sql性能优化、查询提速总结

这次sql性能优化，不讨论缓存服务器如redis等来增强，仅从表字段设置和业务操作角度考虑。

 

场景1: 

表数据量大，比如几百上千万的流水数据表、跑批过程表查询。 

1、根据业务做分库分表存储，降低表的数量级。比如按流水时间或者场景进行分表保存 

2、增加常用查询表字段的索引 

3、降低不必要查询字段查询，通过过滤不必要的字段查询，仅仅过去业务所需字段，当查询数量级上升一定层级，可以降低数据库服务器的计算压力和流量压力。 

4、

 

场景二： 

表连接频繁的表 

提升性能办法： 

1、有些常用表一直被连接起来进行统计，所以没理由不能先预暂存起来，在此基础上进行查询 

2、当出现数据量大的表连接查询时候，可以考虑先从表中查询出临时表再做连接查询，这些避免大量笛卡尔积计算。因为工作就遇到一些报表sql设计，其中有许多表连接查询，因为设计不好导致查询效率长度几秒甚至更长。此时可以通过分析sql执行先后顺序，进行一定嵌套查询出子集再进行相应表连接查询，这样就极大的提升了查询效率。 

场景三： 

判断某些数据是否存在某些表中 

1、判断表的数据量多少，然后根据设置查询的先后关系使用exits或in来查询所需的数据

 

场景四： 

批量操作，如删除、更新 

1、因为有事物的关系、数据量打的更新、删除操作会影响性能，出错回滚的代价很大。此时缩小批量操作来提高性能是可行的。

 

场景五： 

少使用视图 

1、视图虽然封装sql的表，但如果视图多，或者关系相互调用，会造成不好维护，过度依赖后，很难从全局层面来优化sql的执行效率，因为视图容易掩盖一些效率低下的sql。

 

场景六： 

使用like场景 

1、当有些业务查询需要使用like查询操作时候，要考虑like执行效率低下的情况，如果可以先使用其他非字段条件查询得到子集在进行like查询会效率更高的。

 

场景七 

表字段设置不精确 

1、尽量根据业务需求设计长度够用数据类型即可，比如业务流水号32位 ，就要设置为varchar（32） 别觉得没关系设置成varcahr（50）等， 是枚举类型就尽量设置成该类型，数字类型的如1-9的，就可设置为tinyint

 

待继续完善

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作者：仰望天空YF 

来源：CSDN 

原文：https://blog.csdn.net/yunfeng482/article/details/79146100 

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