SQL性能优化
前言:今天为大家介绍一个比较重要的问题,SQL性能优化。
在操作数据库是如何使sql语句效率更高是一个非常重要的问题,下面我将为大家总结一下性能优化问题。
SQL性能优化
1、SELECT 语句务必指明字段名称
SELECT * 会增加很多不必要的消耗,(cpu、io、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;
当表结构发生改变时,前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。
2、SQL语句中IN包含的值不应太多
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。
但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
3、区分in和exists,not in 和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
等价于
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。
所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
4、不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
避免隐式类型转换:
where子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换,建议先确定where中的参数类型
5、对于联合索引来说,要遵循最左前缀法则
举列来说索引含有字段id,name,school,可以直接用id字段,也可以id,name这样的顺序,但是name;school都无法使用这个索引。
所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序,常用的查询字段放在最前面
总结以上建议:
1、避免对索引字段进行计算操作
2、避免在索引字段上使用 not <> !=
3、避免在索引字段上使用 is null , is not null
3、避免在索引字段上出现数据类型转换
4、避免在索引字段上使用函数
5、避免建立索引的列中使用空值
6、对与WHERE的语句法则
7、尽量避免在WHERE子句中使用in, not in 或者 having ,可以使用exist ,not exist 代替 in ,not in
8、不要以字符格式声明数字, 不要以数字格式声明字符值,否则会使索引无效
以上是为大家总结的一些问题,更多问题请访问PHP中文网相应教程:https://www.php.cn/course/list/51/type/2.html
Atas ialah kandungan terperinci SQL性能优化. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Untuk meningkatkan prestasi aplikasi Go, kami boleh mengambil langkah pengoptimuman berikut: Caching: Gunakan caching untuk mengurangkan bilangan akses kepada storan asas dan meningkatkan prestasi. Concurrency: Gunakan goroutine dan saluran untuk melaksanakan tugas yang panjang secara selari. Pengurusan Memori: Urus memori secara manual (menggunakan pakej yang tidak selamat) untuk mengoptimumkan lagi prestasi. Untuk menskalakan aplikasi, kami boleh melaksanakan teknik berikut: Penskalaan Mendatar (Penskalaan Mendatar): Menggunakan contoh aplikasi pada berbilang pelayan atau nod. Pengimbangan beban: Gunakan pengimbang beban untuk mengedarkan permintaan kepada berbilang contoh aplikasi. Perkongsian data: Edarkan set data yang besar merentas berbilang pangkalan data atau nod storan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan kebolehskalaan.

Pengoptimuman prestasi C++ melibatkan pelbagai teknik, termasuk: 1. Mengelakkan peruntukan dinamik; Kes praktikal pengoptimuman menunjukkan cara menggunakan teknik ini apabila mencari urutan menaik terpanjang dalam tatasusunan integer, meningkatkan kecekapan algoritma daripada O(n^2) kepada O(nlogn).

Dengan membina model matematik, menjalankan simulasi dan mengoptimumkan parameter, C++ boleh meningkatkan prestasi enjin roket dengan ketara: Membina model matematik enjin roket dan menerangkan kelakuannya. Simulasikan prestasi enjin dan kira parameter utama seperti tujahan dan impuls tertentu. Kenal pasti parameter utama dan cari nilai optimum menggunakan algoritma pengoptimuman seperti algoritma genetik. Prestasi enjin dikira semula berdasarkan parameter yang dioptimumkan untuk meningkatkan kecekapan keseluruhannya.

Prestasi rangka kerja Java boleh dipertingkatkan dengan melaksanakan mekanisme caching, pemprosesan selari, pengoptimuman pangkalan data, dan mengurangkan penggunaan memori. Mekanisme caching: Kurangkan bilangan pangkalan data atau permintaan API dan tingkatkan prestasi. Pemprosesan selari: Gunakan CPU berbilang teras untuk melaksanakan tugas secara serentak untuk meningkatkan daya pemprosesan. Pengoptimuman pangkalan data: mengoptimumkan pertanyaan, menggunakan indeks, mengkonfigurasi kumpulan sambungan dan meningkatkan prestasi pangkalan data. Kurangkan penggunaan memori: Gunakan rangka kerja yang ringan, elakkan kebocoran dan gunakan alat analisis untuk mengurangkan penggunaan memori.

Kaedah pengoptimuman prestasi program termasuk: Pengoptimuman algoritma: Pilih algoritma dengan kerumitan masa yang lebih rendah dan mengurangkan gelung dan pernyataan bersyarat. Pemilihan struktur data: Pilih struktur data yang sesuai berdasarkan corak akses data, seperti pepohon carian dan jadual cincang. Pengoptimuman memori: elakkan mencipta objek yang tidak diperlukan, lepaskan memori yang tidak lagi digunakan dan gunakan teknologi kumpulan memori. Pengoptimuman benang: mengenal pasti tugas yang boleh diselaraskan dan mengoptimumkan mekanisme penyegerakan benang. Pengoptimuman pangkalan data: Cipta indeks untuk mempercepatkan pengambilan data, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan menggunakan pangkalan data cache atau NoSQL untuk meningkatkan prestasi.

Pemprofilan dalam Java digunakan untuk menentukan masa dan penggunaan sumber dalam pelaksanaan aplikasi. Laksanakan pemprofilan menggunakan JavaVisualVM: Sambungkan ke JVM untuk mendayakan pemprofilan, tetapkan selang pensampelan, jalankan aplikasi, hentikan pemprofilan dan hasil analisis memaparkan paparan pepohon masa pelaksanaan. Kaedah untuk mengoptimumkan prestasi termasuk: mengenal pasti kaedah pengurangan hotspot dan memanggil algoritma pengoptimuman

Pengoptimuman prestasi untuk seni bina perkhidmatan mikro Java termasuk teknik berikut: Gunakan alat penalaan JVM untuk mengenal pasti dan melaraskan kesesakan prestasi. Optimumkan pengumpul sampah dan pilih serta konfigurasikan strategi GC yang sepadan dengan keperluan aplikasi anda. Gunakan perkhidmatan caching seperti Memcached atau Redis untuk meningkatkan masa tindak balas dan mengurangkan beban pangkalan data. Gunakan pengaturcaraan tak segerak untuk meningkatkan keselarasan dan responsif. Pisahkan perkhidmatan mikro, pecahkan aplikasi monolitik yang besar kepada perkhidmatan yang lebih kecil untuk meningkatkan kebolehskalaan dan prestasi.

Teknik C++ untuk mengoptimumkan prestasi aplikasi web: Gunakan pengkompil moden dan bendera pengoptimuman untuk mengelakkan peruntukan memori dinamik, meminimumkan panggilan fungsi, memanfaatkan berbilang benang dan menggunakan struktur data yang cekap menunjukkan bahawa teknik pengoptimuman boleh meningkatkan prestasi dengan ketara: masa pelaksanaan dikurangkan sebanyak 20% Overhed dikurangkan sebanyak 15%, overhed panggilan fungsi dikurangkan sebanyak 10%, daya pengeluaran meningkat sebanyak 30%
