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在進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢時(shí)，我們通常會(huì)涉及到多個(gè)表格的連接，如何優(yōu)化這樣的查詢是我們需要考慮的問(wèn)題。以下是一些數(shù)據(jù)庫(kù)多表查詢優(yōu)化的技巧。
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索引的優(yōu)化
索引是加速查詢的重要工具，它可以使數(shù)據(jù)的檢索更加快速高效。在多表查詢中，我們需要使用到聯(lián)接操作，這種情況下，索引的使用尤為重要。如果表格中沒(méi)有合適的索引，那么查詢的速度會(huì)變得很慢，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)會(huì)不得不掃描整個(gè)表格以查找相關(guān)的數(shù)據(jù)。所以我們需要在表格上設(shè)置合適的索引。
一般來(lái)說(shuō)，我們可以在連接操作的關(guān)鍵字上建立索引，如WHERE、ON、JOIN等。同時(shí)，我們也需注意，在創(chuàng)建索引時(shí)，過(guò)多的索引會(huì)增加數(shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù)成本，所以需要考慮到數(shù)據(jù)靈活性和查詢效率的平衡。
避免子查詢的使用
子查詢是在查詢結(jié)果中嵌套查詢另外的查詢表達(dá)式，其對(duì)查詢性能的影響是十分明顯的。在多表查詢中，使用子查詢也是一個(gè)非常耗時(shí)的操作。所以，使用聯(lián)接方式替代子查詢，可以有效地減少查詢時(shí)間和資源消耗。具體操作可以采用以下方法:
– 使用LEFT JOIN與WHERE子句
– 使用UNION語(yǔ)句
– 將子查詢轉(zhuǎn)換為JOIN
盡可能地使用INNER JOIN
在聯(lián)接操作中，最常用的操作符是INNER JOIN，它可以返回兩張表格之間的交集。相比之下，LEFT JOIN和RIGHT JOIN則是返回表格之間的并集。所以，盡可能使用INNER JOIN操作符，而不是LEFT JOIN或RIGHT JOIN操作符。因?yàn)镮NNER JOIN操作符只需要處理相同的數(shù)據(jù)，并且避免了返回不必要的表格行，從而提高查詢效率。
減少數(shù)據(jù)訪問(wèn)
在進(jìn)行多表查詢時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)需要對(duì)多個(gè)表格上的數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)，這會(huì)在查詢效率上造成很大的影響。盡可能地減少對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，可以有效地減少查詢時(shí)間和資源消耗。
為了減少訪問(wèn)次數(shù)，我們可以通過(guò)以下方法進(jìn)行操作：
– 只查詢所需的數(shù)據(jù)
– 在查詢中使用多個(gè)表格之間轉(zhuǎn)換的臨時(shí)表格
– 避免使用通配符
以上是一些多表查詢優(yōu)化的技巧，這些技巧可以提高查詢的效率，減少查詢所需要的時(shí)間和資源消耗。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，應(yīng)該考慮到多表查詢的情況，并且在建表時(shí)留意索引、表結(jié)構(gòu)、聯(lián)接方式等細(xì)節(jié)。同時(shí)，也需要在實(shí)際查詢中不斷進(jìn)行嘗試和優(yōu)化，以得到更佳的查詢效果。
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- oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)量比較大，如何提升查詢速度？
- 如何提高上百萬(wàn)級(jí)記錄MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢速度
- 查詢的數(shù)據(jù)可以來(lái)自多個(gè)表
oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)量比較大，如何提升查詢速度？
數(shù)據(jù)表百萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)量，其實(shí)還是不是很大的，建巖陪立合理的索引就可以解決了。建立分區(qū)表的話，是可以根據(jù)所分區(qū)的內(nèi)容進(jìn)行查詢的，比如單獨(dú)查詢2023年度的記錄，但是因?yàn)槟阋呀?jīng)有了一定的歷史數(shù)據(jù)，所以相對(duì)比較麻煩，建議百度一下。另外也可以將數(shù)據(jù)導(dǎo)出，然搏棗和后重新建立需要分區(qū)的表，在建表的同時(shí)進(jìn)行分區(qū)，這樣再單獨(dú)把數(shù)據(jù)導(dǎo)入就自動(dòng)分區(qū)基盯了
可以利脊答耐用分區(qū)技術(shù)，將老數(shù)據(jù)按時(shí)間分區(qū)到一個(gè)分區(qū)里。新數(shù)據(jù)在新的分區(qū)了櫻春。
建立舉悄分區(qū)索引。利用分區(qū)索引查詢還要快一些。
多轎茄建些索引可殲帆蠢能會(huì)好些。
還可以建一個(gè)臨時(shí)表；把符合條件的數(shù)據(jù)增加到臨時(shí)表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的氏陪順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
幾百萬(wàn)數(shù)據(jù)不算多啊，索引正確，sql語(yǔ)句能正確使用索引。完全沒(méi)有任何問(wèn)題的
如何提高上百萬(wàn)級(jí)記錄MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢速度
先安裝 Apache Spark，查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的速度可以提升10倍。
在已有的 MySQL 服務(wù)器之上使用 Apache Spark （無(wú)需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Spark 或者 Hadoop 平臺(tái)上）雹鍵，這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個(gè) MySQL 服務(wù)器（復(fù)制或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們?cè)谀承┎樵兩系玫筋~外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來(lái)緩存整個(gè) MySQL 查詢結(jié)果表。
思路很簡(jiǎn)單：Spark 可以通過(guò) JDBC 讀取 MySQL 上的數(shù)據(jù)，也可以執(zhí)行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 并執(zhí)行查詢。那么為什么速度會(huì)快呢？對(duì)一些需要運(yùn)行很長(zhǎng)時(shí)間的查詢（如報(bào)表或者BI），由于 Spark 是一個(gè)大規(guī)模并行系統(tǒng)，因此查詢會(huì)非常的快。MySQL 只能為每一個(gè)查詢分配一個(gè) CPU 核來(lái)處理配肆宏，而 Spark 可以使用所有集群節(jié)點(diǎn)的所有核。在下面的例子中，我們會(huì)在 Spark 中執(zhí)行 MySQL 查詢，這個(gè)查詢速培冊(cè)度比直接在 MySQL 上執(zhí)行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加“集群”級(jí)別的并行機(jī)制，在使用 MySQL 復(fù)制或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點(diǎn)像使用了分區(qū)表時(shí)可以在每個(gè)分區(qū)都執(zhí)行一個(gè)查詢），然后在多個(gè) Percona XtraDB Cluster 節(jié)點(diǎn)的多個(gè)從服務(wù)器上并行的執(zhí)行這些小查詢。最后它會(huì)使用map/reduce 方式將每個(gè)節(jié)點(diǎn)返回的結(jié)果聚合在一起形成完整的結(jié)果。
關(guān)于mysql處理百萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)時(shí)如何提高其查詢速度的方法
最近一段時(shí)間由于工作需要，開始關(guān)注針對(duì)Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的select查詢語(yǔ)句的相關(guān)優(yōu)化方法。
由于在參與的實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)時(shí)，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時(shí)，其查詢速度簡(jiǎn)直無(wú)法容忍。曾經(jīng)測(cè)試對(duì)一個(gè)包含400多萬(wàn)條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時(shí)間竟然高達(dá)40幾秒，相信這么高的查詢延時(shí)，任何用戶都會(huì)抓狂。因此如何提高
sql語(yǔ)句
查詢效率，顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語(yǔ)句優(yōu)化方法：
1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
2、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡敗廳量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及
order by
涉及的列上建立索引。
3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置
百分號(hào)
)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行
表達(dá)式
操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2
9、應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)核橘字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’′)=0–’′生成的id
應(yīng)改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate>=’′ and createdate
10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算改枯團(tuán)或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的之一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒(méi)有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：
create table #t(…)
13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語(yǔ)句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)更好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較
字符串
中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有
主鍵
索引）。
21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)
數(shù)據(jù)集
時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，更好使 用導(dǎo)出表。
23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。
24、如果使用到了臨時(shí)表，在
存儲(chǔ)過(guò)程
的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。
25、盡量避免使用
游標(biāo)
，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫。
26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。
27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和
觸發(fā)器
的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
查詢的數(shù)據(jù)可以來(lái)自多個(gè)表
1 可以來(lái)自多個(gè)表
2 因?yàn)樵趯?shí)際的數(shù)據(jù)滾胡庫(kù)應(yīng)用中，常常需要從多個(gè)表中獲取數(shù)猛判據(jù)來(lái)完成某些查詢操作，這些表之間通過(guò)外鍵或者聯(lián)合主鍵等方式建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以通過(guò) join 操作將這些表連接大知攔起來(lái)。
3 多個(gè)表之間的查詢操作可以大大提高數(shù)據(jù)的查詢效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)也可以更好地滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。
但是，在進(jìn)行多表查詢時(shí)，需要注意表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和查詢條件的設(shè)置，以避免產(chǎn)生錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)丟失的情況。
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