SQL语句性能优化(续)

上篇介绍了一下自己在项目中遇到的一种使用sql语句的优化方式(性能优化——SQL语句),但是说的不够完整。在对比的过程中,没有将max函数考虑在内,经人提醒之后赶紧做了一个测试,测试过程中又学到了不少的东西。

上次用的是select count(*) 和select * 的执行效率问题,因为我的需求是获取数据的一个总数来自动给出新的id,然后网友给出可以使用max的方式给出新id。其实这也是一种不错的思路(当时我们也用过该函数,只不过因为系统数据本身问题,不适合用该函数),然后我就对max函数的性能做了一下测试。

第一次测试:

Declare @dddd Datetime Set @dddd=GETDATE()
select MAX(num) from T_BasicInformation
select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@dddd,GetDate())

测试结果:

通过对比发现,使用该方法的执行效率貌似不如select count(*) 的效率高(当时测得的时间为3ms),那么事实真的是这样吗?后来查了一些资料,发现其实max的效率相对来说会更高,那么为什么我们的测试结果会是这样的呢?咱们接着进行测试

第二次测试:

①语句一

Declare @ddd Datetime Set @ddd=GETDATE()
select MAX(id) from t_SellLogDetail
select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@ddd,GetDate())

测试结果:

②语句二

Declare @dddd Datetime Set @dddd=GETDATE()
select MAX(foodId) from t_SellLogDetail
select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@dddd,GetDate())

测试结果:

③语句三

Declare @ddddd Datetime Set @ddddd=GETDATE()
select MAX(orderId) from t_SellLogDetail
select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@ddddd,GetDate())

测试结果:

做完第二次测试会发现,同样的表,不同的字段,其max函数执行效果就不一样。然后就从数据类型出发了,数据类型如下:

这样的话,我们的测试结果不同问题就迎刃而解了,在max函数的执行过程中,会根据数据类型的不同而有不同的执行效率。如果是主键且为整型,其效率是最高的;而非主键时,int的效率又会高于字符类型。其实这些都很容易理解,各有各的使用方式。

小结:

第一次测试完之后就没有考虑其他的东西,后来又发现在max中还有一些需要注意的地方。所以,在我们平常的学习中,一定要学会拓展学习,不要仅仅限于自己想要的结果。得到结果固然是系统需要的,但是对于处于学习期的我们,这远远不够,我们要不断的探索,才能赢得更大的进步。

关于SQL语句性能优化,小编就给大家介绍到这里,希望对大家有所帮助!

(0)

相关推荐

  • 常用SQL语句优化技巧总结【经典】

    本文实例总结了常用SQL语句优化技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 除了建立索引之外,保持良好的SQL语句编写习惯将会降低SQL性能问题发生. ①通过变量的方式来设置参数 好: stringsql = "select * from people p where p.id = ? "; 坏: stringsql = "select * from people p where p.id = "+id; 数据库的SQL文解析和执行计划会保存在缓存中,但是SQL文只要有

  • SQL语句优化方法30例(推荐)

    1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BS

  • SQL 语句优化方法30例

    1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BS

  • 浅谈MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

  • 如何优化SQL语句(全)

    高性能的SQL语句会在软件运行中起到非常重要的作用,下面小编把最近整理的SQL语句优化资料分享给大家. 第一: 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效): ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersecti

  • SQL语句优化提高数据库性能

    性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化.为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN) 2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果 3)少用子查询 4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜 一.问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出S

  • 通过分析SQL语句的执行计划优化SQL

    如何干预执行计划 - - 使用hints提示 基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻了DBA的负担.但有时它也聪明反被聪明误,选择了很差的执行计划,使某个语句的执行变得奇慢无比.此时就需要DBA进行人为的干预,告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划,从而使语句高效的运行.例如,如果我们认为对于一个特定的语句,执行全表扫描要比执行索引扫描更有效,则我们就可以指示优化器使用全表扫描.在Oracle中,是通过为语句添加hints(提示)来实现干预优化器优

  • 如何优化SQL语句的心得浅谈

    (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.(2)WHERE子句中的连接顺序:Oracle采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据

  • sql语句优化之用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN的语句

    在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历).为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 如 我要查询 Sendorder表中的冗余数据(没有和reg_person或worksite相连的数

  • sql语句优化的一般步骤详解

    前言 本文主要给大家分享了关于sql语句优化的一般步骤,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 一.通过 show status 命令了解各种 sql 的执行频率 mysql 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息,也可以在操作系统上使用 mysqladmin extend-status 命令获取这些消息. show status 命令中间可以加入选项 session(默认) 或 global: se

随机推荐