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sql优化相关

原创 Linux操作系统 作者:westsince2001 时间:2011-08-29 11:02:39 0 删除 编辑
SELECTFROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 
应该改成:
SELECTFROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECTFROM orders WHERE order_num=1008
理由:
虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合


4.避免相关子查询 一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。 5.避免困难的正规表达式 MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECTFROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
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1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。 ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。 ●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。 ●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。 2.避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素: ●索引中不包括一个或几个待排序的列; ●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样; ●排序的列来自不同的表。 为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。 3.消除对大型表行数据的顺序存取 在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。 还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作: SELECTFROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句: SELECTFROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECTFROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。 4.避免相关子查询 一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。 5.避免困难的正规表达式 MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECTFROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。 另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECTFROM customer WHERE zipcode[2,3] >80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。 6.使用临时表加速查询 把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。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>98000ORDER BY cust.name 如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序: 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 INTO TEMP cust_with_balance 然后以下面的方式在临时表中查询: SELECTFROM cust_with_balance WHERE postcode>98000” 临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。 注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。 7.用排序来取代非顺序存取 非顺序磁盘存取是最慢的操作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。 有些时候,用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

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