個人日常優化sql語句的總結筆記
目前 db 承受 日平均 500w pv 左右的站點，資料檔案大小在20g左右，表資料量 在 50 - 500 w 左右
僅供參考：
1 . 查詢的資料行分布情況，決定索引是否用得上，如果查詢的資料行在資料表中分布均勻，且所佔比重較大，能用上索引；反之，用不上索引
2 . select 的字段數目，特別是 長度較大的字段，對 語句的執行時間影響較大
3 . 語句中有 distinct 時，再在 where 語句中限制日期範圍的話，反而會影響效能，無 distinct 時，執**況是一樣的
4 . distinct 一般佔到總語句開銷的 65 %左右
5 . newid 則視結果集而定，結果集越大，newid 所佔語句的總開銷比例也就越大
6 . group by 歸總時，語句開銷和top 無關，所以，盡量少在大表中group by。
7 . group by 的字段越多，開銷越大，且這些欄位是用不上索引的，但是 where 中的條件是可以用上索引的。但是不可估量的是，用上索引也不一定能減少開銷
8 . 非聚集索引，在 order by 中是用不上的
9 . row_number 在io操作上不是十分的出色，但是在占用cpu資源上，卻做的非常好。總體上，還是相當不錯的，執行時間較短。
10. 在部分情況下，如果 or 用好，是和 in 的效率一樣的
11. 查詢條件過多也會影響效能，且較嚴重
12. 查詢中，username='ssssss' 的效能往往會比 userid=123456 的效能要好
13 . 當語句中出現 in(select id from table1) 時，in裡面的表示式一定要加top ，比如 select top 10 * from tables where id in(select top 100 id from table2)，特別是在 in 裡面取出來的資料比較多，外表又很大的情況
14 . 聚集索引一定要建在在表中分布均勻的字段、增減規律的字段上，比如日期，而盡量避免將聚集索引建立在userid等字段上
不斷補充中 ......
sql 語句優化總結
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