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52條SQL語句性能優(yōu)化策略,快速收藏

admin
2023年5月17日 11:20 本文熱度 405

1、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化,應(yīng)盡量避免全表掃描,首先應(yīng)考慮在 where 及 ORDER BY 涉及的列上建立索引。


2、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 NULL 值判斷,創(chuàng)建表時(shí) NULL 是默認(rèn)值,但大多數(shù)時(shí)候應(yīng)該使用 NOT NULL,或者使用一個(gè)特殊的值,如 0,-1 作為默認(rèn)值。


3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。MySQL 只有對(duì)以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些時(shí)候的 LIKE。


4、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 OR 來連接條件,否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描,可以使用 union 合并查詢:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20。


5、IN 和 NOT IN 也要慎用,否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描。對(duì)于連續(xù)的數(shù)值,能用 BETWEEN 就不要用 IN:select id from t where num between 1 and 3


6、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描:select id from t where name like‘%abc%’ 或者select id from t where name like‘%abc’若要提高效率,可以考慮全文檢索。而select id from t where name like‘a(chǎn)bc%’才用到索引。


7、如果在 where 子句中使用參數(shù),也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。


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,應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作。


9、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)。用下面的語句替換:select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)。


10、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。因?yàn)?span style=";padding: 0px;outline: 0px;user-select: initial !important;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important"> insert  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)最好不要超過 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。


11、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。


12、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。


13、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)于查詢來說,在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。


14、最好不要使用返回所有: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。


15、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。


16、使用表的別名(Alias):當(dāng)在 SQL 語句中連接多個(gè)表時(shí),請(qǐng)使用表的別名并把別名前綴于每個(gè) Column 上。這樣一來,就可以減少解析的時(shí)間并減少那些由 Column 歧義引起的語法錯(cuò)誤。


17、使用“臨時(shí)表”暫存中間結(jié)果 :


簡(jiǎn)化 SQL 語句的重要方法就是采用臨時(shí)表暫存中間結(jié)果。但是臨時(shí)表的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些,將臨時(shí)結(jié)果暫存在臨時(shí)表,后面的查詢就在 tempdb 中了,這可以避免程序中多次掃描主表,也大大減少了程序執(zhí)行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”,減少了阻塞,提高了并發(fā)性能。


18、一些 SQL 查詢語句應(yīng)加上 nolock,讀、寫是會(huì)相互阻塞的,為了提高并發(fā)性能。對(duì)于一些查詢,可以加上 nolock,這樣讀的時(shí)候可以允許寫,但缺點(diǎn)是可能讀到未提交的臟數(shù)據(jù)。


使用 nolock 有3條原則:


  • 查詢的結(jié)果用于“插、刪、改”的不能加 nolock;

  • 查詢的表屬于頻繁發(fā)生頁分裂的,慎用 nolock ;

  • 使用臨時(shí)表一樣可以保存“數(shù)據(jù)前影”,起到類似 Oracle 的 undo 表空間的功能,能采用臨時(shí)表提高并發(fā)性能的,不要用 nolock。


19、常見的簡(jiǎn)化規(guī)則如下:


不要有超過 5 個(gè)以上的表連接(JOIN),考慮使用臨時(shí)表或表變量存放中間結(jié)果。少用子查詢,視圖嵌套不要過深,一般視圖嵌套不要超過 2 個(gè)為宜。


20、將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中,查詢的時(shí)候再select。這在SQL7.0以前是最重要的手段,例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。


21、用 OR 的字句可以分解成多個(gè)查詢,并且通過 union 連接多個(gè)查詢。他們的速度只同是否使用索引有關(guān),如果查詢需要用到聯(lián)合索引,用 union all 執(zhí)行的效率更高。多個(gè) OR 的字句沒有用到索引,改寫成 union 的形式再試圖與索引匹配。一個(gè)關(guān)鍵的問題是否用到索引。


22、在IN后面值的列表中,將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面,出現(xiàn)得最少的放在最后面,減少判斷的次數(shù)。


23、盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上,減少網(wǎng)絡(luò)的開銷,如使用存儲(chǔ)過程。


存儲(chǔ)過程是編譯好、優(yōu)化過、并且被組織到一個(gè)執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的 SQL 語句,是控制流語言的集合,速度當(dāng)然快。反復(fù)執(zhí)行的動(dòng)態(tài) SQL,可以使用臨時(shí)存儲(chǔ)過程,該過程(臨時(shí)表)被放在 Tempdb 中。


24、當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時(shí),配制線程數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5,這樣能發(fā)揮最大的效率;否則使用配制線程數(shù)量< 最大連接數(shù),啟用 SQL SERVER 的線程池來解決,如果還是數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5,嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。


25、查詢的關(guān)聯(lián)同寫的順序 :



select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (A = B, B = '號(hào)碼') 
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' and b.referenceid = 'JCNPRH39681' (A = B, B = '號(hào)碼', A = '號(hào)碼') 
select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = 'JCNPRH39681' and a.personMemberID = 'JCNPRH39681' (B = '號(hào)碼', A = '號(hào)碼')



26、盡量使用 EXISTS 代替 select count(1) 來判斷是否存在記錄。count 函數(shù)只有在統(tǒng)計(jì)表中所有行數(shù)時(shí)使用,而且 count(1) 比 count(*) 更有效率。


27、盡量使用 “>=”,不要使用 “>”。


28、索引的使用規(guī)范:


  • 索引的創(chuàng)建要與應(yīng)用結(jié)合考慮,建議大的 OLTP 表不要超過 6 個(gè)索引;

  • 盡可能的使用索引字段作為查詢條件,尤其是聚簇索引,必要時(shí)可以通過 index index_name 來強(qiáng)制指定索引;

  • 避免對(duì)大表查詢時(shí)進(jìn)行 table scan,必要時(shí)考慮新建索引;

  • 在使用索引字段作為條件時(shí),如果該索引是聯(lián)合索引,那么必須使用到該索引中的第一個(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;

  • 要注意索引的維護(hù),周期性重建索引,重新編譯存儲(chǔ)過程?! ?/span>


29、下列 SQL 條件語句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕?,但?zhí)行速度卻非常慢:



select * from record where substrINg(card_no, 1, 4) = '5378' --13秒 
select * from record where amount/30 < 1000 --11秒 
select * from record where convert(char(10), date, 112) = '19991201' --10秒


分析: 

where 子句中對(duì)列的任何操作結(jié)果都是在 SQL 運(yùn)行時(shí)逐列計(jì)算得到的,因此它不得不進(jìn)行表搜索,而沒有使用該列上面的索引。

如果這些結(jié)果在查詢編譯時(shí)就能得到,那么就可以被 SQL 優(yōu)化器優(yōu)化,使用索引,避免表搜索,因此將 SQL 重寫成下面這樣:


select * from record where card_no like '5378%' -- < 1秒 
select * from record where amount < 1000*30 -- < 1秒 
select * from record where date = '1999/12/01' -- < 1秒



30、當(dāng)有一批處理的插入或更新時(shí),用批量插入或批量更新,絕不會(huì)一條條記錄的去更新。


31、在所有的存儲(chǔ)過程中,能夠用 SQL 語句的,我絕不會(huì)用循環(huán)去實(shí)現(xiàn)。

例如:列出上個(gè)月的每一天,我會(huì)用 connect by 去遞歸查詢一下,絕不會(huì)去用循環(huán)從上個(gè)月第一天到最后一天。


32、選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效): 

Oracle 的解析器按照從右到左的順序處理 from 子句中的表名,from 子句中寫在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理,在 from 子句中包含多個(gè)表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。

如果有 3 個(gè)以上的表連接查詢,那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表,交叉表是指那個(gè)被其他表所引用的表。


33、提高 GROUP BY 語句的效率,可以通過將不需要的記錄在 GROUP BY 之前過濾掉。下面兩個(gè)查詢返回相同結(jié)果,但第二個(gè)明顯就快了許多。 

低效:


select JOB, AVG(SAL) from EMP GROUP BY JOB HAVING JOB = 'PRESIDENT' OR JOB = 'MANAGER'


高效:


select JOB, AVG(SAL) from EMP where JOB = 'PRESIDENT' OR JOB = 'MANAGER' GROUP BY JOB



34、SQL 語句用大寫,因?yàn)?Oracle 總是先解析 SQL 語句,把小寫的字母轉(zhuǎn)換成大寫的再執(zhí)行。


35、別名的使用,別名是大型數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用技巧,就是表名、列名在查詢中以一個(gè)字母為別名,查詢速度要比建連接表快 1.5 倍。


36、避免死鎖,在你的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器中訪問同一個(gè)表時(shí)總是以相同的順序;事務(wù)應(yīng)經(jīng)可能地縮短,在一個(gè)事務(wù)中應(yīng)盡可能減少涉及到的數(shù)據(jù)量;永遠(yuǎn)不要在事務(wù)中等待用戶輸入。


37、避免使用臨時(shí)表,除非卻有需要,否則應(yīng)盡量避免使用臨時(shí)表,相反,可以使用表變量代替。大多數(shù)時(shí)候(99%),表變量駐扎在內(nèi)存中,因此速度比臨時(shí)表更快,臨時(shí)表駐扎在 TempDb 數(shù)據(jù)庫(kù)中,因此臨時(shí)表上的操作需要跨數(shù)據(jù)庫(kù)通信,速度自然慢。


38、最好不要使用觸發(fā)器:

  • 觸發(fā)一個(gè)觸發(fā)器,執(zhí)行一個(gè)觸發(fā)器事件本身就是一個(gè)耗費(fèi)資源的過程;

  • 如果能夠使用約束實(shí)現(xiàn)的,盡量不要使用觸發(fā)器;

  • 不要為不同的觸發(fā)事件(insert、update 和 delete)使用相同的觸發(fā)器;

  • 不要在觸發(fā)器中使用事務(wù)型代碼。


39、索引創(chuàng)建規(guī)則: 

  • 表的主鍵、外鍵必須有索引; 

  • 數(shù)據(jù)量超過 300 的表應(yīng)該有索引; 

  • 經(jīng)常與其他表進(jìn)行連接的表,在連接字段上應(yīng)該建立索引; 

  • 經(jīng)常出現(xiàn)在 where 子句中的字段,特別是大表的字段,應(yīng)該建立索引; 

  • 索引應(yīng)該建在選擇性高的字段上; 

  • 索引應(yīng)該建在小字段上,對(duì)于大的文本字段甚至超長(zhǎng)字段,不要建索引; 

  • 復(fù)合索引的建立需要進(jìn)行仔細(xì)分析,盡量考慮用單字段索引代替; 

  • 正確選擇復(fù)合索引中的主列字段,一般是選擇性較好的字段; 

  • 復(fù)合索引的幾個(gè)字段是否經(jīng)常同時(shí)以 AND 方式出現(xiàn)在 where 子句中?單字段查詢是否極少甚至沒有?如果是,則可以建立復(fù)合索引;否則考慮單字段索引; 

  • 如果復(fù)合索引中包含的字段經(jīng)常單獨(dú)出現(xiàn)在 where 子句中,則分解為多個(gè)單字段索引; 

  • 如果復(fù)合索引所包含的字段超過 3 個(gè),那么仔細(xì)考慮其必要性,考慮減少?gòu)?fù)合的字段; 

  • 如果既有單字段索引,又有這幾個(gè)字段上的復(fù)合索引,一般可以刪除復(fù)合索引; 

  • 頻繁進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的表,不要建立太多的索引; 

  • 刪除無用的索引,避免對(duì)執(zhí)行計(jì)劃造成負(fù)面影響; 

  • 表上建立的每個(gè)索引都會(huì)增加存儲(chǔ)開銷,索引對(duì)于插入、刪除、更新操作也會(huì)增加處理上的開銷。另外,過多的復(fù)合索引,在有單字段索引的情況下,一般都是沒有存在價(jià)值的;相反,還會(huì)降低數(shù)據(jù)增加刪除時(shí)的性能,特別是對(duì)頻繁更新的表來說,負(fù)面影響更大。 

  • 盡量不要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中某個(gè)含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。


40、MySQL 查詢優(yōu)化總結(jié):

使用慢查詢?nèi)罩救グl(fā)現(xiàn)慢查詢,使用執(zhí)行計(jì)劃去判斷查詢是否正常運(yùn)行,總是去測(cè)試你的查詢看看是否他們運(yùn)行在最佳狀態(tài)下。

久而久之性能總會(huì)變化,避免在整個(gè)表上使用 count(*),它可能鎖住整張表,使查詢保持一致以便后續(xù)相似的查詢可以使用查詢緩存,在適當(dāng)?shù)那樾蜗率褂?GROUP BY 而不是 DISTINCT,在 where、GROUP BY 和 ORDER BY 子句中使用有索引的列,保持索引簡(jiǎn)單,不在多個(gè)索引中包含同一個(gè)列。

有時(shí)候 MySQL 會(huì)使用錯(cuò)誤的索引,對(duì)于這種情況使用 USE INDEX,檢查使用 SQL_MODE=STRICT 的問題,對(duì)于記錄數(shù)小于5的索引字段,在 union 的時(shí)候使用LIMIT不是是用OR。 

為了避免在更新前 select,使用 insert ON DUPLICATE KEY 或者 insert IGNORE;不要用 update 去實(shí)現(xiàn),不要使用 MAX;使用索引字段和 ORDER BY子句 LIMIT M,N 實(shí)際上可以減緩查詢?cè)谀承┣闆r下,有節(jié)制地使用,在 where 子句中使用 union 代替子查詢,在重新啟動(dòng)的 MySQL,記得來溫暖你的數(shù)據(jù)庫(kù),以確保數(shù)據(jù)在內(nèi)存和查詢速度快,考慮持久連接,而不是多個(gè)連接,以減少開銷。

基準(zhǔn)查詢,包括使用服務(wù)器上的負(fù)載,有時(shí)一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢可以影響其他查詢,當(dāng)負(fù)載增加在服務(wù)器上,使用 SHOW PROCESSLIST 查看慢的和有問題的查詢,在開發(fā)環(huán)境中產(chǎn)生的鏡像數(shù)據(jù)中測(cè)試的所有可疑的查詢。


41、MySQL 備份過程:

  • 從二級(jí)復(fù)制服務(wù)器上進(jìn)行備份;

  • 在進(jìn)行備份期間停止復(fù)制,以避免在數(shù)據(jù)依賴和外鍵約束上出現(xiàn)不一致;

  • 徹底停止 MySQL,從數(shù)據(jù)庫(kù)文件進(jìn)行備份;

  • 如果使用 MySQL dump 進(jìn)行備份,請(qǐng)同時(shí)備份二進(jìn)制日志文件 – 確保復(fù)制沒有中斷;

  • 不要信任 LVM 快照,這很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致,將來會(huì)給你帶來麻煩;

  • 為了更容易進(jìn)行單表恢復(fù),以表為單位導(dǎo)出數(shù)據(jù)——如果數(shù)據(jù)是與其他表隔離的。 

  • 當(dāng)使用 mysqldump 時(shí)請(qǐng)使用 –opt;

  • 在備份之前檢查和優(yōu)化表;

  • 為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入,在導(dǎo)入時(shí)臨時(shí)禁用外鍵約束。;

  • 為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入,在導(dǎo)入時(shí)臨時(shí)禁用唯一性檢測(cè);

  • 在每一次備份后計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù),表以及索引的尺寸,以便更夠監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)尺寸的增長(zhǎng);

  • 通過自動(dòng)調(diào)度腳本監(jiān)控復(fù)制實(shí)例的錯(cuò)誤和延遲;

  • 定期執(zhí)行備份。


42、查詢緩沖并不自動(dòng)處理空格,因此,在寫 SQL 語句時(shí),應(yīng)盡量減少空格的使用,尤其是在 SQL 首和尾的空格(因?yàn)椴樵兙彌_并不自動(dòng)截取首尾空格)。


43、member 用 mid 做標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分表方便查詢么?一般的業(yè)務(wù)需求中基本上都是以 username 為查詢依據(jù),正常應(yīng)當(dāng)是 username 做 hash 取模來分表。

而分表的話 MySQL 的 partition 功能就是干這個(gè)的,對(duì)代碼是透明的;在代碼層面去實(shí)現(xiàn)貌似是不合理的。


44、我們應(yīng)該為數(shù)據(jù)庫(kù)里的每張表都設(shè)置一個(gè) ID 做為其主鍵,而且最好的是一個(gè) INT 型的(推薦使用 UNSIGNED),并設(shè)置上自動(dòng)增加的 AUTO_INCREMENT 標(biāo)志。


45、在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON,在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。


46、MySQL 查詢可以啟用高速查詢緩存。這是提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能的有效MySQL優(yōu)化方法之一。當(dāng)同一個(gè)查詢被執(zhí)行多次時(shí),從緩存中提取數(shù)據(jù)和直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中返回?cái)?shù)據(jù)快很多。


47、EXPLAIN select 查詢用來跟蹤查看效果:

使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以讓你知道 MySQL 是如何處理你的 SQL 語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN 的查詢結(jié)果還會(huì)告訴你你的索引主鍵被如何利用的,你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的。


48、當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用 LIMIT 1 :

當(dāng)你查詢表的有些時(shí)候,你已經(jīng)知道結(jié)果只會(huì)有一條結(jié)果,但因?yàn)槟憧赡苄枰etch游標(biāo),或是你也許會(huì)去檢查返回的記錄數(shù)。

在這種情況下,加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一來,MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索,而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)。


49、選擇表合適存儲(chǔ)引擎: 

  • myisam:應(yīng)用時(shí)以讀和插入操作為主,只有少量的更新和刪除,并且對(duì)事務(wù)的完整性,并發(fā)性要求不是很高的。 

  • InnoDB:事務(wù)處理,以及并發(fā)條件下要求數(shù)據(jù)的一致性。除了插入和查詢外,包括很多的更新和刪除。(InnoDB 有效地降低刪除和更新導(dǎo)致的鎖定)。

    對(duì)于支持事務(wù)的 InnoDB類 型的表來說,影響速度的主要原因是 AUTOCOMMIT 默認(rèn)設(shè)置是打開的,而且程序沒有顯式調(diào)用 BEGIN 開始事務(wù),導(dǎo)致每插入一條都自動(dòng)提交,嚴(yán)重影響了速度??梢栽趫?zhí)行 SQL 前調(diào)用 begin,多條 SQL 形成一個(gè)事物(即使 autocommit 打開也可以),將大大提高性能。


50、優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型,選擇合適的數(shù)據(jù)類型: 

原則:更小通常更好,簡(jiǎn)單就好,所有字段都得有默認(rèn)值,盡量避免 NULL。 

例如:數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)時(shí)候更小的占磁盤空間盡可能使用更小的整數(shù)類型。(mediumint 就比 int 更合適) 

比如時(shí)間字段:datetime 和 timestamp。datetime 占用8個(gè)字節(jié),timestamp 占用4個(gè)字節(jié),只用了一半。而 timestamp 表示的范圍是 1970—2037 適合做更新時(shí)間。

MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取,但是一般說來,數(shù)據(jù)庫(kù)中的表越小,在它上面執(zhí)行的查詢也就會(huì)越快。 

因此,在創(chuàng)建表的時(shí)候,為了獲得更好的性能,我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。

例如:在定義郵政編碼這個(gè)字段時(shí),如果將其設(shè)置為 CHAR(255),顯然給數(shù)據(jù)庫(kù)增加了不必要的空間。甚至使用VARCHAR 這種類型也是多余的,因?yàn)?CHAR(6) 就可以很好的完成任務(wù)了。

同樣的,如果可以的話,我們應(yīng)該使用 MEDIUMINT 而不是 BIGIN 來定義整型字段,應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為 NOT NULL,這樣在將來執(zhí)行查詢的時(shí)候,數(shù)據(jù)庫(kù)不用去比較 NULL 值。 

對(duì)于某些文本字段,例如“省份”或者“性別”,我們可以將它們定義為 ENUM 類型。因?yàn)樵?MySQL 中,ENUM 類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理,而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣,我們又可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。


51、字符串?dāng)?shù)據(jù)類型:char, varchar, text 選擇區(qū)別。


52、任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描,它包括數(shù)據(jù)庫(kù)函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等,查詢時(shí)要盡可能將操作移至等號(hào)右邊。


該文章在 2023/5/17 11:20:14 編輯過
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