如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度,第1张

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法:

1、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。

2、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。

3、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

4、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

5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率,可以考虑全文检索。

6、in 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

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。

30、尽量避免大事务 *** 作,提高系统并发能力。

当然可以了,MySQL在网络数据库中应用比较广泛,比SQL Server 小多了,只有几十MB,安装很快就完成了。SQL Server是比较大型的数据库管理系统,有很好的图形界面, *** 作很方便。

现在都数据库软件都支持数据库间的互访和互 *** 作,所以MySQL中的文件也可以导入SQL Server中。

工具:navicat for MySQL

步骤:

1、打开navicat for MySQL,连接到数据库所在服务器。如本图就是连接到本地数据库。

2、创建一个空的数据库。在localhost处点右键,选择“新建数据库”,d出窗口中填写新建的数据库名称,字符集一般选择UTF8即可(可根据实际情况更改),最后点击确定按钮,即可创建成功。

3、创建成功后,双击新建的数据库,使之变成绿色,即连接状态。

4、在badkano_test处点击鼠标右键,选择“运行sql文件”。

5、d出窗口点“”然后选择要导入的sql文件,点击打开。

6、最后点“开始”按钮,等待导入步骤执行完成即可。

以下有几款迁移工具的对比,可以参考,比较推荐DB2DB

软件易用性主要是指软件在导入前的配置是否容易。由于很多软件设计是面向程序员而非一般的数据库管理人员、甚至是普通的应用程序实施人员,而这一类人员很多时候并没有数据源配置经验。因为一些使用 ODBC 或者 ADO 进行配置的程序往往会让这类用户造成困扰(主要是不知道应该选择什么类型的数据库驱动程序)。下面让我们看看四个工具的设计界面:

>>>>

1、SQLyog

SQLyog 使用的是古老的 ODBC 连接,但对于新一代的程序来说,这种方式的非常的不熟悉并且不容易使用,并且必须要求本机安装好相应的数据库的 ODBC 驱动程序(SQL Server 一般自带好)。

>>>>

2、Navicat Premium

NavicatPremium是四个应用工具中设计最不人性化的一个:从上图怎么也想像不到要点按那个小按钮来添加一个新的连接,并且这个连接设置不会保存,每次导入时都必须重新设置。NavicatPremium使用的是比 ODBC 稍先进的 ADO 设置方式(199X年代的产物),但使用上依然是针对老一代的程序员。

>>>>

3、Mss2sql

Mss2sql 是最容易在百度上搜索出来的工具,原因之一是它出现的时间较早。

Mss2sql由于是很有针对性的从 SQLServer 迁移到 MySQL,因为界面使用了 *** 作向导设计,使用非常容易。同时在设置的过程中,有非常多的选项进行细节调整,可以感觉到软件经过了相当长一段时间的使用渐渐完善出来的。

>>>>

4、DB2DB

DB2DB 由于是由国人开发,因此无论是界面还是提示信息,都是全程汉字。另外,由于 DB2DB 在功能上很有针对性,因为界面设计一目了然和易使用。和 mss2sql 一样, DB2DB 提供了非常多的选项供用户进行选择和设置。

三、处理速度和内存占用评测

在本评测前,本人的一位资深同事曾经从网上下载了某款迁移软件,把一个大约2500万记录数的数据表转送到阿里云 MySQL,结果经过了三天三夜(好在其中两天是星期六和星期日两个休息日)都未能迁移过来。因此这一次需要对这四个工具的处理速度作一个详细的测试。

考虑到从 SQL Server 迁移到 MySQL 会出现两种不同的场景:

从 SQL Server 迁移到本地 MySQL 进行代码测试和修改;

从 SQL Server 迁移到云端 MySQL 数据库正式上线使用;

以下为测试过程中的截图:

>>>>

1、SQLyog

>>>>

2、Navicat Premium

注意:我们在测试 Navicat Premium 迁移到  MySQL 时发现,对于 SQL Server 的 Money 类型支持不好(不排除还有其它的数据类型支持不好)。Money 类型字段默认的小数位长度为 255,使得无法创建数据表导致整个测试无法成功,需要我们逐张表进行表结构修改才能完成测试过程。

Navicat Premium 的处理速度属于中等,不算快也不算慢,但 CPU 占用还有内存占用都处于高位水平。不过以现在的电脑硬件水平来说,还是可以接受。但 CPU 占用率太高,将使得数据在导入的过程中,服务器不能用于其它用途。

>>>>

3、Mss2sql

Mss2sql 并没有提供计时器,因此我们使用人工计时的方法,整个过程处理完毕大于是 726 秒。Mss2sql 的 CPU 占用率相对其它工具来说较高,但仍属于可以接受的范围之内。

>>>>

4、DB2DB

DB2DB 同样迁移 300万数据时,仅仅使用了 2 分 44 秒,这个速度相当惊人。不过最后的结果出现一个 BUG,就是提示了转换成功,但后面的进度条却没有走完(在后面的数据完整性评测中,我们验证了数据其实是已经全部处理完毕了)。

MySQL数据库使用教程介绍

完整 MySQL *** 作详见:[MySQL攻略]MySQL数据库使用教程介绍

什么叫MySQL数据库?

数据库(Database)是依照算法设计来机构、储存和管理数据信息的仓库。每一个数据库都具有一个或多个API用以创建,访问,管理,检索和拷贝存储的数据信息。

如今大家用的大多数是关系型数据库管理系统(RDBMS)来储存和管理大量数据。所谓关系型数据库,就是以关系模型为基础的数据库,凭借结合集合代数等数学概念来对数据库中的数据进行处理。

MySQL是时下最热门的关系型数据库管理系统之一,本教程将会讲解MySQL的基础知识,并帮助大家熟练应用MySQL数据库。

MySQL教程-RDBMS专业术语

在开始学习MySQL数据库前,使我们先掌握下RDBMS的一些专业术语:

数据库:数据库是一些关系表的结合。

数据表:数据的矩阵。在一个数据库中的表看上去像一个简易的excel表。

列:一列(数据元素)包括了同类型的数据。

行:一行(元组/纪录)是一组有关的数据。

冗余:储存二倍数据,性能会有所损失,但信息安全性有所提高。

主键:主键是唯一的。一个数据表中只有包含一个主键。

外键:用于关联两个表。

索引:用数据库索引可快速访问数据表中的特定信息。索引是对数据库表格中一列或多列的值作排列的一种构造方式。类似书本的目录。

MySQL教程-基础 *** 作

进到数据库:mysql -uroot -p,登陆密码立即回车键

退出数据库:quit或是exit

查询版本号:select version();

获取当前时间:select now();

update mysqllw_full_search ,mysqllw_archives set mysqllw_full_searchaddinfos=mysqllw_archivesdescription

where mysqllw_full_searchaid=mysqllw_archivesID

以上就是关于如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度全部的内容,包括:如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度、sql / mysql 数据库高手进!、sql怎么导入mysql数据库等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/10202241.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-06
下一篇 2023-05-06

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存