百万级数据库SQL优化策略全解析:避开全表扫描与NULL陷阱
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更新于2024-08-04
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本文档是一篇深入讲解百万级数据库SQL优化策略的文章。作者在整理网络上的大量资料后,提炼出一系列实用的优化技巧,旨在帮助读者提高数据库性能和效率。以下是主要内容概要:
1. 索引优化:优化查询的关键在于避免全表扫描,尤其是where和orderby条件涉及的列,应创建合适的索引。对NULL值的处理要谨慎,尽量减少其在where子句中的使用,因为这可能导致引擎放弃索引。例如,建议使用默认值而非NULL填充数据,如将`num`字段设为0,以避免查询`num is null`的情况。
2. 比较运算符的使用:避免在where子句中频繁使用`!=`或`<>`,因为它们可能迫使引擎执行全表扫描。对于`or`操作,如果条件之一有索引,而另一部分没有,也会导致类似问题。应尽可能地重新构造查询,比如将`num=10 or Name='admin'`改写为`select id from t where num=10 union all select id from t where Name='admin'`。
3. in和not in的替代:in或not in查询可能导致全表扫描,特别是当列表较大时。对于连续的数值范围,推荐使用`between`代替`in`。此外,用`exists`代替`in`查询也是一种更高效的选择,如将`select num from a where num in (select num from b)`替换为`select num from a where exists (select 1 from b where a.num = b.num)`。
4. 全表扫描的避免:文中强调了对特定查询结构的识别,如`in`操作中的离散值集合,以及可能导致全表扫描的其他情况,提醒开发者注意这些可能导致性能瓶颈的部分。
总结来说,该篇文章提供了针对百万级数据库的SQL优化实战指南,通过实例解析了如何通过合理设计查询、利用索引、选择正确的比较和集合运算符来提升数据库查询性能。阅读者可以从中学到如何避免常见的性能问题,并在实际项目中应用这些优化策略。同时,作者欢迎读者提出反馈,共同完善这一宝贵的资源。
2021-09-13 上传
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