优化大数据查询策略：提升SQL效率与实例分析

在处理百万级以上的数据查询时，提高效率的关键在于优化SQL语句并理解如何有效地利用数据库索引。以下是一些关键知识点： 1. 避免全表扫描：尽量避免使用`where`子句中的`<>`操作符，因为这会导致全表扫描，效率低下。例如，`select id from t where num is not null`应改为`select id from t where num is not null and num != 0`，以减少不必要的数据筛选。 2. 选择性排序：在`order by`时，考虑字段的排序选择性。如果某个字段值分布均匀，对排序性能有负面影响。尽可能使用具有更好选择性的字段进行排序，如`select id from t where num = 10 order by another_highly_selective_field`。 3. 避免或操作滥用：`where`中的`or`条件可能导致数据行的急剧增加，应尽量减少多个等值条件的组合，如`select id from t where num = 10 or num = 20`应该分开查询，然后合并结果。 4. 使用子查询和UNION ALL：对于不重复的数据集，使用`UNION ALL`代替`UNION`，因为后者会去除重复行，但计算代价较高。例如，`select id from (select '13891030091' as phone) a union all select '13992085916' as phone`。 5. 利用LIKE操作符的效率：当搜索模式不确定时，使用通配符可能效率较低。如果可能，尽量避免`like '%abc%'`，转而使用`namelike 'abc%'`，这样索引可以更有效地发挥作用。 6. 避免使用IN和NOT IN：如果可能，使用数组或范围查询（BETWEEN）代替。例如，`select id from t where num in (1,2,3)`可以改为`select id from t where num between 1 and 3`，这样可以减少查询次数。 7. 使用临时表或临时视图：对于复杂的条件组合，创建临时表或视图可以帮助优化查询，比如`select * FROM senda JOIN (subquery) b on a.Phone = b.phone`。 8. 利用参数化查询：当查询参数可变时，使用参数化查询（如`@num`）可以防止SQL注入，并利用数据库引擎的缓存提高查询速度。 9. 合理使用索引：为经常用于`where`子句的字段添加索引，如`selectidfromtwith(index())wherenum=@num`。避免在索引列上进行算术运算，如`selectidfromtwherenum/2=100`。 10. 使用精确匹配和范围匹配结合：根据业务需求，可以选择精确匹配（如`=`）或范围匹配（如`BETWEEN`），有时两者结合可以提供最佳性能。例如，`selectidfromtwherenamediff(day,createdate,2005-11-30)=0`应与日期范围查询配合使用。 总结来说，优化百万级数据查询的关键在于理解SQL语法、合理使用索引、避免全表扫描、以及针对具体业务场景调整查询策略。通过这些方法，可以显著提升查询效率，降低系统资源消耗。