在一個(gè)千萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)查尋中，如何提高查詢效率？
1、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方面：
A. 對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
B. 應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
C. 并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí),查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。
D. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
E. 應(yīng)盡可能的避免更新索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)樗饕龜?shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為索引。
F. 盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(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。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)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。
G. 盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
H. 盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
I. 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
J. 臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。
K. 在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)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；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。
L. 如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。
2、SQL語(yǔ)句方面：
A. 應(yīng)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(jìn)行全表掃描。
B. 應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)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(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)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(dǎo)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(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
F. 應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(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 id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2
G. 應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)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 id from t where substring(name,1,3)=’abc’ –name以abc開(kāi)頭的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’ 生成的id 應(yīng)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(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。
I. 不要寫(xiě)一些沒(méi)有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣： create table #t(…)
J. 很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語(yǔ)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 ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
L. 盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫(xiě)。
M. 盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
N. 盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
O、當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用LIMIT 1;
當(dāng)你查詢表的有些時(shí)候，你已經(jīng)知道結(jié)果只會(huì)有一條結(jié)果，單因?yàn)槟憧赡苄枰etch游標(biāo)，或是你也許會(huì)去檢查返回的記錄數(shù)。
在這種情況下，加上LIMIT 1 可以增加性能。這樣一樣， MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索，而不是繼續(xù)往后查找下一條符合記錄的數(shù)據(jù)。
P、千萬(wàn)不要ORDER BY RAND();
Q、避免SELECT *;
R、使用 ENUM 而不是 VARCHAR ？
ENUM 類型是非?？旌途o湊的。在實(shí)際上，其保存的是 TINYINT，但其外表上顯示為字符串。這樣一來(lái)，用這個(gè)字段來(lái)做一些選項(xiàng)列表變得相當(dāng)?shù)耐昝馈?/p>
如果你有一個(gè)字段，比如“性別”，“國(guó)家”，“民族”，“狀態(tài)”或“部門”，你知道這些字段的取值是有限而且固定的，那么，你應(yīng)該使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
S、把IP地址存成 UNSIGNED INT
很多程序員都會(huì)創(chuàng)建一個(gè) VARCHAR(15) 字段來(lái)存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形來(lái)存放，只需要4個(gè)字節(jié)，并且你可以有定長(zhǎng)的字段。而且，這會(huì)為你帶來(lái)查詢上的優(yōu)勢(shì)，尤其是當(dāng)你需要使用這樣的WHERE條件：IP between ip1 and ip2。
我們必需要使用UNSIGNED INT，因?yàn)?IP地址會(huì)使用整個(gè)32位的無(wú)符號(hào)整形
3、JAVA方面：重點(diǎn)內(nèi)容
A.盡可能的少造對(duì)象。
B.合理擺正系統(tǒng)設(shè)計(jì)的位置。大量數(shù)據(jù)操作，和少量數(shù)據(jù)操作一定是分開(kāi)的。大量的數(shù)據(jù)操作，肯定不是ORM框架搞定的。，
C.使用jDBC鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)操作數(shù)據(jù)
D.控制好內(nèi)存，讓數(shù)據(jù)流起來(lái)，而不是全部讀到內(nèi)存再處理，而是邊讀取邊處理；
E.合理利用內(nèi)存，有的數(shù)據(jù)要緩存
如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，如何提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能?
解答：
1） 硬件調(diào)整性能 最有可能影響性能的是磁盤和網(wǎng)絡(luò)吞吐量,解決辦法擴(kuò)大虛擬內(nèi)存，并保證有足夠可以擴(kuò)充的空間；把數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上的不必要服務(wù)關(guān)閉掉；把數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和主域服務(wù)器分開(kāi)；把SQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的吞吐量調(diào)為最大；在具有一個(gè)以上處理器的機(jī)器上運(yùn)行SQL。
2）調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)
若對(duì)該表的查詢頻率比較高，則建立索引；建立索引時(shí)，想盡對(duì)該表的所有查詢搜索操作， 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(gè)簇集索引，數(shù)據(jù)在物理上按順序在數(shù)據(jù)頁(yè)上，縮短查找范圍，為在查詢經(jīng)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(zhí)行UPDATE DELETE INSERT語(yǔ)句需要用于維護(hù)這些索引的開(kāi)銷量急劇增加；避免在索引中有太多的索引鍵；避免使用大型數(shù)據(jù)類型的列為索引；保證每個(gè)索引鍵值有少數(shù)行。
3）使用存儲(chǔ)過(guò)程
應(yīng)用程序的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，能夠采用存儲(chǔ)過(guò)程實(shí)現(xiàn)的對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作盡量通過(guò)存儲(chǔ)過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榇鎯?chǔ)過(guò)程是存放在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上的一次性被設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試，并被再次使用，需要執(zhí)行該任務(wù)的應(yīng)用可以簡(jiǎn)單地執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程，并且只返回結(jié)果集或者數(shù)值，這樣不僅可以使程序模塊化，同時(shí)提高響應(yīng)速度，減少網(wǎng)絡(luò)流量，并且通過(guò)輸入?yún)?shù)接受輸入，使得在應(yīng)用中完成邏輯的一致性實(shí)現(xiàn)。
4）應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)和算法
建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應(yīng)速度的提高還依賴于對(duì)索引的使用。因?yàn)槿藗冊(cè)?/p>
使用SQL時(shí)往往會(huì)陷入一個(gè)誤區(qū)，即太關(guān)注于所得的結(jié)果是否正確，特別是對(duì)數(shù)據(jù)量不是特別大的數(shù)據(jù)庫(kù)操作時(shí)，是否建立索引和使用索引的好壞對(duì)程序的響應(yīng)速度并不大，因此程序員在書(shū)寫(xiě)程序時(shí)就忽略了不同的實(shí)現(xiàn)方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在數(shù)據(jù)量特別大時(shí)或者大型的或是復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中（如聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP或決策支持系統(tǒng)DSS）中表現(xiàn)得尤為明顯。在工作實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，不良的SQL往往來(lái)自于不恰當(dāng)?shù)乃饕O(shè)計(jì)、不充份的連接條件和不可優(yōu)化的where子句。在對(duì)它們進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化后，其運(yùn)行速度有了明顯地提高！
<End>
