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Sql数据优化方案

1、使用索引来更快地遍历表。
缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的。在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说:
a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和order by、group by发生的列,可考
虑建立群集索引;
b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好,恰好相反过多的索引会导致系统低效。
用户在表中每加进一个索引,维护索引集合就要做相应的更新工作。
2、在海量查询时尽量少用格式转换。
3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语,任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。 
4、IN、OR子句常会使用工作表,使索引失效。如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
Sql的优化原则2:
1、只要能满足你的需求,应尽可能使用更小的数据类型:例如使用MEDIUMINT代替INT
2、尽量把所有的列设置为NOT NULL,如果你要保存NULL,手动去设置它,而不是把它设为默认值。
3、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型
4、如果你的数据只有你所知的少量的几个。最好使用ENUM类型
5、正如graymice所讲的那样,建立索引。
以下是我做的一个实验,可以发现索引能极大地提高查询的效率:
我有一个会员信息表users,里边有37365条用户记录:
在不加索引的时候进行查询:
sql语句A:
select * from users where username like ’%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录
sql语句B:
select * from users where username like ’许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录
sql语句C:
select * from users where username like ’%许’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录
为username列添加索引:
create index usernameindex on users(username(6));
再次查询:
sql语句A:
select * from users where username like ’%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为:0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.


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