SQL数据库优化大总结之百万级数据库优化方案

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。

(1) 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(intersection table)下载地址 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,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.

(3) SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘: ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间

(4) 减少访问get='_blank'>数据库的次数: ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等;

(5) 在

SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C

中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次get='_blank'>数据库访问的检索数据量 ,建议值为200

(6) 使用DECODE函数来减少处理时间: 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.

(7) 整合简单,无关联的get='_blank'>数据库访问: 如果你有几个简单的get='_blank'>数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)

(8) 删除重复记录: 最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子:

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

(9) 用TRUNCATE替代DELETE: 当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)

(10) 尽量多使用COMMIT: 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少: COMMIT所释放的资源: a. 回滚段上用于恢复数据的信息. b. 被程序语句获得的锁 c. redo log buffer 中的空间 d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

(11) 用Where子句替换HAVING子句: 避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中,on是最先执行,where次之,having最后,因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的,where也应该比having快点的,因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on的,所以在一个表的时候,就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下,如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段,那它们的结果是一样的,只是where可以使用rushmore技术,而having就不能,在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,根据上篇写的工作流程,where的作用时间是在计算之前就完成的,而having就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。在多表联接查询时,on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由where进行过滤,然后再计算,计算完后再由having进行过滤。由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里

(12) 减少对表的查询: 在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子:

 SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

(13) 通过内部函数提高SQL效率.: 复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的

(14) 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

(15) 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN: 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. 例子:

(高效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') (低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')

(16) 识别'低效执行'的SQL语句: 虽然目前各种关于SQLseo/' target='_blank'>优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法:

SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;

(17) 用索引提高效率: 索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLEseo/' target='_blank'>优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.:

 ALTER INDEX REBUILD

(18) 用EXISTS替换DISTINCT: 当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子: (低效):

SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

(19) server/' target='_blank'>sql语句用大写的;因为oracle总是先解析server/' target='_blank'>sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行

(20) 在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串!

(21) 避免在索引列上使用NOT 通常,  我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.

(22) 避免在索引列上使用计算. WHERE子句中,如果索引列是函数的一部分.seo/' target='_blank'>优化器将不使用索引而使用全表扫描.

举例: 低效:

 SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000; 

高效:

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

(23) 用>=替代> 高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.

(24) 用UNION替换OR (适用于索引列) 通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE” 低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE” 如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

(25) 用IN来替换OR 这是一条简单易记的规则,但是实际的执行效果还须检验,在ORACLE8i下,两者的执行路径似乎是相同的. 

低效:

SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 

高效

SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);

(26) 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引.对于单列索引,如果列包含空值,索引中将不存在此记录. 对于复合索引,如果每个列都为空,索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空,则记录存在于索引中.举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空,ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引. 低效: (索引失效)

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL; 高效: (索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;

(27) 总是使用索引的第一个列: 如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,seo/' target='_blank'>优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则,当仅引用索引的第二个列时,seo/' target='_blank'>优化器使用了全表扫描而忽略了索引

(28) 用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话): 当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是,UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的seo/' target='_blank'>优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量

低效:

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' UNION SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 

高效:

 SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' UNION ALL SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

(29) 用WHERE替代ORDER BY: ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引. ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序. ORDER BY中所有的列必须定义为非空. WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.

例如:

表DEPT包含以下列:

DEPT_CODE PK NOT NULL DEPT_DESC NOT NULL DEPT_TYPE NULL

低效: (索引不被使用)

 SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE

高效:(使用索引)

 SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0

(30) 避免改变索引列的类型.: 当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换. 假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.

SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123' 

实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:

SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 

幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变. 现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.

SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 

这个语句被ORACLE转换为:

SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 

因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型

(31) 需要当心的WHERE子句: 某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子. 在下面的例子里, (1)‘!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.

(32) a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高. b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!

(33) 避免使用耗费资源的操作: 带有

DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL

语句会启动SQL引擎 执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的get='_blank'>数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强

(34) seo/' target='_blank'>优化GROUP BY: 提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.

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

(0)

相关推荐

  • MySQL 联合索引与Where子句的优化 提高数据库运行效率

    网站系统上线至今,数据量已经不知不觉上到500M,近8W记录了.涉及数据库操作的基本都是变得很慢了,用的人都会觉得躁火~~然后把这个情况在群里一贴,包括机器配置什么的一说,马上就有群友发话了,而且帮我确定了不是机器配置的问题,"深圳-枪手"热心人他的机器512内存过百W的数据里也跑得飞快,甚至跟那些几W块的机器一样牛(吹过头了),呵呵~~~ 在群友的分析指点下,尝试把排序.条件等一个一个去除来做测试,结果发现问题就出在排序部分,去除排序的时候,执行时间由原来的48秒变成0.3x秒,这是

  • oracle数据库sql的优化总结

    一:使用where少使用having; 二:查两张以上表时,把记录少的放在右边: 三:减少对表的访问次数: 四:有where子查询时,子查询放在最前: 五:select语句中尽量避免使用*(执行时会把*依次转换为列名): 六:尽量多的使用commit: 七:Decode可以避免重复扫描相同的记录或重复连接相同的表: 八:通过内部函数也可提高sql效率: 九:连接多个表时,使用别名并把别名前缀于每个字段上: 十:用exists代替in 十一:not exists代替 not in(not in 字

  • mysql数据库查询优化 mysql效率第1/3页

    提高MySQL 查询效率的三个技巧小结MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试. l        使用statement进行绑定查询 使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再需要构建语法树就直接查询.因此可以很好的提高查询的效率. 这个方法适合于

  • sql 百万级数据库优化方案分享

    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 t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使

  • mysql数据库优化总结(心得)

     1. 优化你的MySQL查询缓存在MySQL服务器上进行查询,可以启用高速查询缓存.让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一.当同一个查询被执行多次时,如果结果是从缓存中提取,那是相当快的.但主要的问题是,它是那么容易被隐藏起来以至于我们大多数程序员会忽略它.在有些处理任务中,我们实际上是可以阻止查询缓存工作的. 复制代码 代码如下: // query cache does NOT work$r = mysql_query("SELECT username FROM user W

  • 开启SQLSERVER数据库缓存依赖优化网站性能

    很多时候,我们服务器的性能瓶颈会是在查询数据库的时候,所以对数据库的缓存非常重要,那么有没有一种方法,可以实现SQL SERVER数据库的缓存,当数据表没有更新时,就从缓存中读取,当有更新的时候,才从数据表中读取呢,答案是肯定的,这样的话我们对一些常用的基础数据表就可以缓存起来,比如做新闻系统的新闻类别等,每次就不需要从数据库中读取了,加快网站的访问速度. 那么如何开启SQLSERVER数据库缓存依赖,方法如下: 第一步:修改Web.Config的<system.web>节的配置,代码如下,让

  • 优化mysql数据库的经验总结

    1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段.另外一个提高效率的方法是在

  • 解析MySQL数据库性能优化的六大技巧

    数据库表表面上存在索引和防错机制,然而一个简单的查询就会耗费很长时间.Web应用程序或许在开发环境中运行良好,但在产品环境中表现同样糟糕.如果你是个数据库管理员,你很有可能已经在某个阶段遇到上述情况.因此,本文将介绍对MySQL进行性能优化的技巧和窍门. 1.存储引擎的选择如果数据表需要事务处理,应该考虑使用InnoDB,因为它完全符合ACID特性.如果不需要事务处理,使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的.并且不要尝试同时使用这两个存储引擎.思考一下:在一个事务处理中,一些数据表使用Inno

  • 优化Mysql数据库的8个方法

    1.创建索引对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引.2.复合索引比如有一条语句是这样的:select * from users

  • mysql 数据库中my.ini的优化 2G内存针对站多 抗压型的设置

    物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳 innodb_additional_mem_pool_size=4M 默认为2M innodb_flush_log_at_trx_commit=1 (设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1) innodb_log_buffer_size=2M 默认为1M innodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8 key_buff

  • 优化MySQL数据库中的查询语句详解

    很多时候基于php+MySQL建立的网站所出现的系统性能瓶颈往往是出在MySQL上,而MySQL中用的最多的语句就是查询语句,因此,针对MySQL数据库查询语句的优化就显得至关重要!本文就此问题做出详细分析如下: 1.判断是否向MySQL数据库请求了不需要的数据,如下列情况: (1).查询不需要的数据,例如你需要10条数据,但是你选出了100条数据加了limit做限制. (2).多表关联时返回全部列 (3).总是取出全部列select*......取出全部列,会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优

  • Oracle SQL tuning 数据库优化步骤分享(图文教程)

    SQL Turning 是Quest公司出品的Quest Central软件中的一个工具.Quest Central是一款集成化.图形化.跨平台的数据库管理解决方案,可以同时管理 Oracle.DB2 和 SQL server 数据库. 一.SQL Tuning for SQL Server简介 SQL语句的优化对发挥数据库的最佳性能非常关键.然而不幸的是,应用优化通常由于时间和资源的因素而被忽略.SQL Tuning (SQL优化)模块可以对比和评测特定应用中SQL语句的运行性能,提出智能化的

  • MySQL性能优化的一些技巧帮助你的数据库

    你完成了你的品牌新的应用程序,一切工作就像一个魅力.用户来使用你的网络.每个人是幸福的. 然后,突然间,一个大爆发的用户杀死你的MySQL服务器,您的网站已关闭.出了什么问题?你怎么能阻止它吗? 以下是MySQL性能优化的一些技巧,将帮助你,帮助你的数据库. 大处着眼 在早期的发展阶段,你应该知道预期到您的应用程序的用户数.如果你希望很多用户来说,你应该想想大,从一开始,计划进行复制,可扩展性和性能. 但是,如果你优化你的SQL代码,架构和索引策略,也许你不会需要大环境.你必须总是三思而后行的性

  • MySQL数据库优化详解

    mysql表复制 复制表结构+复制表数据 mysql> create table t3 like t1; mysql> insert into t3 select * from t1; mysql索引 ALTER TABLE用来创建普通索引.UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)

  • mysql中优化和修复数据库工具mysqlcheck详细介绍

    一.mysqlcheck简介 mysqlcheck客户端可以检查和修复MyISAM表.它还可以优化和分析表. mysqlcheck的功能类似myisamchk,但其工作不同.主要差别是当mysqld服务器在运行时必须使用mysqlcheck,而myisamchk应用于服务器没有运行时.使用mysqlcheck的好处是不需要停止服务器来检查或修复表.使用myisamchk修复失败是不可逆的. Mysqlcheck为用户提供了一种方便的使用SQL语句CHECK TABLE.REPAIR TABLE.

  • SQL Server数据库的高性能优化经验总结

    本文主要向大家介绍的是正确优化SQL Server数据库的经验总结,其中包括在对其进行优化的实际操作中值得大家注意的地方描述,以及对SQL语句进行优化的最基本原则,以下就是文章的主要内容描述. 优化数据库的注意事项: 1.关键字段建立索引. 2.使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效. 3.备份数据库和清除垃圾数据. 4.SQL语句语法的优化.(可以用Sybase的SQL Expert,可惜我没找到unexpired的序列号) 5.清理删除日志. SQL语句优化的基本原则: 1.使用索引来更

随机推荐