的请求。

　大部分状态对应很快的 *** 作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。

　还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。

例如如图：

3、explain来了解SQL执行的状态

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

使用方法，在select语句前加上explain就可以了：

例如：

explain select surname,first_name form a,b where aid=bid

结果如图

EXPLAIN列的解释

table

显示这一行的数据是关于哪张表的

type

这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

key

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引

key_len

使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows

MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

Extra

关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表43中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢

extra列返回的描述的意义

Distinct

一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了

Not exists

MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了

Range checked for each Record（index map:#）

没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一

Using filesort

看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行

Using index

列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候

Using temporary

看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上

Where used

使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）

const

表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待

eq_ref

在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用

ref

这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好

range

这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况

index

这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）

ALL

这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免

排序本来就占用内存,要么order by id desc 或者给date 建索引吧！

mysql进程卡死时，进入mysql后台,

show processlist;看看哪些进程sleep,

然后kill掉那个进程即可

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