在一個千萬級的資料庫查尋中，如何提高查詢效率？，查尋效率

在一個千萬級的資料庫查尋中，如何提高查詢效率？，查尋效率

在一個千萬級的資料庫查尋中，如何提高查詢效率？

1）資料庫設計方面：
a. 對查詢進行最佳化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
b. 應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num is null 可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢： select id from t where num=0

c. 並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中資料來進行查詢最佳化的，當索引列有大量資料重複時,查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

d. 索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 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謹慎考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

e. 應儘可能的避免更新索引資料列，因為索引資料列的順序就是表記錄的實體儲存體順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為索引。

f. 盡量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和串連的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和串連時會逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

g. 儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些。

h. 盡量使用表變數來代替暫存資料表。如果表變數包含大量資料，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

i. 避免頻繁建立和刪除暫存資料表，以減少系統資料表資源的消耗。

j. 暫存資料表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件，最好使用匯出表。

k. 在建立暫存資料表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統資料表的資源，應先create table，然後insert。

l. 如果使用到了暫存資料表，在預存程序的最後務必將所有的暫存資料表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統資料表的較長時間鎖定。

2)SQL語句方面：

a. 應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

b. 應盡量避免在 where 子句中使用 or 來串連條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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

c. in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如： select id from t where num in(1,2,3) 對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了： select id from t where num between 1 and 3

d. 下面的查詢也將導致全表掃描： select id from t where name like ‘%abc%’

e. 如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但最佳化程式不能將訪問計劃的選擇延遲到運行時；它必須在編譯時間進行選擇。然而，如果在編譯時間建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描： select id from t where num=@num 可以改為強制查詢使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num

f. 應盡量避免在 where 子句中對欄位進行運算式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如： select id from t where num/2=100 應改為: select id from t where num=100*2

g. 應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。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’產生的id 應改為: select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

h. 不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他運算式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

i. 不要寫一些沒有意義的查詢，如需要產生一個空表結構： select col1,col2 into #t from t where 1=0 這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣： create table #t(…)

j. 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)

k. 任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替“*”，不要返回用不到的任何欄位。

l. 盡量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

m. 盡量避免向用戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。

n. 盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。

3)java方面：重點內容

a.儘可能的少造對象。

b.合理擺正系統設計的位置。大量資料操作，和少量資料操作一定是分開的。大量的資料操作，肯定不是ORM架構搞定的。，

c.使用jDBC連結資料庫操作資料

d.控制好記憶體，讓資料流起來，而不是全部讀到記憶體再處理，而是邊讀取邊處理；

e.合理利用記憶體，有的資料要緩衝

如何最佳化資料庫，如何提高資料庫的效能?

解答：

1） 硬體調整效能 最有可能影響效能的是磁碟和網路輸送量,解決辦法擴大虛擬記憶體，並保證有足夠可以擴充的空間；把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉；把資料庫伺服器和主網域服務器分開；把SQL資料庫伺服器的輸送量調為最大；在具有一個以上處理器的機器上運行SQL。

2）調整資料庫

若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引；建立索引時，想盡對該表的所有查詢搜尋操作， 按照where選擇條件建立索引，盡量為整型鍵建立為有且只有一個簇集索引，資料在物理上按順序在資料頁上，縮短尋找範圍，為在查詢經常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆蓋查詢；但是索引不可太多，執行UPDATE DELETE INSERT語句需要用於維護這些索引的開銷量急劇增加；避免在索引中有太多的索引鍵；避免使用大型資料類型的列為索引；保證每個索引索引值有少數行。

3）使用預存程序

應用程式的實現過程中，能夠採用預存程序實現的對資料庫的操作盡量通過預存程序來實現，因為預存程序是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行預存程序，並且只返回結果集或者數值，這樣不僅可以使程式模組化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。

4）應用程式結構和演算法

建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。因為人們在

使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，特別是對資料量不是特別大的資料庫操作時，是否建立索引和使用索引的好壞對程式的響應速度並不大，因此程式員在書寫程式時就忽略了不同的實現方法之間可能存在的效能差異，這種效能差異在資料量特別大時或者大型的或是複雜的資料庫環境中（如聯機交易處理OLTP或決策支援系統DSS）中表現得尤為明顯。在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的串連條件和不可最佳化的where子句。在對它們進行適當的最佳化後，其運行速度有了明顯地提高！