sql 百万级数据库优化方案分享

数据库性能优化是每一个开发者都需要面对的挑战，尤其是在处理百万级数据的时候。如果你正在面临这样的问题，那么以下的优化方案或许能为你提供一些启示。

对于查询的优化，我们应当尽量避免全表扫描。为了提高查询效率，应该在where和order by涉及的列上建立索引。这就像是在数据库中建立一条快捷通道，让数据查询更加迅速和准确。

在where子句中，我们应当避免对字段进行null值判断。如果可能的话，可以考虑为字段设置默认值，从而避免null值的出现。这样，查询时可以避免使用全文搜索，提高查询效率。

我们还应该注意避免在where子句中使用!=或<>操作符，以及使用or来连接条件。这些操作往往会导致数据库放弃使用索引，而进行全表扫描，影响查询效率。如果必须使用这些操作，可以尝试其他查询方式，如union all等。

对于in和not in的使用也要谨慎。对于连续的数值，使用between往往比in更有效率。避免在where子句中使用类似“name like '%abc%'”的模糊查询，如果可能的话，可以考虑使用全文检索来提高效率。

如果在where子句中使用参数，也可能导致全表扫描。为了避免这种情况，可以尝试强制查询使用索引。避免在where子句中对字段进行表达式操作或函数操作，这同样会导致数据库放弃使用索引。

当使用复合索引时，必须注意到索引的使用方式。只有当条件涉及到索引中的第一个字段时，系统才会使用该索引。应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

数据库优化小技巧——代码、索引与性能提升之路

在数据库操作中，一些看似微小的改动，往往能带来显著的性能提升。本文将为你揭示一些数据库查询优化的小技巧，助你提升代码效率和系统性能。

一、避免无意义的查询

避免编写如“select col1,col2 into t from t where 1=0”这样不会返回任何结果集、却会消耗系统资源的代码。正确的做法是直接创建表结构，例如“create table t(...)”。

二、优化SELECT查询

使用exists代替in，可以提高查询效率。例如，使用“select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)”替代“select num from a where num in(select num from b)”。

三、理解索引的效用

并非所有索引都能提升查询效率。当索引列有大量重复数据时，SQL查询可能不会利用索引。例如，若表中sex字段的male和female各占一半，在该字段上建立索引对查询效率影响不大。

四、合理建设索引

索引并非越多越好。虽然索引能提高select效率，但会降低insert和update的效率。建立索引需要慎重考虑。一个表的索引数最好不要超过6个，需评估每个索引的必要性。

五、注意clustered索引的使用

应尽可能避免更新clustered索引数据列，因为这类索引的数据列顺序与表记录的物理存储顺序一致。一旦该列值改变，会导致整个表记录顺序的调整，消耗大量资源。

六、优化字段设计

尽量使用数字型字段，避免将数值信息设计为字符型，以降低查询和连接的性能损失。引擎在处理查询时会逐个比较字符串中的每一个字符，而数字型字段只需比较一次。

七、合理使用变长字段

尽可能使用varchar/nvarchar代替char/nchar。变长字段存储空间小，可以节省存储资源，同时提高查询效率。

八、避免不必要的字段返回

不要在任何地方使用“select from t”，而应使用具体的字段列表代替。不要返回用不到的任何字段。

九、表变量与临时表

十、注意临时表的使用

避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。使用临时表时，务必显式删除，先truncate table，然后drop table，以避免系统表的长时间锁定。

十一、慎用游标