数据库查询的速度优化是怎样的

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数据库查询的速度优化是怎样的,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

对于数据库查询的速度优化, 关于数据库的速度有优化都有哪些方法?大家可以试试丸趣 TV 小编给大家带来的优化小知识。

1、对查询进行优化, 应尽可能避免全表扫描

首先应考虑在 where 及 orderby 涉及的列上建立索引。

下面我们来以一个表中 177 条数据比较一下, 全表扫描与建立索引之后性能的一个比较.

从这两种方式查询数据库结果看, 建立索引之后查询速度提高了些, 现在数据量还不明显, 如果表中有 10 万条速度, 差异就会很明显了.

2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描(1)减少 where 字段值 null 判断

SELECT*FROM tb_real_time_car wherepay_status=null

如何这样做, 就会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

应该这样去设置 (也就是在没有值时, 我们在存数据库时自动默认给个 o 值, 而不是什么都不写):

SELECT*FROM tb_real_time_car wherepay_status=0

(2)应尽量避免在 where 子句中使用!= 或 操作符

SELECT*FROM tb_real_time_car wherepay_status!=null;// 或者 SELECT*FROM tb_real_time_car wherepay_status

这样写将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

(3)应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件

SELECT*FROM tb_real_time_car wherepay_status!=nullorenter_time=null;

这样将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

可以这样操作:

SELECT*FROM tb_real_time_car wherepay_status!=nullunionallSELECT*FROM tb_real_time_car whereenter_time=null;

(4)in 和 notin 也要慎用

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowedin[1,2,3,4];// 或者 SELECT*FROM tb_real_time_car whererowednotin[1,2,3,4];

这样操作, 也会导致全表扫描

可以这样来写:

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowedbetween1and5;

(5)少使用模糊匹配 like

SELECT*FROM tb_real_time_car whereenter_timelike %2016-09-01%

(6)应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowid/4=100;

这样写, 将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

应该写成:

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowid=4*100;

(7)任何地方都不要使用 * 通配符去查询所有

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowid/4=100;

以通配符 * 去查询所有数据, 这样做也是非常耗时的, 我们应该需要什么字段就查询什么字段.

应该这样做:

SELECTleave_timeFROM tb_real_time_car whererowid/4=100;

3、不要在条件判断时进行算数运算

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowid/4=100;

所以不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算, 这样系统将可能无法正确使用索引

应该这样做:

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowed=400;

4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择

SELECT*FROM tb_real_time_car whererowed(selectrowedfrom tb_real

应该这样来写:

SELECT*FROM tb_real_time_car whereexists(selectrowedfrom tb_real whererowed=tb_real.rowid);

关于数据库查询的速度优化是怎样的问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注丸趣 TV 行业资讯频道了解更多相关知识。

正文完
 
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