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数据库的优化方法是怎么样的

数据库的优化方法是怎么样的,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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# 优化方法

1、查询的时候尽量避免使用 * ,虽然在写sql语句的时候很方便,但是在执行sql语句的时候会耗费更多的内存和时间资源。

2、多表查询的时候,所查的属性,带上表名,并最好为表名起上别名。这样看起来更加简洁,并且提高查询效率。

3、多表查询的时候,最好使用左右连接代替where的全连接。全连接容易造成数据冗余,降低查询效率。

4、慎用in 或 not in 容易造成全表扫描。

5、减少数据库的访问次数,因为访问数据库从创建连接,验证,执行数据库操作,关闭连接。需要耗费内存和时间资源。

6、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:

select id from t where num is null

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:

select id from t where num=0

7、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

8、应尽量避免在 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:

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询:

select id from t where num=10  union all  select id from t where num=20

9、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

select col1,col2 into #t from t where 1=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:

create table #t(...)

10、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

11、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。

12、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 select into 代替 create table,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create table,然后insert。

13、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。

14、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。

15、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。

16、尽可能的使用 varchar 代替 char ,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。

关于数据库的优化方法是怎么样的问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。


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