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五個提升SQL語句性能的小竅門,進一步提升查詢性能

2023-11-15 07:00未知服務器之家 Sql Server

在進行數據庫操作時,優化SQL語句是提升性能和效率的關鍵步驟之一。無論是處理大規模數據還是簡單的查詢,優化SQL語句都可以明顯改善系統的響應時間和資源利用率。 本文介紹五個實用的優化SQL的技巧,幫助讀者更好地利用索

在進行數據庫操作時,優化SQL語句是提升性能和效率的關鍵步驟之一。無論是處理大規模數據還是簡單的查詢,優化SQL語句都可以明顯改善系統的響應時間和資源利用率。

本文介紹五個實用的優化SQL的技巧,幫助讀者更好地利用索引、避免性能瓶頸,并提高數據庫的整體性能。

1 內連接說明

當涉及到多個表的連接查詢時,通常使用join關鍵字。

最常用的連接方式是左連接和內連接。

  • left join:找到兩個表的交集,并包含左表中剩余的數據。
  • inner join:找到兩個表的交集數據。

以下是使用inner join的示例:

select o.id,o.code,u.name 
from order o 
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;

如果兩個表使用inner join關聯,MySQL會自動選擇兩個表中的小表驅動大表,因此在性能上不會出現太多問題。

以下是使用left join的示例:

select o.id,o.code,u.name 
from order o 
left join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;

如果兩個表使用left join關聯,MySQL默認使用左連接關鍵字驅動右側的表。如果左表中存在大量數據,則可能會出現性能問題。

需要注意的是,在使用left join查詢時,應該將小表放在左側,將大表放在右側。如果可以使用inner join,應盡量避免使用left join。

2 限制索引的數量

眾所周知,索引可以大幅提高SQL查詢的性能,但索引的數量并不是越多越好。

因為當向表中添加新數據時,同時需要為其創建索引,而索引需要額外的存儲空間和一定的性能消耗。

單個表中的索引數量應盡量控制在5個以內,單個索引中的字段數量也不應超過5個。

MySQL使用的B+樹結構來保存索引,B+樹索引在插入、更新和刪除操作時需要進行更新。如果索引過多,將消耗大量的額外性能。

那么,如果表中的索引過多,超過了5個怎么辦呢?

這個問題需要辯證地看待。如果你的系統并發性較低,表中的數據量也不是很大,實際上可以使用超過5個的索引,只要不過度即可。

但對于一些高并發的系統,務必遵守單個表上不超過5個索引的限制。

那么,高并發系統如何優化索引的數量呢?

如果可以建立聯合索引,就不要建立單個索引,可以刪除一些無用的單個索引。

將一些查詢功能遷移到其他類型的數據庫中,比如Elastic Seach、HBase等,只需在業務表中建立少量的關鍵索引即可。

3 選擇適當的字段類型

char表示固定長度的字符串類型,該類型的字段存儲空間是固定的,會浪費存儲空間。

alter table order 
add column code char(20) NOT NULL;

varchar表示可變長度的字符串類型,該類型的字段存儲空間會根據實際數據的長度進行調整,不會浪費存儲空間。

alter table order 
add column code varchar(20) NOT NULL;

如果是固定長度的字段,比如用戶的手機號碼,一般是11位,可以定義為長度為11字節的char類型。

但如果是企業名稱字段,如果定義為char類型,會存在問題。

如果長度定義得過長,例如定義為200字節,而實際企業名稱只有50字節,將浪費150字節的存儲空間。

如果長度定義得過短,例如定義為50字節,而實際企業名稱有100字節,將無法存儲,并拋出異常。

因此,建議將企業名稱改為varchar類型。可變長度字段的存儲空間較小,可以節省存儲空間,對于查詢來說,在相對較小的字段中搜索效率顯然更高。

選擇字段類型時,應遵循以下原則:

如果可以使用數字類型,就不要使用字符串,因為數字類型的存儲空間更小,查詢效率更高。

盡量使用小型類型,例如使用bit類型存儲布爾值,tinyint類型存儲枚舉值等。

對于固定長度的字段,可以使用char類型。

對于可變長度的字段,可以使用varchar類型。

對于金額字段,使用decimal類型,避免精度丟失的問題。

4 提高group by的效率

在許多業務場景中,需要使用group by關鍵字。它的主要功能是進行去重和分組。

通常,與having一起使用,表示按照某些條件進行分組,然后再過濾數據。

錯誤示例

select user_id,user_name from order
group by user_id
having user_id <= 200;

這種寫法性能較差。它首先根據用戶ID對所有訂單進行分組,然后篩選出用戶ID大于或等于200的用戶。

分組是一個相對耗時的操作,為什么不在分組之前縮小數據范圍呢?

正確示例

select user_id,user_name from order
where user_id <= 200
group by user_id

使用where條件在分組之前過濾掉冗余數據,這樣在分組時效率會更高。

實際上,這是一個思路,不僅僅適用于group by的優化。在SQL語句執行一些耗時操作之前,應盡量縮小數據范圍,這樣可以提高整體SQL的性能。

5 索引優化

在SQL優化中,索引優化是非常重要的內容。

在許多情況下,使用索引和不使用索引時,SQL語句的執行效率會有很大差異。因此,索引優化是SQL優化的首選。

索引優化的第一步是檢查SQL語句是否已經使用了索引。

那么,如何檢查SQL是否使用了索引呢?

可以使用explain命令查看MySQL的執行計劃。

explain select * from `order` where code='002';

五個提升SQL語句性能的小竅門,進一步提升查詢性能圖片

以下是索引失效的一些常見原因:

  • 不滿足最左前綴原則。
  • 范圍索引列沒有放在最后。
  • 使用了select *。
  • 對索引列進行了計算。
  • 對索引列使用了函數。
  • 字符串類型沒有加引號。
  • 使用了like %。
  • 錯誤地使用了is null。
  • 錯誤地使用了or。

如果不是由于上述原因,就需要進一步調查其他原因。

此外,您是否曾經遇到過這樣的情況:明明是相同的SQL,只是輸入參數不同。有時候索引a生效,有時候索引b生效?

有時候MySQL會選擇錯誤的索引。

如果有必要,可以使用force index來強制查詢SQL使用特定的索引。

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