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SQL性能优化(不断总结)


1.查询的模糊匹配
  尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。
  解决办法:
  其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍。改进方法如下:
        a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了。
        b、直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个临时表里头,然后再用临时表去做复杂关联
2.索引问题
  在做性能跟踪分析过程中,经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的,有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时,没去定义索引,而开发初期,由于表记录很少,索引创建与否,可能对性能没啥影响,开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境,随着时间的推移,表记录越来越多,这时缺少索引,对性能的影响便会越来越大了。
  这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注
  法则:不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
  避免对索引字段进行计算操作
  避免在索引字段上使用not,<>,!=
  避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
  避免在索引列上出现数据类型转换
  避免在索引字段上使用函数
  避免建立索引的列中使用空值。
3.复杂操作
  部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂(经常嵌套多级子查询)——可以考虑适当拆成几步,先生成一些临时数据表,再进行关联操作
4.update
  同一个表的修改在一个过程里出现好几十次,如:
                update table1
                set col1=...
                where col2=...;
               
         &nb


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