数据库优化
2018-06-17 23:55:13来源:未知 阅读 ()
最近在找工作,面试时很多企业会问到关于数据库优化的问题,今天在这里总结一下数据库优化问题,以MySQL数据库为例进行讲解。
为什么要优化:
随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们 就需要做一个优化调整。
数据库优化这个课题较大,可分为四大类:
》主机性能
》内存使用性能
》网络传输性能
》SQL语句执行性能【软件工程师】
下面列出一些数据库SQL优化方案:
(01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考)
数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,
FROM子句中写在最后的表将被最先处理,
在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,
如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。
例如:查询员工的编号,姓名,工资,工资等级,部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal)
1)如果三个表是完全无关系的话,将记录和列名最少的表,写在最后,然后依次类推
2)如果三个表是有关系的话,将引用最多的表,放在最后,然后依次类推
(02)WHERE子句中的连接顺序(笔试常考)
数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,
那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。
例如:查询员工的编号,姓名,工资,部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
from emp,dept
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)
(03)SELECT子句中避免使用*号
数据库在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间
select empno,ename from emp;
(04)删除表中的所有记录,用TRUNCATE替代DELETE
(05)尽量多使用COMMIT
因为COMMIT会释放回滚点
(06)用WHERE子句替换HAVING子句
WHERE先执行,HAVING后执行
(07)多使用内部函数提高SQL效率
(08)使用表的别名
salgrade s
(09)使用列的别名
ename e
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