數據庫查詢的速度優化是怎樣的

數據庫查詢的速度優化是怎樣的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

對于數據庫查詢的速度優化,關于數據庫的速度有優化都有哪些方法？大家可以試試小編給大家帶來的優化小知識。

1、對查詢進行優化,應盡可能避免全表掃描

　　首先應考慮在where及orderby涉及的列上建立索引。

　　下面我們來以一個表中177條數據比較一下,全表掃描與建立索引之后性能的一個比較.

　　從這兩種方式查詢數據庫結果看,建立索引之后查詢速度提高了些,現在數據量還不明顯,如果表中有10萬條速度,差異就會很明顯了.

2、寫數據語句時盡可能減少表的全局掃描

（1）減少where字段值null判斷

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status=null

　　如何這樣做,就會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

　　應該這樣去設置(也就是在沒有值時,我們在存數據庫時自動默認給個o值,而不是什么都不寫):

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status=0

（2）應盡量避免在where子句中使用!=或<>操作符

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status!=null;//或者SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status<>>

　　這樣寫將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

（3）應盡量避免在where子句中使用or來連接條件

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status!=nullorenter_time=null;

　　這樣將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

　　可以這樣操作:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status!=nullunionallSELECT*FROM"tb_real_time_car"whereenter_time=null;

（4）in和notin也要慎用

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowedin[1,2,3,4];//或者SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowednotin[1,2,3,4];

　　這樣操作,也會導致全表掃描

　　可以這樣來寫:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowedbetween1and5;

（5）少使用模糊匹配like

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whereenter_timelike'%2016-09-01%'

（6）應盡量避免在where子句中對字段進行表達式操作

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

　　這樣寫,將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

　　應該寫成:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid=4*100;

（7）任何地方都不要使用*通配符去查詢所有

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

　　以通配符*去查詢所有數據,這樣做也是非常耗時的,我們應該需要什么字段就查詢什么字段.

　　應該這樣做:

　　SELECTleave_timeFROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

3、不要在條件判斷時進行算數運算

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

　　所以不要在where子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算,這樣系統將可能無法正確使用索引

　　應該這樣做:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowed=400;

4、很多時候用exists代替in是一個好的選擇

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowed(selectrowedfrom"tb_real");

應該這樣來寫:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whereexists(selectrowedfrom"tb_real"whererowed=tb_real.rowid);

關于數據庫查詢的速度優化是怎樣的問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。