SQL数据库优化的方法有哪些

在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、 *** 作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。

一、适当的索引

索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。

二、仅索引相关数据

指定需要检索数据的精度。使用命令和LIMIT代替SELECT。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。

三、根据需求使用或避免临时表

如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。

四、避免编码循环

避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且昌平镇北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。

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。

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，天通苑IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：

1、选取最适用的字段属性。

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)。

MySQL从41开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表。

MySQL从40的版本开始支持UNION查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的SELECT查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。

4、事务。

要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的 *** 作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都 *** 作成功，要么都失败。

5、锁定表。

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。

6、使用外键。

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。

以上就是关于SQL数据库优化的方法有哪些全部的内容，包括:SQL数据库优化的方法有哪些、如何优化数据库提高数据库的效率、mysql数据库的优化方法等相关内容解答，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！