資料庫SQL優化大總結之 百萬級資料庫優化方案

**自：

1.對查詢進行優化，要盡量避免全表掃瞄，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄，如：

select id from t where num is null

最好不要給資料庫留null，盡可能的使用 not null填充資料庫.

不要以為 null 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時，空間就固定了， 不管是否插入值（null也包含在內），都是占用 100個字元的空間的，如果是varchar這樣的變長字段， null 不占用空間。

可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：

select id from t where num = 0

3.應盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄。

4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連線條件，如果乙個欄位有索引，乙個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄，如：

select id from t where num=10 or name = 'admin'

可以這樣查詢：

select id from t where num = 10

union all
select id from t where name = 'admin'

select id from t where num in(1,2,3)

對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

很多時候用 exists 代替 in 是乙個好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6.下面的查詢也將導致全表掃瞄：

select id from t where name like 『%abc%』

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用引數，也會導致全表掃瞄。因為sql只有在執行時才會解析區域性變數，但優化程式不能將訪問計畫的選擇推遲到執行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計畫，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃瞄：

select id from t where num = @num

可以改為強制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

應盡量避免在 where 子句中對字段進行表示式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄。如：

select id from t where num/2 = 100

應改為:

select id from t where num = 100*2

9.應盡量避免在where子句中對字段進行函式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄。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,』2005-11-30′) = 0    -–『2005-11-30』    --生成的id

應改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

11.在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第乙個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成乙個空表結構：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類**不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：

create table #t(…)

13.update 語句，如果只更改1、2個字段，不要update全部字段，否則頻繁呼叫會引起明顯的效能消耗，同時帶來大量日誌。

14.對於多張大資料量（這裡幾百條就算大了）的表join，要先分頁再join，否則邏輯讀會很高，效能很差。

15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃瞄，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。

16.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。乙個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

17.應盡可能的避免更新 clustered 索引資料列，因為 clustered 索引資料列的順序就是表記錄的物理儲存順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

18.盡量使用數字型字段，若只含數值資訊的字段盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連 接時會逐個比較字串中每乙個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

19.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在乙個相對較小的字段內搜尋效率顯然要高些。

20.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。

21.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量資料，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

22. 避免頻繁建立和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件， 最好使用匯出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

24.如果使用到了臨時表，在儲存過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型資料集使用 fast_forward 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的資料時。在結果集中包括「合計」的例程通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的儲存過程和觸發器的開始處設定 set nocount on ，在結束時設定 set nocount off 。無需在執行儲存過程和觸發器的每個語句後向客戶端傳送 done_in_proc 訊息。

29.盡量避免大事務操作，提高系統併發能力。

30.盡量避免向客戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。

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網上關於sql優化的教程很多，但是比較雜亂。近日有空整理了一下，寫出來跟大家分享一下，其中有錯誤和不足的地方，還請大家糾正補充。1.對查詢進行優化，要盡量避免全表掃瞄，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷...

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