MYSQ提高L查询效率的策略总结

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值推断，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

能够在num上设置默认值0，确保表中num列沒有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

4.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

能够这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.以下的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，能够考虑全文检索。

7.假设在 where 子句中使用參数，也会导致全表扫描。由于SQL唯独在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将訪问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，假设在编译时建立訪问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如以下语句将进行全表扫描：

select id from t wherenum=@num

能够改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) wherenum=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其它表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，假设该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才干保证系统使用该索引，否

该索引将不会被使用，而且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些沒有意义的查询，如须要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回不论什么结果集，可是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(...)

13.许多时候用 exists 取代 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用以下的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并非全部索引对查询都有效，SQL是依据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据反复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female差点儿各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并非越多越好，索引固然能够提高对应的 select 的效率，但同一时候也减少了 insert 及 update 的效率，由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以如何建索引须要谨慎考虑，视详细情况而定。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。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，由于 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统须要频繁更新 clustered 索引数据列，那么须要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若仅仅含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会减少查询和连接的性能，并会添加存储开销。这是由于引擎在处理查询和连接时会逐个比較字符串中每个字符，而对于数字型而言仅仅须要比較一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 取代 char/nchar ，由于首先变长字段存储空间小，能够节省存储空间，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。

19.不论什么地方都不要使用 select from t ，用详细的字段列表取代“”，不要返回用不到的不论什么字段。

20.尽量使用表变量来取代暂时表。假设表变量包含大量数据，请注意索引很有限（唯独主键索引）。

21.避免频繁创建和删除暂时表，以减少系统表资源的消耗。

22.暂时表并非不可使用，适当地使用它们能够使某些例程更有效，比如，当须要反复引用大型表或常常使用表中的某个数据集时。可是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建暂时表时，假设一次性插入数据量很大，那么能够使用 select into 取代 create table，避免造成大量 log ，以提快速度；假设数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.假设使用到了暂时表，在存储过程的最后务必将全部的暂时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样能够避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，由于游标的效率较差，假设游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或暂时表方法之前，应先寻找基于集的解决方式来解决这个问题，基于集的方法通常更有效。

27.与暂时表一样，游标并非不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其它逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才干获得所需的数据时。在结果集中包含“合计”的例程通常要比使用游标运行的速度快。假设开发时间同意，基于游标的方法和基于集的方法都能够尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在全部的存储过程和触发器的開始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在运行存储过程和触发器的每个语句后向client发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向client返回大数据量，若数据量过大，应该考虑对应需求是否合理。