利用SQL索引提高查詢速度

1.合理使用索引

索引是數據庫中重要的數據結構,它的根本目的就是爲了提高查詢效率。現在大多數的數據庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。

索引的使用要恰到好處,其使用原則如下:

  • 在經常進行連接,但是沒有指定爲外鍵的列上建立索引,而不經常連接的字段則由優化器自動生成索引。
  • 在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。
  • 在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在僱員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值,因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率,反而會嚴重降低更新速度。
  • 如果待排序的列有多個,可以在這些列上建立複合索引(compound index)。
  • 使用系統工具。如Informix數據庫有一個tbcheck工具,可以在可疑的索引上進行檢查。在一些數據庫服務器上,索引可能失效或者因爲頻繁操作而 使得讀取效率降低,如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來,可以試着用tbcheck工具檢查索引的完整性,必要時進行修復。另外,當數據庫表更新大量 數據後,刪除並重建索引可以提高查詢速度。

(1)在下面兩條select語句中:

SELECT * FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0; 
SELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;

如果數據表中的數據field1都>=0,則第一條select語句要比第二條select語句效率高的多,因爲第二條select語句的第一個條件耗費了大量的系統資源。

第一個原則:在where子句中應把最具限制性的條件放在最前面。

(2)在下面的select語句中:

SELECT * FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;

若有索引index(a,b,c),則where子句中字段的順序應和索引中字段順序一致。

第二個原則:where子句中字段的順序應和索引中字段順序一致。

—————————————————————————— 
以下假設在field1上有唯一索引I1,在field2上有非唯一索引I2。 
—————————————————————————— 
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快 
SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]

因爲後者在索引掃描後要多一步ROWID表訪問。

(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快 
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢

因爲前者可以迅速定位索引。

(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快 
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢,

因爲後者不使用索引。

(6) 使用函數如: 
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。

如果一個表有兩萬條記錄,建議不使用函數;如果一個表有五萬條以上記錄,嚴格禁止使用函數!兩萬條記錄以下沒有限制。

(7) 空值不在索引中存儲,所以 
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。

(8) 不等式如 
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。 
相似地, 
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。

(9) 多列索引,只有當查詢中索引首列被用於條件時,索引才能被使用。

(10) MAX,MIN等函數,使用索引。 
SELECT max(field2) FROM tb 所以,如果需要對字段取max,min,sum等,應該加索引。

一次只使用一個聚集函數,如: 
SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb 
不如:SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)

(11) 重複值過多的索引不會被查詢優化器使用。而且因爲建了索引,修改該字段值時還要修改索引,所以更新該字段的操作比沒有索引更慢。

(12) 索引值過大(如在一個char(40)的字段上建索引),會造成大量的I/O開銷(甚至會超過表掃描的I/O開銷)。因此,儘量使用整數索引。 Sp_estspace可以計算表和索引的開銷。

(13) 對於多列索引,ORDER BY的順序必須和索引的字段順序一致。

(14) 在sybase中,如果ORDER BY的字段組成一個簇索引,那麼無須做ORDER BY。記錄的排列順序是與簇索引一致的。

(15) 多表聯結(具體查詢方案需要通過測試得到) 
where子句中限定條件儘量使用相關聯的字段,且儘量把相關聯的字段放在前面。 
SELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3

  1. field3上沒有索引的情況下: 
    對a作全表掃描,結果排序 
    對b作全表掃描,結果排序 
    結果合併。 
    對於很小的表或巨大的表比較合適。
  2. field3上有索引 
    按照表聯結的次序,b爲驅動表,a爲被驅動表 
    對b作全表掃描 
    對a作索引範圍掃描 
    如果匹配,通過a的rowid訪問

(16) 避免一對多的join。如: 
SELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’ 
不如: 
declare @a varchar(80) 
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’ 
SELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’

(16) 子查詢 
用exists/not exists代替in/not in操作 
比較: 
SELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100) 
SELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100) 
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b) 
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)

(17) 主、外鍵主要用於數據約束,sybase中創建主鍵時會自動創建索引,外鍵與索引無關,提高性能必須再建索引。

(18) char類型的字段不建索引比int類型的字段不建索引更糟糕。建索引後性能只稍差一點。

(19) 使用count(*)而不要使用count(column_name),避免使用count(DISTINCT column_name)

(20) 等號右邊儘量不要使用字段名,如: 
SELECT * FROM tb WHERE field1 = field3

(21) 避免使用or條件,因爲or不使用索引。

2.避免使用order by和group by字句。

因爲使用這兩個子句會佔用大量的臨時空間(tempspace),如果一定要使用,可用視圖、人工生成臨時表的方法來代替。 
如果必須使用,先檢查memory、tempdb的大小。 
測試證明,特別要避免一個查詢裏既使用join又使用group by,速度會非常慢!

3.儘量少用子查詢,特別是相關子查詢。因爲這樣會導致效率下降。

一個列的標籤同時在主查詢和where子句中的查詢中出現,那麼很可能當主查詢中的列值改變之後,子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多,效率越低,因此應當儘量避免子查詢。如果子查詢不可避免,那麼要在子查詢中過濾掉儘可能多的行。

4.消除對大型錶行數據的順序存取

在 嵌套查詢中,對錶的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。 
比如採用順序存取策略,一個嵌套3層的查詢,如果每層都查詢1000行,那麼這個查詢就要查詢 10億行數據。 
避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。 
例如,兩個表:學生表(學號、姓名、年齡……)和選課表(學號、課程號、成績)。如果兩個 表要做連接,就要在“學號”這個連接字段上建立索引。 
還可以使用並集來避免順序存取。儘管在所有的檢查列上都有索引,但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。 
下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作: 
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 
雖然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因爲這個語句要檢索的是分離的行的集合,所以應該改爲如下語句: 
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 
UNION 
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
 
這樣就能利用索引路徑處理查詢。

5.避免困難的正規表達式

MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配,技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 
即使在zipcode字段上建立了索引,在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改爲SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在執行查詢時就會利用索引來查詢,顯然會大大提高速度。 
另外,還要避免非開始的子串。例如語句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“80”,在where子句中採用了非開始子串,因而這個語句也不會使用索引。

6.使用臨時表加速查詢

把表的一個子集進行排序並創建臨時表,有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作,而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如: 
SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other COLUMNS 
FROM cust,rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
AND cust.postcode>“98000” 
ORDER BY cust.name
 
如果這個查詢要被執行多次而不止一次,可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中,並按客戶的名字進行排序: 
SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other COLUMNS 
FROM cust,rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>;0 
ORDER BY cust.name 
INTO TEMP cust_with_balance
 
然後以下面的方式在臨時表中查詢: 
SELECT * FROM cust_with_balance 
WHERE postcode>“98000”
 
臨時表中的行要比主表中的行少,而且物理順序就是所要求的順序,減少了磁盤I/O,所以查詢工作量可以得到大幅減少。 
注意:臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下,注意不要丟失數據。

7.用排序來取代非順序存取

非順序磁盤存取是最慢的操作,表現在磁盤存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況,使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。



原:http://blog.csdn.net/hank5658/article/details/6075546

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