高手心得 提高MySQL效能的方法

2021-08-30 21:18:23 字數 2253 閱讀 7652

一、問題的提出

在應用系統開發初期,由於開發資料庫資料比較少,對於查詢sql語句,複雜檢視的的編寫等體會不出sql語句各種寫法的效能優劣,但是如果將應用系統提交實際應用後,隨著資料庫中資料的增加,系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要的問題之一。系統優化中乙個很重要的方面就是sql語句的優化。對於海量資料,劣質sql語句和優質sql語句之間的速度差別可以達到上百倍,可見對於乙個系統不是簡單地能實現其功能就可,而是要寫出高質量的sql語句,提高系統的可用性。

在多數情況下,oracle使用索引來更快地遍歷表,優化器主要根據定義的索引來提高效能。但是,如果在sql語句的where子句中寫的sql**不合理,就會造成優化器刪去索引而使用全表掃瞄,一般就這種sql語句就是所謂的劣質sql語句。在編寫sql語句時我們應清楚優化器根據何種原則來刪除索引,這有助於寫出高效能的sql語句。

二、sql語句編寫注意問題

下面就某些sql語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹。在這些where子句中,即使某些列存在索引,但是由於編寫了劣質的sql,系統在執行該sql語句時也不能使用該索引,而同樣使用全表掃瞄,這就造成了響應速度的極大降低。

1. is null 與 is not null

不能用null作索引,任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下,只要這些列中有一列含有null,該列就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值,即使對該列建索引也不會提高效能。

任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的。

2. 聯接列

對於有聯接的列,即使最後的聯接值為乙個靜態值,優化器是不會使用索引的。我們一起來看乙個例子,假定有乙個職工表(employee),對於乙個職工的姓和名分成兩列存放(first_name和last_name),現在要查詢乙個叫比爾.柯林頓(bill cliton)的職工。

下面是乙個採用聯接查詢的sql語句,

select * from employss

where

first_name||''||last_name ='beill cliton'

上面這條語句完全可以查詢出是否有bill cliton這個員工,但是這裡需要注意,系統優化器對基於last_name建立的索引沒有使用。

當採用下面這種sql語句的編寫,oracle系統就可以採用基於last_name建立的索引。

select * from employee

where

first_name ='beill' and last_name ='cliton'

遇到下面這種情況又如何處理呢?如果乙個變數(name)中存放著bill cliton這個員工的姓名,對於這種情況我們又如何避免全程遍歷,使用索引呢?可以使用乙個函式,將變數name中的姓和名分開就可以了,但是有一點需要注意,這個函式是不能作用在索引列上。下面是sql查詢指令碼:

select * from employee

where

first_name = substr('&&name',1,instr('&&name',' ')-1)

and

last_name = substr('&&name',instr('&&name』,' ')+1)

3. 帶萬用字元(%)的like語句

同樣以上面的例子來看這種情況。目前的需求是這樣的,要求在職工表中查詢名字中包含cliton的人。可以採用如下的查詢sql語句:

select * from employee where last_name like '%cliton%'

這裡由於萬用字元(%)在搜尋詞首出現,所以oracle系統不使用last_name的索引。在很多情況下可能無法避免這種情況,但是一定要心中有底,萬用字元如此使用會降低查詢速度。然而當萬用字元出現在字串其他位置時,優化器就能利用索引。在下面的查詢中索引得到了使用:

select * from employee where last_name like 'c%'

4. order by語句

order by語句決定了oracle如何將返回的查詢結果排序。order by語句對要排序的列沒有什麼特別的限制,也可以將函式加入列中(象聯接或者附加等)。任何在order by語句的非索引項或者有計算表示式都將降低查詢速度。

仔細檢查order by語句以找出非索引項或者表示式,它們會降低效能。解決這個問題的辦法就是重寫order by語句以使用索引,也可以為所使用的列建立另外乙個索引,同時應絕對避免在order by子句中使用表示式。

提高mysql效能的方法

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