如何优化数据库中数据的查询

1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

2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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3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

4in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。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

5尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：

SELECT FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快 *** 作，引擎不得不对全表所有数据逐条 *** 作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快 *** 作。

6必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 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

7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 FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT FROM T1 WHERE F1=1002

SELECT FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的 *** 作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将 *** 作移至等号右边。

8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'

9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。

10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。

11很多时候用 exists是一个好的选择：

elect 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)

SELECT SUM(T1C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT()FROM T2 WHERE T2C2=T1C2>0)

SELECT SUM(T1C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT FROM T2 WHERE T2C2=T1C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

数据库优化的方法很多啊！比如建立索引

可以提高查询速速

但是索引不是越多越好！索引太多会造成冗余利用存储过程。创建数据库的时候只是注意别把数据库文件存放在系统盘就可以了！

forest安卓和ios是不互通的。

原因：安卓系统的数据库  和 IOS系统的数据库是俩个不同的数据主机，无法进行数据同步共享的。

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的 *** 作系统。主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。

iOS 是由苹果公司开发的移动 *** 作系统 。苹果公司最早于 2007 年 1 月 9 日的 Macworld 大会上公布这个系统，最初是设计给 iPhone 使用的，后来陆续套用到 iPod touch 、iPad 以及 Apple TV 等产品上。

扩展资料：

安卓系统和ios系统的区别：

1、苹果系统基于Unix开发（收费），安卓系统则基于类Unix的Linux系统上开发（免费）。

2、程序运行机制不同。

苹果系统拥有墓碑机制和沙盒机制，可限制程序后台自动运行防止占用内存资源；安卓系统的后台机制，因与系统开源有关，应用后台运行无法强制禁止，除非厂商定制修改后，可优化减少自启及占用内存。

3、硬件资源的使用效率不同。

苹果系统基于硬件资源做软件优化，根据系统需求做硬件匹配，使系统充分使用硬件资源，提升运行效率；安卓系统则是硬件带着软件跑，硬件配置给的越高，厂商越是懒得去做系统的优化，使用效率低。

4、对应的扩展程序优化不同。

苹果系统对其APP有着严格的审核机制，不符合标准的APP禁止上架应用商店及禁止提供下载安装；

安卓系统的应用软件缺乏监管，多数无法优化到位。

5、系统安全性差异。

苹果系统因其封闭及严格把控，系统漏洞极少，也难以被第三方软件进行破坏；安卓系统安全性相对较低，系统开源，应用程序无完善监管，极易受到权限破解及第三方程序破坏。

参考资料来源：百度百科——安卓系统

百度百科——IOS

1SQL优化的原则是：将一次 *** 作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入：

检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容

检查子查询考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

检查优化索引的使用

考虑数据库的优化器

2避免出现SELECTFROMtable语句，要明确查出的字段。

3在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECTCOUNT（）和selecttop1语句。

6使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7应绝对避免在orderby子句中使用表达式。

8如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9小心使用IN和OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10用代替，>用>=代替，

11在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或orderby子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下selectsum（table1je）fromtable1table1,table2table2,table3table3where(table1的等值条件（=）)and(table1的非等值条件)and(table2与table1的关联条件)and(table2的等值条件)and(table2的非等值条件)and(table3与table2的关联条件)and(table3的等值条件)and(table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：selectnamefromcustomerwherecustomer_idin(selectcustomer_idfromorderwheremoney>1000)。应该用如下语句代替：selectnamefromcustomerinnerjoinorderoncustomercustomer_id=ordercustomer_idwhereordermoney>100。

15在WHERE子句中，避免对列的四则运算，特别是where条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方substring可以用like代替。

16如果在语句中有notin（in） *** 作，应考虑用notexists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读 *** 作在前面完成，数据库写 *** 作在后面完成，避免交叉。

18请小心不要对过多的列使用列函数和orderby,groupby等，谨慎使用disti软件开发t。

19用unionall代替union，数据库执行union *** 作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定queryA和queryB中不会有重复记录时，应该用unionall代替union，以提高查询效率。

数据更新的效率

1在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：

table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。

RollbackSegment的分离：RollbackSegment应该放在独立的Tablespace中。

SystemTablespace的分离：SystemTablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primaryfilegroup中不允许放置任何用户的object）

TempTablesace的分离：建立单独的TempTablespace，并为每个user指定defaultTempTablespace

避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML *** 作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML *** 作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。

当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。

连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。

使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。

在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

body{

line-height:200%;

}

如何优化MySQL数据库

当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。

我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、myf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。

1服务器物理硬件的优化

1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询 *** 作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID10磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID10；

2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。

2MySQL应该采用编译安装的方式

MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

3MySQL配置文件的优化

1)skip

-name

-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；

2)back_log

=

384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。

3)如果key_reads太大，则应该把myf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。

4MySQL上线后根据status状态进行适当优化

1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。

2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections

100%

=85%

5MySQL数据库的可扩展架构方案

1)MySQL

cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但它的维护非常复杂，存在部分Bug;

2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

 Perfetto提供数据源超集，这是一个相对模糊的概念，尽量容易的去理解它，所以主要提供Perfetto的能力介绍。

 Perfetto是用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用程序级跟踪的服务和库，本机+ Java堆分析，使用SQL分析跟踪的库以及基于Web的UI以可视化和探索多GB跟踪。

 traceconv工具将Perfetto跟踪转换为其他跟踪格式。

  跟踪处理器是一个C ++库（/ src / trace_processor），它吸收以多种格式编码的跟踪，并公开一个SQL接口，用于查询一致的表集中所包含的跟踪事件。它还具有其他功能，包括计算摘要度量，使用用户友好的描述注释跟踪以及从跟踪的内容派生新事件。

 此CI用于AOSP的TreeHugger的顶部（而不是替代）。它提供早期测试信号，并涵盖TreeHugger不支持的其他 *** 作系统和较旧的Android设备。

 有四个主要部分：

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