1.什么是sql语句优化?
答:就是对性能低下的sql语句转化成目的相同但是性能优异的语句。
sql优化的几种方法(重点记)
1).对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2).应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
3).应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4).应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5). in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
6).下面的查询也将导致全表扫描:
select id from t where name like '%abc%'
7).应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
8).应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
9).不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
10).在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11).不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:
create table #t(...)
12).很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换:
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
13).并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
14).索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
15).尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
16).尽可能的使用 varchar 代替 char ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
17).任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。
18).避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
19).在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
20).如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
21).尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
22).使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。
23).与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通
常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
2.为什么要对其进行优化?
答 :因为sql语句是对数据库进行操作的惟一途径,对数据库系统的性能起着决定性的作用,所以优化它,能够提高访问速度。
3.如何找出需要优化的sql语句呢?这里就直接介绍sql语句优化步骤。
答:① 开启慢查询日志 :当一条sql执行超时时,mysql可以将慢的sql记录到日志中。
② 使用执行计划(explain)分析慢的原因:执行计划能将 sql语句发送给mysql评估执行该条sql需要经历哪些步骤消耗多少资源
③ show profile: 主要是用来查询SQL在mysql服务器里面的执行细节和生命周期情况
④ 数据库服务器参数性能调优
4.数据库的表结构优化
答:1).在创建表的属性时,要选择最合适的字段
Mysql是一种关系型数据库,可以很好地支 持大数据量的存储,但是一般来说,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能。
2).尽量把字段设置为NOT NULL
在可能的情况下,尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
3).创建索引
①索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构.使用索引查询可以避免全表扫描。
②创建索引的语句: create index 创建名 on 表名字(字段名)。
③如果想查看当前表是否需要优化可以查看数据库中查询效率:
5.数据库的存储引擎
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能。
查看数据库的存储引擎:SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine'
常见的三种存储引擎
1.InnoDB存储引擎
2. MyISAM存储引擎
3.MEMORY存储引擎
6.常用函数:
1.数学函数
数学函数主要用于处理数字,包括整型、浮点数等。
2.字符串函数
字符串函数是MySQL中最常用的一类函数,字符串函数主要用于处理表中的字符串。
3.日期时间函数
MySQL的日期和时间函数主要用于处理日期时间。
4.系统信息函数
系统信息函数用来查询MySQL数据库的系统信息。
5.加密函数
加密函数是MySQL用来对数据进行加密的函数。
7.数据库三范式是什么?
答:第一范式(1NF):字段具有原子性,不可再分。所有关系型数据库系统都满足第一范式)
第二范式(2NF):第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。
(要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键。第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性,如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的惟一标识。简而言之,第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。)
第三范式的要求:满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。
所以第三范式具有如下特征:
1).每一列只有一个值
2).每一行都能区分。
3).每一个表都不包含其他表已经包含的非主关键字信息。
8、说出一些数据库优化方面的经验?
答:用PreparedStatement 一般来说比Statement性能高:一个sql 发给服务器去执行,涉及步骤:
语法检查、语义分析, 编译,缓存有外键约束会影响插入和删除性能,如果程序能够保证数据的完整性,那在设计数据库时就去掉外键。(比喻:就好比免检产品,就是为了提高效率,充分相信产品的制造商)表中允许适当冗余;sql语句全部大写,特别是列名和表名都大写。
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