你好我是辰兮,很高兴你能来阅读,本篇总结了一些SQL语句 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。 ps:能用索引查的可以考虑用索引 2.应尽量避免在where句中对字段进行null值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: ps:null将会导致索引失效 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为NULL,其他的,最好不要使用NULL。 不要以为NULL不需要空间,比如: char(100) 型,在字段建立时,空间就固定了,不管是否插入值(NULL也包含在内) ,都是占用100个字符的空间的,如果是varchar这样的变长字段,null 不占用空间。 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; 3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 ps:谨慎使用!=或<>操作符 4.应尽量避免在where子句中使用or来连接条件,如果一个字段有索引,一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: 可以这样 5.in和not in也要慎用,否则会导致全表扫描,如: 对于连续的数值,能用between就不要用in了。 很多时候用exists代替in是一个好的选择: 用exists替换in 6.下面的查询也将导致全表扫描: ps:全表查询就会导致查询效率低 7.应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: 8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: 改为 ps:不要在SQL语句上使用函数 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。 ps:减少在SQL语句上的计算 10.Update语句,如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段,否则频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。 ps:update操作只改一两个字段的 就不要全改! 11.对于多张大数据量(这里几百条就算大了)的表JOIN,要先分页再JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。 ps:数据量过多的先分页再JOIN 12.这样不带任何条件的count会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是要杜绝的。 13.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。 ps:要用具体的字段代替* 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。 ps:索引不是越多越好 15.未完待续…
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select id from t where num is null
select id from t where num = 0
select id from t where num=10 or Name = 'admin'
select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'
select id from t where num in(1,2,3);
select id from t where num between 1 and 3
select num from a where num in(select num from b)
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
select id from t where name like ‘%abc%’
select id from t where num/2 = 100 应该改为 select id from t where num= 100*2
select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’
select id from t where name like 'abc%'
select count(*) from table;
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2020.06.20 记录辰兮的第85篇博客
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