怎么提高数据库查询效率

提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。

打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。

创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。

实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。

建立索引会占用磁盘空间的索引文件。

如何使用索引呢？

首先索引有窄索引和宽索引两个概念，窄索引是指索引的列数为1~2，宽索引就是说索引的列数大于2。

因为窄索引的效率要高于宽索引，所以能用窄索引就不要使用宽索引。

那么对单字段索引和复合索引应该如何使用？

目录

单字段索引的情况：

复合索引的优势：

两者的比较：

单字段索引的情况：

1.表的主键，外键必须有索引

2.数据量超过300的表应该有索引

3.经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引

4.经常出现在where字句中的字段，特点是大表的字段，应该建立索引

5.索引应该建在选择性高的字段上

6.索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建立索引

7.尽量用单字段索引代替复合索引，复合索引的建立需要仔细的斟酌

复合索引的优势：

1.单字段索引很少甚至没有

2.复合索引的几个字段经常同时以AND的方式出现在where语句

当where语句中的条件是OR时，索引不起作用。

两者的比较：

以一个sql语句来举例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18

若在sex 和 sage 两个字段分别创建了单字段索引，mysql查询每次只能使用一个索引，虽然对于未添加索引时使用全盘扫描,我们的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage两个字段添加复合索引，效率会跟高，如： 创建(sex, age,teacher)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。

那对于两者优缺点的比较：

1.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较低的情况下，复合索引有一定优势。

2.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较高的情况下，复合索引有很大优势。

3.对于具有2个用or连接条件的语句，单索引有一定优势，因为这种情况下复合索引将会导致全表扫描，而前者可以用到indexmerge的优化。

以上就是如何提高查询效率的全部内容，如果有帮助到你的话记得点个关注哟

当一种好的设计方法被采用时,往往能大大提高系统的运行速度与效率。本文根据笔者多年来从事MIS开发的实践经验,总结出一些可以有效地提高应用系统运行速度与效率的实用方法和技巧,希望初学者读完此文能有所收获。 一、台理设计数据库 数据库是进行数据管理的基础,各种 *** 作都是围绕它进行的。因此,数据库设计的好坏,是能否得到较高的运行效率与速度的先决条件。合理设计数据库,应注意以下几点: 1、尽量压缩数据库字段的长度,以减少数据冗余。 2、尽量对字段进行代码化处理。所谓代码化,是肖沁处工主。肝谓代肖怕,力已指将原先以字符方式存储的数据,尽量用代码即数字方式来表示。这在大多数情况下,可以减少数据的存储量,而且,对这种字段进行 *** 作时速度也比较快。 3、尽量使用多库少字段方法。一个大的数据库通常总是保存着大量的数据信息,但是这些数据信息所使用的频繁程度不一样,由于它们在同一数据库中,所以读取使用频度较高的数据时,也必须把那些不需要的数据读出来,从而增加了读盘次数,影响了运行速度。

1. SQL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SELECT * FROM table 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SELECT COUNT （*）和select top 1 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order by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，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

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order by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select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (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：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>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not in（in） *** 作，应考虑用not exists（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order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19. 用union all 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query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all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。

?? Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。

?? System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）

?? Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace

??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。

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