本篇文章给大家分享的是有关如何优化SQL查询,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
我们致力于打造能够较好运行并延续较长一段时间的query(查询)。小编将给出关于优化SQL语句的几点建议。
1. 尝试不去用select *来查询SQL,而是选择专用字段。
反例:
select * from employee;
正例:
select id,name fromemployee;
理由:
通过只用必要字段进行查询,能够节省资源并减少网络开销。
这样做可能不会使用覆盖索引,会导致一个查询返回到表中。
2. 如果已知只有一个查询结果,推荐使用limit 1
假设有一张员工表格,想在其中找到一名叫jay的员工。
CREATE TABLE employee ( id int(11) NOT NULL, name varchar(255) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, date datetime DEFAULT NULL, sex int(1) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) );
反例:
select id,name from employeewhere name='jay';
正例:
select id,name from employeewhere name='jay' limit 1;
理由:添加limit 1后,查找到相应的记录时,便不会继续查找下去,效率会大大提高。
3. 尝试避免在 where 子句中使用or来连接条件
创建一个新的用户表格,其有一个常规索引userId,表格结构如下:
CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `userId` int(11) NOT NULL, `age` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_userId` (`userId`) )
现在假设需要查询userid为1或为18岁的用户,使用如下的SQL就会很简单。
反例:
select * from user where userid = 1 or age = 18;
正例:
//se union all select * from user where userid=1 union all select * from user where age = 18;//Or write two separate SQL select * from user where userid=1;
理由:or 的使用可能会使索引无效,因此需要进行全表扫描。
在or 无索引的情况下,假设已采用userId索引,但是当涉及到 age(年龄)查询条件时,必须执行全表扫描,其过程分为三步:全表扫描+索引扫描+合并。
4. 尽可能避免在where子句中使用!=或<>运算符,否则,引擎将放弃使用索引并执行全表扫描。
反例:
select age,name from user where age<>18;
正例:
//You can consider separate two sql writeselect age,name from user where age <18; select age,name from user where age>18;
理由:使用!=和<>可能使索引无效。
5. 优化limit分页
通常用limits来实现日常分页,但当偏移量特别大时,查询效率便会降低。因为Mysql不会跳过偏移量,而是直接获取数据。
反例:
select id,name,age from employeelimit 10000,10;
正例:
//Solution 1: Return the largest record (offset) of the last query select id,name from employeewhere id>10000 limit 10;//Solution 2: order by + index select id,name from employeeorder by id limit 10000,10;
理由:
如果使用了优化方案1,则会返回最末的查询记录(偏移量),因此可以跳过该偏移量,效率自然会大幅提高。
选项二:使用+索引排序,也可以提高查询效率。
6. 优化like语句
在日常开发中,如果使用模糊关键字查询,我们很容易想到like,但like可能会使索引无效。
反例:
select userId,name from user where userId like '%123';
正例:
select userId,name from user where userId like '123%';
理由:https://medium.com/@pawanjain.432/hey-thanks-dovid-for-pointing-out-a-typo-in-13-1000a4103fe6
7. 使用where条件限制将要查询的数据来避免返回额外行
假设要查询一名用户是否为会员,老式执行代码会这样做。
反例:
List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from userwhere isVip=1");boolean isVip = userIds.contains(userId);
正例:
Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user whereuserId='userId' and isVip='1' ")boolean isVip = userId!=null;
理由:能够检查需要的数据,避免返回非必要数据,并能节省费用和计算机开销。
8. 考虑在where子句中使用默认值而不是null
反例:
select * from user where age is not null;
正例:
select * from user where age>0; //Set 0 as default
理由:如果用默认值取代null值,则通常可以建立索引,与此同时,表达式将相对清晰。
9. 如果插入数据过多,可以考虑批量插入
反例:
for(User u :list){ INSERT into user(name,age)values(#name#,#age#) }
正例:
//One batch of 500 inserts, carried out in batchesinsert intouser(name,age) values <foreach collection="list" item="item"index="index" separator=","> (#{item.name},#{item.age}) </foreach>
理由:批量插入性能良好且省时。
打个比方,在有电梯的情况下,你需要将1万块砖移送到建筑物的顶部。电梯一次可以放置适当数量的砖块(最多500块),你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500块。哪种方案更好?
10. 谨慎使用distinct关键词
Distinct关键词通常用于过滤重复记录以返回唯一记录。当其被用于查询一个或几个字段时,Distinct关键词将为查询带来优化效果。然而,在字段过多的情况下,Distinct关键词将大大降低查询效率。
反例:
SELECT DISTINCT * from user;
正例:
select DISTINCT name from user;
理由:带有“distinct”语句的CPU时间和占用时间高于没有“ distinct”的语句。
如果在查询多字段时使用distinct,数据库引擎将比较数据,并滤除重复的数据。然而,该比较和滤除过程将消耗系统资源和CPU时间。
11. 删除多余和重复的索引
反例:
KEY `idx_userId` (`userId`) KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
正例:
//Delete the userId index, because the combined index (A, B) is equivalentto creating the (A) and (A, B) indexesKEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
理由:若保留重复的索引,那么优化程序在优化查询时也需要对其进行一一考量,这会影响性能。
12. 如果数据量很大,优化 modify或delete语句
避免同时修改或删除过多数据,因其将导致CPU利用率过高,从而影响他人对数据库的访问。
反例:
//Delete 100,000 or 1 million+ at a time? delete from user where id <100000;//Or use single cycle operation, lowefficiency and long time for(User user:list){ delete from user;}
正例:
//Delete in batches, such as 500 each timedelete user where id<500; delete product where id>=500 and id<1000;
理由:一次删除过多数据,可能会导致lock wait timeout exceed error(锁定等待超时错误),因此建议分批操作。
13. 使用explain分析SQL方案
在日常开发中编写SQL时,尝试养成习惯:使用explain来分析自己编写的SQL,尤其是索引。
explain select * from user where userid = 10086 or age =18;
14. 尝试用union all代替union
如果搜索结果里没有重复的记录,我推荐用union all代替union。
反例:
select * from user where userid=1 union select * from user where age = 10
正例:
select * from user where userid=1 union all select * from user where age = 10
理由:
如果使用union,则无论有没有重复的搜索结果,它都会尝试对其进行合并、排序,然后输出最终结果。
若已知搜索结果中没有重复记录,用union all代替union将提高效率。
15. 尽可能使用数字字段。如果字段仅包含数字信息,尝试不将其设置为字符类型。
反例:
`king_id` varchar(20) NOT NULL;
正例:
`king_id` int(11) NOT NULL;
理由:与数字字段相比,字符类型将降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。
16. 尽可能用varchar或nvarchar代替char或nchar
反例:
`deptName` char(100) DEFAULT NULL
正例:
`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL
理由:
首先,由于可变长度字段的存储空间很小,该方法可以节省存储空间。
其次,对于查询而言,在相对较小的字段中搜索会更有效率。
以上就是如何优化SQL查询,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。