1. 索引优化: 确保适当的索引在数据库表上创建,以加快查询性能。分析查询语句,确定可能需要的列和联合索引,并避免过多或不必要的索引。
2. 优化查询语句: 优化查询语句的写法,避免全表扫描和不必要的数据检索。使用合适的WHERE子句、JOIN语句和子查询,以提高查询效率。
3. 避免使用SELECT * : 明确指定需要检索的列,而不是使用SELECT*来检索所有列。这可以减少网络传输的数据量,提高查询性能。
4. 合理使用连接:在使用JOIN连接表时,选择合适的连接类型(如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等)以及适当的连接顺序,以避免不必要的数据重复和性能问题。
5. 使用适当的数据类型: 选择适当的数据类型来存储数据,避免存储过多的数据或使用过大的数据类型。这可以减少磁盘空间和内存占用,并提高查询和排序的效率。
6. 分页优化: 对于分页查询,使用合适的LIMIT或ROWNUM来限制返回的行数,并避免在查询中使用OFFSET。OFFSET会导致数据库跳过大量行,对性能造成负面影响。
7. 避免使用函数和操作符: 在查询条件中避免使用函数和操作符,尽可能在查询之前处理好数据,以提高查询性能。
8. 定期执行表维护: 定期执行表的优化和维护操作,如重新生成索引、收集统计信息、清理无用数据等,以保持表的性能和响应时间。
9. 分区和分表: 对于大型表,考虑使用分区或分表来分割数据,提高查询和维护性能。
10. 监视和调整数据库配置: 监视数据库的配置参数和性能指标,如缓冲区大小、连接池大小、并发连接数等,并进行适当的调整以满足实际需求。
第一点和第二点是开发中常用到的,索引优化其实就是一些索引规约,该如何创建索引、对哪些字段应当创建索引等,具体可看我的MySQL规约中的索引规约;对于全表扫描,往往是因为where语句不当,或者字段值设置不当,导致在查询时不走索引,当然,like语句或者in(not in)语句也常常导致全表扫描,这也是我们在sql调优中应当关注的方向。
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