高手怎样解决SQL性能优化?
1。查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍。 改进方法如下:
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个临时表里头,然后再用临时表去做复杂关联
2。索引问题
在做性能跟踪分析过程中,经常发现有...全部
1。查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍。
改进方法如下:
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个临时表里头,然后再用临时表去做复杂关联
2。索引问题
在做性能跟踪分析过程中,经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的,有些表甚至一个索引都没有。
这种情况往往都是因为在设计表时,没去定义索引,而开发初期,由于表记录很少,索引创建与否,可能对性能没啥影响,开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境,随着时间的推移,表记录越来越多
这时缺少索引,对性能的影响便会越来越大了。
这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注
法则:不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
◆避免对索引字段进行计算操作
◆避免在索引字段上使用not,,!=
◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
◆避免在索引列上出现数据类型转换
◆避免在索引字段上使用函数
◆避免建立索引的列中使用空值。
3。复杂操作
部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂(经常嵌套多级子查询)——可以考虑适当拆成几步,先生成一些临时数据表,再进行关联操作
4。update
同一个表的修改在一个过程里出现好几十次,如:
update table1
set col1=。
。。
where col2=。。。;
update table1
set col1=。。。
where col2=。。。
。。。。。。
象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成(前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况)
5。
在可以使用UNION ALL的语句里,使用了UNION
UNION 因为会将各查询子集的记录做比较,故比起UNION ALL ,通常速度都会慢上许多。一般来说,如果使用UNION ALL能满足要求的话,务必使用UNION ALL。
还有一种情况大家可能会忽略掉,就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录,但由于脚本的特殊性,不可能存在重复记录,这时便应该使用UNION ALL,如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况,见,由于语句的特殊性,在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复,故可以改用UNION ALL)。
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