mysql处理百万级数据库常识（转载）

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。

 

    经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法：

 

    首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的：

 

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

 

2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
     select id from t where num is null
     可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
     select id from t where num=0

 

3、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
     select id from t where num=10 or num=20
     可以这样查询：
     select id from t where num=10
     union all
     select id from t where num=20

 

4、下面的查询也将导致全表扫描：

    select id from t where name like ‘%abc%’

    若要提高效率，可以考虑全文检索。

 

5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
     select id from t where num in(1,2,3)
     对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
     select id from t where num between 1 and 3

 

6、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
     select id from t where num=@num
     可以改为强制查询使用索引：
     select id from t with(index(索引名)) where num=@num

 

7、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
     select id from t where num/2=100
     应改为:
     select id from t where num=100*2

 

8、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
     select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
     select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
     应改为:
     select id from t where name like ‘abc%’
     select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

 

9、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，否则系统将可能无法正确使用索引。