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索引的建立与使用原则 数据量规模与查询频率: 值得建立索引的表通常具有较多的记录#xff0…一.基于索引的优化
索引是数据库查询优化的关键工具之一。合理地使用索引可以显著提高查询速度降低全表扫描的成本。以下是建立和使用索引的一些基本原则和最佳实践。
索引的建立与使用原则 数据量规模与查询频率: 值得建立索引的表通常具有较多的记录且查询主要集中在少数记录上。小规模的表不适宜建立索引。 索引的使用频率: 应在经常在WHERE子句中使用的列上建立索引。不要盲目增加索引因为每次数据更新时所有索引都需要维护这会影响系统效率。 数据装入与索引建立顺序: 在表中装入初始数据后再建立索引可提高数据导入速度。 排序与分组操作: 经常需要排序或分组的列如使用GROUP BY或ORDER BY的列应考虑建立索引特别是涉及多个列的复合索引。 选择性与聚簇索引: 在选择性高且重复值少的列上建立索引效果较好。有大量范围查询时可考虑建立聚簇索引。 索引的选择性: 如果查询经常返回少于表总行数20%的数据则建立索引可能带来性能提升。超过这个比例全表扫描可能更高效。 查询覆盖与索引维护: 如果查询可以通过索引来完全覆盖即查询列都包含在索引中则查询优化器可以直接从索引中获取结果避免访问表数据。 索引与主键: 如果对主键的查询较少不应该在主键上建立聚簇索引。应根据实际情况考虑将聚簇索引分配给经常使用范围查询的列。 索引的宽度: 索引越窄其效率越高因为每个数据页可以存储更多的索引项索引的深度也较浅。 避免在包含大量NULL值的列上建立索引: 包含许多NULL值的列不适宜建立索引因为它们通常不会参与查询条件。
索引的测试与调整
像代码和数据库结构一样索引在投入生产前需要经过精细的测试和调整。索引策略并没有固定不变的规则需要深入理解表的关系、查询和事务需求以及数据本身的特性以便有效地使用索引。过多的索引不仅无助于提升性能反而会占用额外的磁盘空间并降低更新操作的效率。
注意事项
表和索引应该事先规划好。使用索引并不总是能解决所有性能问题有时候它们可能不会提供预期的性能提升甚至可能降低性能。有效的SQL语句编写是索引优化的前提。不当的SQL语句使用可能使得索引失效。
二.查询语句的优化
优化查询语句是提高数据库查询效率的关键。虽然查询优化器已经帮助用户实现了很多优化但理解和运用以下优化技巧可以进一步提升查询效率。
1. 避免和简化排序
尽量减少或避免对大型表的重复排序操作。利用索引自动产生所需排序顺序从而避免执行显式的排序操作。
2. 消除大型表的顺序存储
对于嵌套查询使用索引或并集(UNION)来代替顺序存取。尽量避免在 WHERE 子句中使用 OR 运算符因为它们通常导致全表扫描。
-- 示例2优化 OR 运算
SELECT * FROM employees
WHERE department Sales OR department IT-- 改进为
SELECT * FROM employees WHERE department Sales
UNION
SELECT * FROM employees WHERE department IT3. 避免相关子查询
替代相关子查询以提高效率。相关子查询通常对性能有负面影响特别是在主查询的列值变化时。
4. 避免复杂的正则表达式
避免使用复杂的模式匹配特别是使用 LIKE 运算符因为它们通常耗时更多。
5. 使用临时表加速查询
对表的子集排序并创建临时表可以加速查询过程。临时表在处理特定查询时更高效。
6. 使用排序替代非顺序存储
利用数据库排序而不是非顺序磁盘存取以减少磁盘 I/O 操作。
7. 避免大规模排序操作
在不影响用户体验的情况下将排序操作安排在数据库的低峰时段执行。
8. 避免使用 IN 语句
尽可能使用 EXISTS 代替 IN因为 EXISTS 通常比 IN 更高效。
-- 使用 EXISTS 代替 IN
SELECT * FROM table1 WHERE column1 IN (SELECT column2 FROM table2)
-- 改进为
SELECT * FROM table1 t1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column1 t2.column2)9. 使用 WHERE 而非 HAVING
尽量在 WHERE 子句中进行筛选而非在 HAVING 子句中以避免不必要的行处理。
-- 示例3避免使用 HAVING 来筛选
SELECT employeeID, COUNT(*) FROM sales
GROUP BY employeeID
HAVING COUNT(*) 5-- 改进为
SELECT employeeID FROM sales
GROUP BY employeeID
WHERE COUNT(*) 5
10. 避免使用不兼容的数据类型
避免在查询中混用不兼容的数据类型以提高查询优化器的效率。
