数据库查询优化_数据库查询优化技术

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数据库查询优化

（1）把数据，日志，索引放到不同的IO设备上，增加读取速度。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。

（2）纵向/横向分割表，减少表的尺寸。

（3）根据查询条件，建立索引，优化索引，优化访问方式，限制结果集的数据量，注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，尽量使用字节数小的列建索引，不要对有限的几个值的列建单一索引。

（4）用OR的子句可以分解为多个查询，并且通过UNION连接多个查询。它们的速度只与是否使用索引有关，如果查询需要用到联合索引，用UNION ALL执行的效率更高。

（5）在查询SELECT语句中用WHERE子句限制返回的行数，避免表扫描。如果返回不必要的数据，则浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担，降低了性能。如果表很大，在表扫描期间将表锁住，禁止其他的连接访问表，后果很严重。

（6）注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。

（7）在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现最少的放在最后面，减少判断的次数。

（8）一般在GROUP BY和HAVING子句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。

（9）尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好，优化过，并且被组织到一个执行规划里，且存储在数据库中的SQL语句（存储过程是数据库服务器端的一段程序），是控制流语言的集合，速度当然快。存储过程有两种类型，一种类似于SELECT查询，用于检索数据，检索到的数据能够以数据集的形式返回给客户，另一种类似于INSERT或DELETE查询，它不返回数据，只是执行一个动作。有的服务器允许同一个存储过程既可以返回数据又可以执行动作。

（10）不要在一句话里再三地使用相同的函数，浪费资源，将结果放在变量里再调用更快。另外，还可以针对大量只读查询进行优化，常见的方法如下。

（1）数据量小的数据，可以考虑不存储在数据库中，而是通过程序常量的方式解决。

（2）需要存储在数据库中的数据，可以考虑采用物化视图（索引视图）。当DBA在视图上创建索引时，这个视图就被物化（执行）了，并且结果集被永久地保存在唯一聚族索引中，保存方式与一个有聚族索引的表的保存方式相同。物化视图减除了为引用视图的查询动态建立结果集的管理开销，优化人员可以在查询中使用视图索引，而不需要在FROM子句中直接指定视图。

（3）数据存储时可以考虑适当的数据冗余，以减少数据库表之间的连接操作，提高查询效率。

（4）针对数据的特点，采取特定的索引类型那个。例如，位图索引。