1、用程序中，

保證在實(shí)現(xiàn)功能的基礎(chǔ)上，盡量減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)次數(shù)；

通過(guò)搜索參數(shù)，盡量減少對(duì)表的訪問(wèn)行數(shù),最小化結(jié)果集，從而減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)；

能夠分開(kāi)的操作盡量分開(kāi)處理，提高每次的響應(yīng)速度；

在數(shù)據(jù)窗口使用SQL時(shí)，盡量把使用的索引放在選擇的首列；

算法的結(jié)構(gòu)盡量簡(jiǎn)單；

在查詢時(shí)，不要過(guò)多地使用通配符如SELECT * FROM T1語(yǔ)句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；

在可能的情況下盡量限制盡量結(jié)果集行數(shù)如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因?yàn)槟承┣闆r下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的。

不要在應(yīng)用中使用數(shù)據(jù)庫(kù)游標(biāo)，游標(biāo)是非常有用的工具，但比使用常規(guī)的、面向集的SQL語(yǔ)句需要更大的開(kāi)銷(xiāo)；

按照特定順序提取數(shù)據(jù)的查找。

2、避免使用不兼容的數(shù)據(jù)類(lèi)型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。

數(shù)據(jù)類(lèi)型的不兼容可能使優(yōu)化器無(wú)法執(zhí)行一些本來(lái)可以進(jìn)行的優(yōu)化操作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000

在這條語(yǔ)句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,因?yàn)?0000是個(gè)整型數(shù)。

我們應(yīng)當(dāng)在編程時(shí)將整型轉(zhuǎn)化成為錢(qián)幣型,而不要等到運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)化。

3、盡量避免在WHERE子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)或表達(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 * FROM T1 WHERE F1/2=100

應(yīng)改為:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

應(yīng)改為:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name? FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

應(yīng)改為:

SELECT member_number, first_name, last_name? FROM members

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫(kù)函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等，查詢時(shí)要盡可能將操作移至等號(hào)右邊。

4、避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,

因?yàn)檫@會(huì)使系統(tǒng)無(wú)法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。例如:

SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%'

優(yōu)化器將無(wú)法通過(guò)索引來(lái)確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。

5、盡量使用數(shù)字型字段，一部分開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫(kù)管理人員喜歡把包含數(shù)值信息的字段設(shè)計(jì)為字符型，

這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。

這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接回逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

6、合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：

1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)

2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因?yàn)楹笳卟粫?huì)產(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。

如果你想校驗(yàn)表里是否存在某條紀(jì)錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費(fèi)服務(wù)器資源。可以用EXISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

可以寫(xiě)成：

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

經(jīng)常需要寫(xiě)一個(gè)T_SQL語(yǔ)句比較一個(gè)父結(jié)果集和子結(jié)果集，從而找到是否存在在父結(jié)果集中有而在子結(jié)果集中沒(méi)有的記錄，如：

1.SELECT a.hdr_key? FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用別名a代替

WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

2.SELECT a.hdr_key? FROM hdr_tbl a

LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key? WHERE b.hdr_key IS NULL

3.SELECT hdr_key? FROM hdr_tbl

WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)

三種寫(xiě)法都可以得到同樣正確的結(jié)果，但是效率依次降低。

7、盡量避免在索引過(guò)的字符數(shù)據(jù)中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無(wú)法利用索引。

見(jiàn)如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前兩個(gè)查詢依然無(wú)法利用索引完成加快操作，引擎不得不對(duì)全表所有數(shù)據(jù)逐條操作來(lái)完成任務(wù)。

而第三個(gè)查詢能夠使用索引來(lái)加快操作。

8、充分利用連接條件，在某種情況下，兩個(gè)表之間可能不只一個(gè)的連接條件，

這時(shí)在? WHERE 子句中將連接條件完整的寫(xiě)上，有可能大大提高查詢速度。例：

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO? AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

第二句將比第一句執(zhí)行快得多。

9、消除對(duì)大型表行數(shù)據(jù)的順序存取，盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句強(qiáng)迫優(yōu)化器使用順序存取。如：

SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104? AND order_num>1001) OR order_num=1008

解決辦法可以使用并集來(lái)避免順序存取：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢。

10、避免困難的正規(guī)表達(dá)式。LIKE關(guān)鍵字支持通配符匹配，技術(shù)上叫正規(guī)表達(dá)式。但這種匹配特別耗費(fèi)時(shí)間。例如：

SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如

果把語(yǔ)句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執(zhí)行查詢

時(shí)就會(huì)利用索引來(lái)查詢，顯然會(huì)大大提高速度。

11、使用視圖加速查詢。把表的一個(gè)子集進(jìn)行排序并創(chuàng)建視圖，有時(shí)能加速查詢。

它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡(jiǎn)化優(yōu)化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>“98000”

ORDER BY cust.name

如果這個(gè)查詢要被執(zhí)行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來(lái)放在一個(gè)

視圖中，并按客戶的名字進(jìn)行排序：

CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES

AS

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

然后以下面的方式在視圖中查詢：

SELECT ＊ FROM? V_CUST_RCVLBES

WHERE postcode>“98000”

視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤(pán)I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

12、能夠用BETWEEN的就不要用IN

SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)

改成：

SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14

因?yàn)镮N會(huì)使系統(tǒng)無(wú)法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。

13、DISTINCT的就不用GROUP BY

SELECT OrderID? FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID

可改為：

SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

14、部分利用索引

查詢一：

SELECT employeeID, firstname, lastname

FROM names

WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'

查詢二：

SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept = 'prod'

UNION ALL

SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'

UNION ALL

SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division = 'food'

如果dept列建有索引則查詢二可以部分利用索引，查詢一則不能。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的提高mysql查询速度_如何提高数据库查询速度的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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