一些优化建议:


1、SELECT语句执行性能,可以通过explain语句来查看;

2、数据库对象存储过程比单条执行语句速度快;

3、减少select * 出现的频率;

4、索引可以加速数据查询,但对于不是经常查找的字段或表,最好不要建立索引;

5、LIKE关键字执行效率低,一般通过“FULL TEXT”代替;

6、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,这样不符合优化原则,如: 

select id from t where num=10 or num=20;

可以这样查询:

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20;

7、in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

select id from t where num in(1,2,3);

8、对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3;

9、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择。 

select num from a where num in(select num from b);

用下面的语句替换:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num);

10、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。

 

11、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,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。

 

12、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

 

13、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create table,然后insert。 


14、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。


15、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。