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隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量越來越大，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行優(yōu)化以提高數(shù)據(jù)操作效率，從而加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，提高用戶體驗(yàn)。本文將從以下幾個(gè)方面講解SQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化。
1. 索引的優(yōu)化
索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率，從而縮短系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。在設(shè)計(jì)索引時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：
（1）盡量對(duì)查詢頻繁的字段創(chuàng)建索引。例如，在一個(gè)用戶表中，如果經(jīng)常根據(jù)用戶名進(jìn)行查詢，那么就可以為用戶名字段創(chuàng)建索引，從而提高查詢效率。
（2）盡量不要對(duì)大字段和重復(fù)值字段創(chuàng)建索引。例如，在一個(gè)訂單表中，如果訂單內(nèi)容字段包含大量文本信息，那么為該字段創(chuàng)建索引的效率并不高，反而會(huì)增加查詢的成本。
（3）選擇合適的索引類型。常見的索引類型有B樹索引、哈希索引和全文索引。B樹索引適用于范圍查詢和等值查詢，哈希索引適用于等值查詢，全文索引適用于文本內(nèi)容的搜索。
2. 查詢的優(yōu)化
在編寫查詢語句時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：
（1）避免使用“SELECT *”。這種寫法會(huì)查詢表中所有字段的數(shù)據(jù)，即使有些字段并不需要用到，也會(huì)增加系統(tǒng)的開銷。因此，在編寫查詢語句時(shí)，應(yīng)該根據(jù)需要指定特定的字段。
（2）使用“IN”和“EXISTS”代替“OR”。在使用多個(gè)條件進(jìn)行篩選時(shí)，使用“OR”會(huì)使SQL引擎進(jìn)行多次掃描和計(jì)算，從而降低查詢效率。因此，可以使用“IN”和“EXISTS”語句替代“OR”，從而提高查詢效率。
（3）盡量避免使用子查詢。雖然子查詢可能更容易理解，但是它會(huì)產(chǎn)生多次掃描和計(jì)算，從而降低查詢效率。因此，應(yīng)該盡量避免使用子查詢，可以通過使用連接（JOIN）語句來優(yōu)化查詢語句。
3. 數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化
在進(jìn)行SQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化時(shí)，還有以下幾個(gè)方面需要注意：
（1）垃圾回收。在進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生大量的無用數(shù)據(jù)，如果不及時(shí)清理，會(huì)占用大量的內(nèi)存和磁盤空間，從而降低系統(tǒng)的響應(yīng)速度。因此，需要定期進(jìn)行垃圾回收，清理無用數(shù)據(jù)。
（2）數(shù)據(jù)分區(qū)。當(dāng)數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)量較大時(shí)，查詢的效率也會(huì)下降。因此，可以將表的數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，每個(gè)分區(qū)相當(dāng)于一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫表，查詢時(shí)只需要查詢特定的分區(qū)，可以提高查詢效率。
（3）緩存技術(shù)。緩存技術(shù)可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在緩存中，從而加快數(shù)據(jù)的讀取速度。這種技術(shù)可以通過內(nèi)存數(shù)據(jù)庫或者使用Memcached等緩存組件來實(shí)現(xiàn)。
綜上所述，sql數(shù)據(jù)庫優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)操作效率的重要手段。需要針對(duì)性地優(yōu)化索引、查詢和數(shù)據(jù)處理等方面，從而提升系統(tǒng)響應(yīng)速度，為用戶提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。
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關(guān)于SQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化
不同的數(shù)據(jù)庫，SQL語句的優(yōu)化方式都橋陪不同，因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)庫執(zhí)行銀消塌鋒圓SQL語句的順序和方式都不同，你更好針對(duì)某一數(shù)據(jù)庫去研究
具體要注意的：
1.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列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
2.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。優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。
3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，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
4.in 和 not in 也要慎用，因?yàn)镮N會(huì)使系統(tǒng)無法使野譽(yù)用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。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
5.盡量避免在索引過的字符數(shù)據(jù)中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前兩個(gè)查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對(duì)頌橡段全表所有數(shù)據(jù)逐條操作來完成任務(wù)。而第三個(gè)查詢能夠使用索引來加快操作。
6.必要時(shí)強(qiáng)制查詢優(yōu)化器使用某個(gè)索引，如在 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)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(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
7.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 * FROM T1 WHERE F1/2=100
應(yīng)改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
應(yīng)改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應(yīng)改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth =” and createdate0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因?yàn)楹笳卟粫?huì)產(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
如果你想校驗(yàn)表里是否存在某條紀(jì)錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費(fèi)服務(wù)器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)
經(jīng)常需要寫一個(gè)T_SQL語句比較一個(gè)父結(jié)果集和子結(jié)果集，從而找到是否存在在父結(jié)果集中有而在子結(jié)果集中沒有的記錄，如：
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a—- tbl a 表示tbl用別名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三種寫法都可以得到同樣正確的結(jié)果，但是效率依次降低。
12.盡量使用表變量來代替臨時(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）。
13.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。
14.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，更好使用導(dǎo)出表。
15.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。
16.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過程的最后務(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)表的較長時(shí)間鎖定。
17.在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
18.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
19.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
20. 避免使用不兼容的數(shù)據(jù)類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數(shù)據(jù)類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本來可以進(jìn)行的優(yōu)化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary >
在這條語句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,因?yàn)?0000是個(gè)整型數(shù)。我們應(yīng)當(dāng)在編程時(shí)將整型轉(zhuǎn)化成為錢幣型,而不要等到運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)化。
21.充分利用連接條件，在某種情況下，兩個(gè)表之間可能不只一個(gè)的連接條件，這時(shí)在 WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句將比之一句執(zhí)行快得多。
22、使用視圖加速查詢
把表的一個(gè)子集進(jìn)行排序并創(chuàng)建視圖，有時(shí)能加速查詢。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面還能簡(jiǎn)化優(yōu)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>“98000”
ORDER BY cust.name
如果這個(gè)查詢要被執(zhí)行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個(gè)視圖中，并按客戶的名字進(jìn)行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
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
然后以下面的方式在視圖中查詢：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000”
視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執(zhí)行SELECT DISTINCT函數(shù)，這樣就會(huì)減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語句。
SELECT INOT 語句會(huì)導(dǎo)致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。
上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項(xiàng),但是在更多的情況下,往往需要反復(fù)試驗(yàn)比較不同的語句以得到更佳方案。更好的方法當(dāng)然是測(cè)試，看實(shí)現(xiàn)相同功能的SQL語句哪個(gè)執(zhí)行時(shí)間最少，但是數(shù)據(jù)庫中如果數(shù)據(jù)量很少，是比較不出來的，這時(shí)可以用查看執(zhí)行計(jì)劃，即：把實(shí)現(xiàn)相同功能的多條SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數(shù)（這兩個(gè)對(duì)性能影響更大），總體上看詢成本百分比即可。
今天在itput上看了一篇文章，是討論一個(gè)語句的優(yōu)化：
原貼地址：
一，發(fā)現(xiàn)問題 優(yōu)化的語句：
請(qǐng)問以下語句如何優(yōu)化:
CREATE TABLE aa_001
( ip VARCHAR2(28),
name VARCHAR2(10),
password VARCHAR2(30) )
select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;
–目前表中記錄有一千多萬條左右，而且in中的值個(gè)數(shù)是不確定的。
以上就是優(yōu)化的需要優(yōu)化的語句和情況。
不少人在后面跟帖：有的說沒辦法優(yōu)化，有的說將ＩＮ該為ＥＸＩＳＴＳ，有的說在ip上建立索引復(fù)合索引（ip，name)等等。
二，提出問題 那這樣的情況，能優(yōu)化嗎，如何優(yōu)化？今天就來討論這個(gè)問題。
三，分析問題 1，數(shù)據(jù)量1千萬多條。
2，in中的值個(gè)數(shù)是不確定
3.1 分析數(shù)據(jù)分布 這里作者沒有提到ip列的數(shù)據(jù)的分布情況，目前ip列的數(shù)據(jù)分布可能有以下幾種：
1，ip列（數(shù)據(jù)唯一，或者數(shù)據(jù)重復(fù)的概率很?。?
2，ip列 (數(shù)據(jù)不均勻，可能有些數(shù)據(jù)重復(fù)多，有些重復(fù)少）
3，ip列 （數(shù)據(jù)分布比較均勻，數(shù)據(jù)大量重復(fù)，主要就是一些同樣的數(shù)據(jù)（可能只有上萬級(jí)別不同的ip數(shù)據(jù)等)
解決問題：
1，對(duì)于之一種數(shù)據(jù)分布情況，只要在ip列建立一個(gè)索引即可。這時(shí)不管表有多少行， in個(gè)數(shù)是不確定的情況下，都很快。
2，對(duì)應(yīng)第二中數(shù)據(jù)分布情況，在ip列建立索引，效果不好。因?yàn)閿?shù)據(jù)分布不均勻，可能有些快，有些慢
3，對(duì)應(yīng)第三種數(shù)據(jù)分布情況，在ip列建立索引，速度肯定慢。
注意：這里的 order by name desc 是在取出數(shù)據(jù)后再排序的。而不是取數(shù)據(jù)前排序
對(duì)于2，3兩個(gè)情況，因?yàn)槎际强赡苄枰〕龃罅康臄?shù)據(jù)，優(yōu)化器就采用表掃描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因?yàn)檫@時(shí)表掃描效率要優(yōu)于索引查找，特別是高并況下，效率很低。
那對(duì)應(yīng)2，3中情況，如何處理。是將in改成exists。其實(shí)在sql server 2023和oracle里的優(yōu)化器在in后面數(shù)據(jù)少時(shí)，效率是一樣的。這時(shí)采用一般的索引效率很低。這時(shí)如果在ip列上建立聚集索引，效率會(huì)比較高。我們?cè)赟QL server 2023中做個(gè)測(cè)試。
表：.>>中有約200萬條數(shù)據(jù)。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情況查詢一下類似語句：
select * from .>> where
userid in (‘cacb329c7670ffb’,’402881ba0d5dc94e010d5dced05a0008′
,’a735e90111a77fa8e30384′) order by Ruleid desc
我們先看userid的數(shù)據(jù)分布情況，執(zhí)行下面語句：
select userid,count(*) from .>> group by userid order by 2
這時(shí)我們看看數(shù)據(jù)分布：總共有379條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)兩從1到15萬都有，數(shù)據(jù)分布傾斜嚴(yán)重。下圖是其中一部分。
這時(shí)如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是強(qiáng)行索引掃描，效率也很低，會(huì)發(fā)現(xiàn)IO次數(shù)比表掃描還高。這時(shí)只能在ip上建立聚集索引。這時(shí)看看結(jié)果。
這時(shí)發(fā)現(xiàn)，搜索采用了（clustered index seek）聚集搜索掃描。
在看看查詢返回的結(jié)果：
(行受影響)
表 ”。掃描計(jì)數(shù) 8，邏輯讀取 5877 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。
表 ‘Worktable’。掃描計(jì)數(shù) 0，邏輯讀取 0 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。
返回15萬行，才不到6千次IO。效率較高，因?yàn)檫@15萬行要排序，查詢成本里排序占了51%。當(dāng)然可以建立（userid，Ruleid）復(fù)合聚集索引，提高性能，但這樣做DML維護(hù)成本較高。建議不采用。
從上面的測(cè)試?yán)涌梢钥闯觯?優(yōu)化的解決辦法：
數(shù)據(jù)分布為1：建立ip索引即可
數(shù)據(jù)分布為2，3：在ip列建立聚集索引。
MSSQL數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化？
1. 保證在實(shí)現(xiàn)功能的基礎(chǔ)上，盡量減少對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)；通過搜索參數(shù)，盡量減少對(duì)表的訪問行數(shù),最小化結(jié)果集，從而減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)；能夠分開的操作盡量分燃世開處理，提高每次的響應(yīng)速度；、使用SQL時(shí)，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結(jié)構(gòu)盡量簡(jiǎn)單；在查詢時(shí)，不要過多地使用通配符，而且要用到幾列就選擇幾列，如：
SELECT C1,C2 FROM T1；
在可能的情況下盡量限制盡量結(jié)果集行數(shù)，如：
SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因?yàn)槟承┣闆r下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的, 避免用!=或 ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,因?yàn)檫@會(huì)使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。例如:
SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != ‘B%’
2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)
2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.C2=T1.C2)兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因?yàn)楹笳卟粫?huì)產(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。如果你想校驗(yàn)表里是否存在某條紀(jì)錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費(fèi)服務(wù)器資源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)>0
可以寫成：
IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)
3. 經(jīng)常需要寫一個(gè)T_SQL語句比較一個(gè)父結(jié)果集和子結(jié)果集，從而找到是否存在在父結(jié)果集中有而在子結(jié)果集中沒有的記錄，如：
1) SELECTa.C1 FROM T1 a
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)
2) SELECT a.C1 FROM T1 a
LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL
3) SELECT a.C1 FROM T1 a
WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)
三種寫法都可以得到同樣正確的結(jié)果，但是效率依次降襲段派低。
4. 能夠用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
因?yàn)镮N會(huì)使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)拍賀據(jù)。
優(yōu)化數(shù)據(jù)庫前的注意事項(xiàng)：
1、關(guān)鍵字段建立索引。
2、使用存儲(chǔ)過程，它使SQL變得更加靈活和高效。
3、備份數(shù)據(jù)庫和清除垃圾數(shù)據(jù)。
4、SQL語句語法的優(yōu)化。(可以用Sybase的SQL Expert，可惜我沒找到unexpired的序列號(hào))
5、清告卜模理刪除日志。
MSSQL語句優(yōu)化的基本原則：
1、使用索引來更快地遍歷表。
缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時(shí)它并不是更佳的。在非群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上隨機(jī)存放在數(shù)據(jù)頁上。合理的索襪緩引設(shè)計(jì)要建立在對(duì)各種查詢的分析和預(yù)測(cè)上。
一般來說：
①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢(between, >,=,
②.經(jīng)常同時(shí)存取多列，且每列都含有重復(fù)弊衫值可考慮建立組合索引;
③.組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢形成索引覆蓋，其前導(dǎo)列一定是使用最頻繁的列。
給數(shù)據(jù)庫優(yōu)化減壓也是十分有利網(wǎng)站用戶體驗(yàn)的
MSSQL數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化才能提高數(shù)據(jù)庫的性能？提高數(shù)據(jù)庫的吞吐量，減少內(nèi)存的占有量？求高手指教
MRR 是 MySQL 針對(duì)特定查詢的一種優(yōu)化手段。假設(shè)一個(gè)查詢有二級(jí)索引可用，讀完二級(jí)索引后要回表才能查到那些不在當(dāng)前二級(jí)索引上的列值，由于二級(jí)索引上引用的森仿腔主鍵值不一定是有序的，因此就有可能造成此衫大量的隨機(jī) IO，如果回表前把主鍵值給它排一下序，那么在回表的時(shí)候就可以用順序 IO 取代原本的隨機(jī) IO。
如果想關(guān)閉 MRR 優(yōu)化的話，就要把優(yōu)化器開關(guān) mrr 設(shè)置為 off。
默大攜認(rèn)只有在優(yōu)化器認(rèn)為 MRR 可以帶來優(yōu)化的情況下才會(huì)走 MRR，如果你想不管什么時(shí)候能走 MRR 的都走 MRR 的話，你要把 mrr_cost_based 設(shè)置為 off，不過更好不要這么干，因?yàn)檫@確實(shí)是一個(gè)坑，MRR 不一定什么時(shí)候都好，全表掃描有時(shí)候會(huì)更加快，如果在這種場(chǎng)景下走 MRR 就完成了。
MRR 要把主鍵排個(gè)序，這樣之后對(duì)磁盤的操作就是由順序讀代替之前的隨機(jī)讀。從資源的使用情況上來看就是讓 CPU 和內(nèi)存多做點(diǎn)事，來換磁盤的順序讀。然而排序是需要內(nèi)存的，這塊內(nèi)存的大小就由參數(shù) read_rnd_buffer_size 來控制。
查詢數(shù)據(jù)庫時(shí)數(shù)據(jù)量特別大，咋樣用 sql優(yōu)化
1、優(yōu)化SQL語句，使用Where限定查詢的數(shù)據(jù)范圍
2、建立相關(guān)字段的索引，避免查詢時(shí)進(jìn)行全表掃描
3、多數(shù)據(jù)表銀鄭伏連接時(shí)，注意連接的主從表位置，避免小鋒攜表叢巧Join大表
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本文題目：SQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化提高數(shù)據(jù)操作效率(sql數(shù)據(jù)庫優(yōu)化)
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