小編給大家分享一下怎么在一個千萬級的數(shù)據(jù)庫查詢中提高查詢的效率，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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在實際項目中，當數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)達到千萬級別時候，普通查詢效率直線下降，而且當使用的where條件較多，其查詢效率是讓人無法容忍的。假如一個taobao訂單查詢詳情要幾十秒，可想而知的用戶體驗是多差。

下面是一些優(yōu)化方法：

一、數(shù)據(jù)庫設計方面

1、對查詢進行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引；

2、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num is null 可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢： select id from t where num = 0；

3、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的，當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時，查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用；

4、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要；

5、應盡可能的避免更新索引數(shù)據(jù)列，因為索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當大的資源。若應用系統(tǒng)需要頻繁更新索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應將該索引建為索引；

6、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了；

7、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些；

8、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）；

9、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗；

10、臨時表并不是不可使用，適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В?，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使用導出表;

11、在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應先create table，然后insert；

12、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

二、SQL語句方面

1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描；

2、應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以這樣查詢： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20;

3、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如： select id from t where num in(1,2,3) 對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了： select id from t where num between 1 and 3；

4、下面的查詢也將導致全表掃描： select id from t where name like ‘%abc%'

5、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描： select id from t where num=@num 可以改為強制查詢使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num；

6、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如： select id from t where num/2=100 應改為: select id from t where num=100*2；

7、應盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如： select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name以abc開頭的id，select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–‘2005-11-30'生成的id 應改為: select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%' select id from t where createdate>='2005-11-30′ and createdate<'2005-12-1′

8、不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數(shù)、算術運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

9、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構： select col1,col2 into #t from t where 1=0 這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應改成這樣： create table #t(…)

10、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇： select num from a where num in(select num from b) 用下面的語句替換： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

11、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

12、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應該考慮改寫。

13、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應該考慮相應需求是否合理。

14、盡量避免大事務操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

三、Java方面（重點內(nèi)容）

1、盡可能的少造對象；

2、合理擺正系統(tǒng)設計的位置。大量數(shù)據(jù)操作，和少量數(shù)據(jù)操作一定是分開的。大量的數(shù)據(jù)操作，肯定不是ORM框架搞定的；

3、使用JDBC鏈接數(shù)據(jù)庫操作數(shù)據(jù)；

4、控制好內(nèi)存，讓數(shù)據(jù)流起來，而不是全部讀到內(nèi)存再處理，而是邊讀取邊處理；

5、合理利用內(nèi)存，有的數(shù)據(jù)要緩存；

四、如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫，如何提高數(shù)據(jù)庫的性能?

1、硬件調(diào)整性能

最有可能影響性能的是磁盤和網(wǎng)絡吞吐量,解決辦法擴大虛擬內(nèi)存，并保證有足夠可以擴充的空間；把數(shù)據(jù)庫服務器上的不必要服務關閉掉；把數(shù)據(jù)庫服務器和主域服務器分開；把SQL數(shù)據(jù)庫服務器的吞吐量調(diào)為最大；在具有一個以上處理器的機器上運行SQL。

2、調(diào)整數(shù)據(jù)庫

若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引；建立索引時，想盡對該表的所有查詢搜索操作， 按照where選擇條件建立索引，盡量為整型鍵建立為有且只有一個簇集索引，數(shù)據(jù)在物理上按順序在數(shù)據(jù)頁上，縮短查找范圍，為在查詢經(jīng)常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆蓋查詢；但是索引不可太多，執(zhí)行UPDATE DELETE INSERT語句需要用于維護這些索引的開銷量急劇增加；避免在索引中有太多的索引鍵；避免使用大型數(shù)據(jù)類型的列為索引；保證每個索引鍵值有少數(shù)行。

3、使用存儲過程（注意：阿里巴巴開發(fā)規(guī)范中已經(jīng)明確禁止使用存儲過程了，這里只是列出，不作為優(yōu)化方法?。?/strong>

應用程序的實現(xiàn)過程中，能夠采用存儲過程實現(xiàn)的對數(shù)據(jù)庫的操作盡量通過存儲過程來實現(xiàn)，因為存儲過程是存放在數(shù)據(jù)庫服務器上的一次性被設計、編碼、測試，并被再次使用，需要執(zhí)行該任務的應用可以簡單地執(zhí)行存儲過程，并且只返回結果集或者數(shù)值，這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網(wǎng)絡流量，并且通過輸入?yún)?shù)接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現(xiàn)。

4、應用程序結構和算法

建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴于對索引的使用。因為人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區(qū)，即太關注于所得的結果是否正確，特別是對數(shù)據(jù)量不是特別大的數(shù)據(jù)庫操作時，是否建立索引和使用索引的好壞對程序的響應速度并不大，因此程序員在書寫程序時就忽略了不同的實現(xiàn)方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在數(shù)據(jù)量特別大時或者大型的或是復雜的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中（如聯(lián)機事務處理OLTP或決策支持系統(tǒng)DSS）中表現(xiàn)得尤為明顯。在工作實踐中發(fā)現(xiàn)，不良的SQL往往來自于不恰當?shù)乃饕O計、不充份的連接條件和不可優(yōu)化的where子句。在對它們進行適當?shù)膬?yōu)化后，其運行速度有了明顯地提高！

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