3g手机网站建设,个人简历生成器,公司注册名称大全,教育网站文章目录 11、使用联合索引时#xff0c;注意索引列的顺序#xff0c;一般遵循最左匹配原则。12、对查询进行优化#xff0c;应考虑在where及order by涉及的列上建立索引#xff0c;尽量避免全表扫描。13、如果插入数据过多#xff0c;考虑批量插入。14、在适当的时候注意索引列的顺序一般遵循最左匹配原则。12、对查询进行优化应考虑在where及order by涉及的列上建立索引尽量避免全表扫描。13、如果插入数据过多考虑批量插入。14、在适当的时候使用覆盖索引。15、慎用distinct关键字16、删除冗余和重复索引17、如果数据量较大优化你的修改/删除语句。18、where子句中考虑使用默认值代替null。19、不要有超过5个以上的表连接20、existin的合理利用 多余的话就不说了直接上菜 11、使用联合索引时注意索引列的顺序一般遵循最左匹配原则。
表结构有一个联合索引idxuseridageuserId在前age在后
CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, userId int(11) NOT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, name varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY idx_userid_age (userId,age) USING BTREE) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT2 DEFAULT CHARSETutf8;反例
select * from user where age 10;正例
//符合最左匹配原则select * from user where userid10 and age 10//符合最左匹配原则select * from user where userid 10;[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rIFQEWMQ-1689213442322)(img/image-20200416004457692.png)]
理由
当我们创建一个联合索引的时候如(k1,k2,k3)相当于创建了k1、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引这就是最左匹配原则。联合索引不满足最左原则索引一般会失效但是这个还跟Mysql优化器有关的。 12、对查询进行优化应考虑在where及order by涉及的列上建立索引尽量避免全表扫描。
反例
select * from user where address 深圳 order by age ;正例
添加索引alter table user add index idx_address_age (address,age)13、如果插入数据过多考虑批量插入。
反例
for(User u :list){ INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)}正例
//一次500批量插入分批进行
insert into user(name,age) values
foreach collectionlist itemuser indexindex separator,
(#{user.name},#{user.age})
/foreachinsert into user(name,age) values(zs,20),(ls,21)理由
批量插入性能好更加省时间 打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖最多放500,你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500块砖,你觉得哪个时间消耗大? 14、在适当的时候使用覆盖索引。
覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据大大提高了查询效率。
反例
// like模糊查询不走索引了select * from user where userid like %123%正例
//id为主键那么为普通索引即覆盖索引登场了。select id,name from user where userid like %123%;15、慎用distinct关键字
distinct 关键字一般用来过滤重复记录以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用却会大大降低查询效率。
反例
SELECT DISTINCT * from user;正例
select DISTINCT name from user;理由
带distinct的语句cpu时间和占用时间都高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时如果使用distinct数据库引擎就会对数据进行比较过滤掉重复数据然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源cpu时间。 16、删除冗余和重复索引
反例 KEY idx_userId (userId) KEY idx_userId_age (userId,age)正例: //删除userId索引因为组合索引AB相当于创建了A和AB索引 KEY idx_userId_age (userId,age)理由
重复的索引需要维护并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑这会影响性能的。 17、如果数据量较大优化你的修改/删除语句。
避免同时修改或删除过多数据因为会造成cpu利用率过高从而影响别人对数据库的访问。
反例
//一次删除10万或者100万delete from user where id 100000;//或者采用单一循环操作效率低时间漫长forUser userlist{ delete from user }正例
//分批进行删除,如每次500delete user where id500delete product where id500 and id1000理由
一次性删除太多数据可能会有lock wait timeout exceed的错误所以建议分批操作。 18、where子句中考虑使用默认值代替null。
反例
select * from user where age is not null;正例
//设置0为默认值select * from user where age0;理由
并不是说使用了is null 或者 is not null 就会不走索引了这个跟mysql版本以及查询成本都有关。 如果mysql优化器发现走索引比不走索引成本还要高肯定会放弃索引这些条件 isnullisnotnull经常被认为让索引失效其实是因为一般情况下查询的成本高优化器自动放弃索引的。 如果把null值换成默认值很多时候让走索引成为可能同时表达意思会相对清晰一点。 19、不要有超过5个以上的表连接
连表越多编译的时间和开销也就越大。把连接表拆开成较小的几个执行可读性更高。如果一定需要连接很多表才能得到数据那么意味着糟糕的设计了。 20、existin的合理利用
假设表A表示某企业的员工表表B表示部门表查询所有部门的所有员工很容易有以下SQL:
select * from A where deptId in (select deptId from B);这样写等价于 先查询部门表B select deptId from B 再由部门deptId查询A的员工 select * from A where A.deptId B.deptId 可以抽象成这样的一个循环 List resultSet ;
for(int i0;iB.length;i) { for(int j0;jA.length;j) { if(A[i].idB[j].id) { resultSet.add(A[i]); break; } }
}显然除了使用in我们也可以用exists实现一样的查询功能如下
select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId B.deptId);因为exists查询的理解就是先执行主查询获得数据后再放到子查询中做条件验证根据验证结果true或者false来决定主查询的数据结果是否得意保留。
那么这样写就等价于 select * from A,先从A表做循环 select * from B where A.deptId B.deptId,再从B表做循环. 同理可以抽象成这样一个循环
List resultSet ;
for(int i0;iA.length;i) { for(int j0;jB.length;j) { if(A[i].deptIdB[j].deptId) { resultSet.add(A[i]); break; } }
}数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次每次做上百万次的数据集查询查完就走这样就只做了两次相反建立了上百万次链接申请链接释放反复重复这样系统就受不了了。即mysql优化原则就是小表驱动大表小的数据集驱动大的数据集从而让性能更优。
因此我们要选择最外层循环小的也就是如果B的数据量小于A适合使用in如果B的数据量大于A即适合选择exist。
