数据库优化方案整理汇总

　　MySQL数据库优化一直是每一个程序员都要面对的难题。关于SQL优化的在线教程也有很多，小编今天将数据库优化方案整理汇总。对数据库进行了三个方面的优化：数据存储划分、表索引、语句优化。

　　1.数据存储分区。

　　考虑到产品购入量近亿台，我们的资金管理体系是各地区用户购买产品，仅仅为一个表创建索引不能满足性能要求，所以交易记录按省进行列表划分，在查询数据加上省标准的情况下，将不同省的记录存储在不同的数据分区上，仅获取相应分区的数据。极大地减少数据检索的范围，从而提高查询性能，(注：每个项目组根据其项目的实际分区情况进行说明)还存在：范围分区(例如根据日期域创建分区，每个季度或每月数据分成一个区域)散列划分(没有指定分区条件，组合分区是由Oracle自动分配数据的(例如：完成分区之后，每个分区再划分)

　　2.表索引

　　为了创建分区，在分区内部添加了索引，从而进一步提高了数据查询速度，本项目中使用的索引如(CustomerInformationName建立btree索引，Identification建立唯一索引，Customernumber建立主键，主关键字自带唯一)(产品表产品类别建立位图索引)(常用的表关联条件建立索引)[备注：根据自身项目建立索引的实际情况示例]

　　为了加快查询速度，索引使用一组独立的系统表来存储数据和rowid(例如书的目录)，例如btree索引，他是一个具有根节点、分枝节点、叶子节点，只有一个根节点，oracle对分支节点的数目不固定，分枝节点存储数据的范围，在最后的分支节点下面有叶子节点，树叶节点负责存储特定值和rowid.例如：根节点存储大于50，小于50，两个支节点，比50大的支点可以存储50-60,60-70，大于100等的分区，每一片都有相应的叶子节点。例如，区段下的叶子节点存储了100,102个，以及诸如rowid、100、101,102的值是表中建立索引的列(如num)的值，在编写sql语句wherEnum=101时，通过检索索引表，查询保存在叶子节点上的rowid，接着，基于rowid查询相应数据，避免了对数据表进行全表扫描。

　　索引并非越多越好，当然，索引也适用于创建一个条件列(即，where之后)，包含相关条件)和orderby的列.如果对具有特殊性能要求的增删改查性能要求较低的表，建议不进行索引，由于指数降低了增删改查的效率。

　　3.优化sql语句。

　　(1)尽可能避免完整的表格查询。

　　(2)避免对where子句中的字段进行空判断，另外，还会导致一个完整的表扫描selectidfromtwherenumisnull.Memo.添加notnull。说明：char(100)等将评设置为null.null需要空间，在字段建立时，无论插入或插入都需要100个字符，如果是varchar，null不占空间.num再次设置默认值为0，确保表中的num列没有空值。

　　Selectidfromtwherenum=0。

　　(3)避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将在全表扫描中放弃使用索引。

　　(4)避免在where子句中使用or连接条件，如果某个字段有索引，而一个字段不在，则会导致引擎在全表扫描时放弃索引。

　　Selectidfromtwherenum=10orname='admin'错误。

　　可以这样:

　　Selectidfromtwherenum=10。

　　Unionall。

　　Selectidfromtwherename='admin'

　　(5)还应谨慎In和notin，以形成全表扫描。

　　Selectidfromtwherenumin(1,2,3)

　　使用between时，不要使用连续值。

　　Selectidfromtwherenumbetween1and3。

　　大部分使用exists代替in。

　　Selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)

　　Selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=a.num)

　　(6)如果在where子句中使用参数，将导致全表扫描.因为sql只在运行时解析本地变量，但是，优化程序并不能延迟访问计划的选择，只有在编译时才能选择.但是，如果在编译时建立了访问计划，由于输入项不能作为索引选择.下面的全表扫描，该变量的值仍然未知。

　　Selectidfromtwherenum=@num。

　　您可以用索引代替查询。

　　Selectidfromtwith(索引名))wherenum=@num。

　　应该尽可能避免对where子句中的字段进行表达式操作，这会导致引擎放弃使用索引的全表扫描.例如。

　　Selectidfromtwherenum/2=100。

　　应该为

　　Selectidfromtwherenum=100*2。

　　(7)尽可能避免在where子句中执行功能操作，这会导致引擎在全表扫描时放弃使用索引.例如。

　　Selectidfromtwheresubstring(name,1,3)='abc'-----name以abc开头。

　　Selectidfromtwheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0。

　　改为

　　Selectidfromtwherenamelike'abc%'

　　Selectidfromtwherecreatedate>='2005-11-30'和createdate<'2005-12-01。

　　(7)在where子句中不能执行功能、算数操作或其他表达式计算时，系统将不能正确使用索引。

　　Update语句，如果只更改1、2个字段，不使用update所有字段，否则频繁调用将导致性能损失，并导致大量日志。

　　(9)对于多大数据表的表join，先分页位于join中，否则逻辑读取将较高且性能较差。

　　(10)虽然索引能够提高相应的select的效率，但同时也降低了insert和update的效率，因为insert或update可能重新建立索引，因此表最多不能超过6个索引。

　　(11)尽可能使用数码字段。

　　(12)尽可能用varchar/nvarchar取代char/nchar.因为可以节省空间和更高效的查询。

　　(13)不要使用select*使用select域。

　　(14)避免将大容量的数据返回给客户端。

　　这些都是资料库优化计划的内容，希望能帮到有需要的小伙伴。