【java】itoo项目实战之百万数据查询优化收集与实践

1.对查询进行优化，应考虑在where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在where 子句中对字段进行 null值判断，如： select id from t wherenum is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select idfrom t where num=0

3.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符。

4.应尽量避免在where 子句中使用 or 来连接条件，如：
select idfrom t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select idfrom t where num=10
unionall
select idfrom t where num=20

5.in 和 not in也要慎用，如：
select idfrom t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用between 就不要用 in 了：
select idfrom t where num between 1 and3

6.下面的查询也将导致全表扫描：
select idfrom t where name like '%abc%'

7.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，如：
select idfrom t where num/2=100
应改为:
select idfrom t where num=100*2

8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，

9.不要在 where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，
否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

以上10条可以总结为：避免全表扫描，正确使用索引

11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
selectcol1,col2 into #t from t where1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table#t(...)

12.很多时候用exists 代替 in 是一个好的选择：
select numfrom a where num in(select num fromb)
用下面的语句替换：
select numfrom a where exists(select 1 from b wherenum=a.num)

13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，
如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update的效率，
因为 insert 或update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

15.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

16.尽可能的使用varchar 代替 char，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

17.任何地方都不要使用select * from t，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

19.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代替 create table，避免造成大量 log，
以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先createtable，然后insert。

20.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

21.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

22.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

23.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

通过做itoo从V1.0 到V3.0，加上以前做的项目，其实在做SQL优化的时候，可是从平常的个人习惯开始的，不需要等到数据量多的时候，发现查询数据很慢很慢了，才去绞尽脑汁想办法优化，在数据量小的时候就开始考虑数据量大的时候会出现什么问题，这个需要我们从点滴开始做起，需要我们拥有胸怀，有了胸怀，才会考虑长远问题。