如何检索LDAP数据库的所有属性

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orderby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：

selectidfromtwherenumisnull

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：

selectidfromtwherenum=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：

selectidfromtwherenum=10ornum=20

可以这样查询：

selectidfromtwherenum=10

unionall

selectidfromtwherenum=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

selectidfromtwherenamelike‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in和notin也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

selectidfromtwherenumin(1,2,3)

对于连续的数值，能用between就不要用in了：

selectidfromtwherenumbetween1and3

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：

selectidfromtwherenum=@num

可以改为强制查询使用索引：

selectidfromtwith(index(索引名))wherenum=@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：

selectidfromtwherenum/2=100

应改为:

selectidfromtwherenum=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：

selectidfromtwheresubstring(name,1,3)=’abc’_name以abc开头的id

selectidfromtwheredatediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0_’2005-11-30′生成的id

应改为:

selectidfromtwherenamelike‘abc%’

selectidfromtwherecreatedate>=’2005-11-30′andcreatedate

10、不要在where子句中的逗=地左边进行函数、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：

selectcol1,col2into#tfromtwhere1=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：

createtable#t()

13、很多时候用exists代替in是一个好的选择：

selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)

用下面的语句替换：

selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=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selectfromt，用具体的字段列表代替逗地，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selectinto代替createtable，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createtable，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truncatetable，然后droptable，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。在结果集中包括逗合计地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SETNOCOUNTON，在结束时设置SETNOCOUNTOFF。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。

第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行

我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。

第二步：服务器解析请求的SQL语句

SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：

服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。

如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。

如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询 *** 作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。

注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。

语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。

接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。

接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的 *** 作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。

解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin，还是loopjoin，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。

当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。

第三步：语句执行

服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。

此时分两种情况：

如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。

如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。

说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：

1DBCC

2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。

3DBCC

4从过程缓存中删除所有元素。

5DBCC

6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。

SQLServer2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。

这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。

执行顺序：

FROM子句返回初始结果集。

WHERE子句排除不满足搜索条件的行。

GROUPBY子句将选定的行收集到GROUPBY子句中各个唯一值的组中。

选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。

此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。

计算所有的表达式；

使用orderby对结果集进行排序。

查找你要搜索的字段。

select,max(create_time)froma

wherecreate_time

groupbyuser_id

这句可以理解为将结果集根据user_id分组，每组取time最大一条记录。这样就很好的实现了批量查询最近记录，并且仅仅需要遍历一次表，即使在数据量巨大的情况下也可以在很短的时间查出结果。

扩展资料：

SQL数据查询语句

1、语句语法简单归纳为：

SELECTselect_list[INTOnew_table_name][FROMtable_source]

[WHEREsearch_condition][GROUPBYgroup_by_expression]

[HAVINGsearch_condition][ORDERBYorder_expression[ASC|DESC]]

2、WITH子句用于指定临时命名的公用表达式，在单条语句（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）的语句执行范围内定义。

3、LIKE关键字

用于模糊查询，通配符有%、_、[]、[^]

%:后面可以跟零个或多个字符

_:匹配任意单个字符

[]:查询一定范围内的单个字符，包括两端数据

[^]:表示不在一定范围内的单个字符，包括两端数据

MySql怎样查询数据库当前时间

首先通过运行数据库客户端管理软件SQLyogEnt进行查询，第一步运行SQLyogEnt，在桌面找到SQLyogEnt的软件图标，用户双击这个图标。

2然后输入数据库的信息，在界面左下角点击连接按钮，连接数据库。

3连接上数据库后就进入了数据库管理软件的控制台，控制台的左侧以目录的形式显示了当前登录的用户和数据库以及数据库的表。目录的右边从上到下有2个空白的长方形框，上方的是SQL查询语言的输入框，下方显示的是查询所得到的结果。

可以有两种处理方法，1、两表先合并，后求和

select日期,sum(数值)as数值from

(select日期,金额as数值fromA表

unionall

select日期,数量as数值fromB表)

groupby日期

2、先求和后合并，再求和

select日期,sum(数值)as数值from

(select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期

unionall

select日期,sum(数量)as数值fromB表groupby日期)

groupby日期

对于“如果要实现总和的相乘、相除，或者相减得话，应该怎么写呢？”，你得提出明确需求，那后才能设计。

如果是相乘、相除，或者相减，得有条件，还像上面，用日期关联，A表-B表，A表求和：select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期

B表求和：select日期,sum(数量)as数值fromB表groupby日期

在执行A表-B表时，由于用日期关联，则某一日期对应的记录可能会产生三种情况：A表B表都有；A表有B表无；A表无B表有。

1、需要先找出所有日期，select日期fromA表

union

select日期fromB表

2、对于A表中所有数据以上表中日期为依据构造所有相关日期数据，如果有日期数据，则为原数据，否则为0。

selecta日期as日期，casewhenb数值isNULLthenb数值else0endas数值

from

(select日期fromA表

union

select日期fromB表)a

leftjoin

(select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期)b

ona日期=b日期

3、同样对于B表也如此。

4、2表相减即得。

selecta3日期as日期,a3数值-b3数值as数值

from

(

selecta1日期as日期，casewhenb1数值isNULLthenb1数值else0endas数值

from

(select日期fromA表

union

select日期fromB表)a1

leftjoin

(select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期)b1

ona1日期=b1日期

)a3，(

selecta2日期as日期，casewhenb2数值isNULLthenb2数值else0endas数值

from

(select日期fromA表

union

select日期fromB表)a2

leftjoin

(select日期,sum(金额)as数值fromB表groupby日期)b2

ona2日期=b2日期

)b3

wherea3日期=b3日期

当然，以上只是一种方法，还有其他方法也可以实现，尽供参考。

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。

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