關(guān)于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時如何提高其查詢速度的方法
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最近一段時間由于工作需要，開始關(guān)注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關(guān)優(yōu)化方法。
由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達(dá)40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)化方法：
1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
2、對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續(xù)的數(shù)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 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運(yùn)行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運(yùn)行時；它必須在編譯時進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2
9、應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
應(yīng)改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結(jié)構(gòu)：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：
create table #t(…)
13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В?，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使 用導(dǎo)出表。
23、在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)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；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。
24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。
25、盡量避免使用游標(biāo)，因為游標(biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。
26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。
27、與臨時表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
MYSQL數(shù)據(jù)優(yōu)化是一個很大的學(xué)問。只能慢慢琢磨。如果同時有1000人的話，我個人覺得，可以生成批量來更新。，
1.建立索引，盡可能把索引建立到你你經(jīng)常比較的字段上，如select
a,b,c,d
from
a
where
索引字段＝值，這個索引字段最好是數(shù)值型數(shù)據(jù)
2.慢有更多情況，
情況1：遠(yuǎn)程查詢，其實可能查詢不慢，由于數(shù)據(jù)量大，傳輸過程慢
情況2：WHERE
后面的比較數(shù)據(jù)太多，比如
like
類的語句
情況3：需要哪個字段只取那個字段就行了，比如select
*
from
a與select
b,c,d
from
a速度是有差距的
3.數(shù)據(jù)庫定期維護(hù)，壓縮，把不常用的數(shù)據(jù)備份后放入備份庫里，查詢時查備份庫等
問題補(bǔ)充：
.第一條：建立索引，怎么建立，我也聽說過，但不知道怎么使用
答：每種數(shù)據(jù)建立索引的方法有差異，比如SQL
SERVER
2000中可對多個字段進(jìn)行索引，比如SQL
SERVER2000中有命令
CREATE
INDEX
為給定表或視圖創(chuàng)建索引。
只有表或視圖的所有者才能為表創(chuàng)建索引。表或視圖的所有者可以隨時創(chuàng)建索引，無論表中是否有數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^指定限定的數(shù)據(jù)庫名稱，為另一個數(shù)據(jù)庫中的表或視圖創(chuàng)建索引。
語法
CREATE
[
UNIQUE
]
[
CLUSTERED
|
NONCLUSTERED
]
INDEX
index_name
ON
{
table
|
view
}
(
column
[
ASC
|
DESC
]
[
,...n
]
)
[
WITH
index_option
[
,...n]
]
[
ON
filegroup
]
index_option
::=
{
PAD_INDEX
|
FILLFACTOR
=
fillfactor
|
IGNORE_DUP_KEY
|
DROP_EXISTING
|
STATISTICS_NORECOMPUTE
|
SORT_IN_TEMPDB
}
第三條：數(shù)據(jù)庫定期維護(hù)，壓縮：怎么個壓縮法？及時備份數(shù)據(jù)到備份庫查詢備份庫，那查詢時不是還慢嗎？
答：這個有壓縮工具，基本上每種數(shù)據(jù)庫都有自己的壓縮數(shù)據(jù)庫的工具
這個問題在PHP的官方網(wǎng)站上叫緩沖查詢和非緩沖查詢(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查詢?nèi)笔∧Ｊ绞蔷彌_模式。也就是說，查詢數(shù)據(jù)結(jié)果會一次全部提取到內(nèi)存里供PHP程序處理。這樣給了PHP程序額外的功能，比如說，計算行數(shù)，將指針指向某一行等。更重要的是程序可以對數(shù)據(jù)集反復(fù)進(jìn)行二次查詢和過濾等操作。但這種緩沖查詢模式的缺陷就是消耗內(nèi)存，也就是用空間換速度。
相對的，另外一種PHP查詢模式是非緩沖查詢，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器會一條一條的返回數(shù)據(jù)，而不是一次全部返回，這樣的結(jié)果就是PHP程序消耗較少的內(nèi)存，但卻增加了數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的壓力，因為數(shù)據(jù)庫會一直等待PHP來取數(shù)據(jù)，一直到數(shù)據(jù)全部取完。
很顯然，緩沖查詢模式適用于小數(shù)據(jù)量查詢，而非緩沖查詢適應(yīng)于大數(shù)據(jù)量查詢。
查找的話沒辦法了，畢竟你只能枚舉，如果要改善的話只能從新構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，添加索引字段。
或是多個數(shù)據(jù)庫存放數(shù)據(jù)，根據(jù)上一個數(shù)據(jù)庫提供的索引查找下一數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，這樣可以減少枚舉次數(shù)。
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