十个大大提升-MySQL-效率的使用技巧 (什么是十大提升行动)
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统。为了充分利用 MySQL 的潜力,掌握一些高效的技巧可以让你事半功倍。
1. 高效索引
![效率的使用技巧](https://tyye.cn/zb_users/theme/tpure/style/images/lazyload.png)
索引可以加快数据检索速度,使查询更加高效。以下是在列上创建简单索引的方法:
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
2. 存储过程
存储过程支持封装 SQL 逻辑,使代码的维护和执行更具可管理性。以下是一个基本示例:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetAllUsers()
BEGIN
SELECT FROM users;
END //
DELIMITER ;
3. 触发器
触发器可以在特定数据库事件发生时自动执行动作。例如,可以使用触发器记录对表的更改:
DELIMITER //
CREATE TRIGGER log_changes
AFTER UPDATE ON products
FOR EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO audit_log(product_id, action) VALUES (OLD.id, 'update');
END //
DELIMITER ;
4. 连接查询
了解不同类型的连接查询以及何时使用它们对于检索相关数据十分必要。以下是内连接查询的常见示例:
SELECT orders.order_id, customers.customer_name
FROM orders
INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;
5. 视图
视图是简化复杂查询的虚拟表,对于总结数据或创建可重用的查询模板很有用:
CREATE VIEW top_selling_products AS
SELECT product_id, COUNT() AS sales
FROM order_detls
GROUP BY product_id
ORDER BY sales DESC;
6. 查询优化
MySQL 的
EXPLAIN
语句可以帮助分析查询性能。它提供了 MySQL 执行查询的见解,让开发者能够优化查询以获得更好的速度:
EXPLAIN
SELECT
FROM products
WHERE price > 50;
7. 事务
事务是一种重要的数据库管理概念,它确保数据的完整性和一致性。通过将一系列 SQL 语句作为一个单元来执行,事务要么全部成功完成,要么完全回滚以保持数据的一致性。
START TRANSACTION;
-- 这里是 SQL 语句
COMMIT;
8. 用户权限
为数据库用户授予适当的权限对于安全性非常重要。使用
GRANT
语句指定用户可以执行的操作:
GRANT SELECT, INSERT ON database_name. TO username@localhost;
9. 正则表达式
MySQL 支持正则表达式,可用于强大的模式匹配。以下是个简单示例:
SELECT
FROM products
WHERE product_name REGEXP '^A';
10. 备份和恢复数据
定期进行备份很重要。MySQL 提供了用于备份和恢复数据的工具:
备份
mysqldump -u username -p database_name > backup.sql
恢复
mysql -u username -p database_name < backup.sql
结论
本文介绍了十个提升 MySQL 开发效率的高效技巧。通过合理地利用这些技巧,开发人员可以在 MySQL 项目中取得更好的性能和生产力。
如何用一款小工具大大加速MySQL SQL语句优化
1.将经常要用到的字段(比如经常要用这些字段来排序,或者用来做搜索),则最好将这些字段设为索引。 2.字段的种类尽可能用int 或者tinyint类型。 另外字段尽可能用NOT NULL。 3.当然无可避免某些字段会用到text ,varchar等字符类型,最好将text字段的单独出另外一个表出来(用主键关联好)4.字段的类型,以及长度,是一个很考究开发者优化功力的一个方面。 如果表数据有一定的量了,不妨用PROCEDURE ANALYSE()命令来取得字段的优化建议!(在phpmyadmin里可以在查看表时,点击 “Propose table structure” 来查看这些建议) 如此可以让你的表字段结构 趋向完善。 * 尽量少用,你想要什么字段 就select 什么字段出来 不要老是用* 号!同理,只要一行数据时尽量使用 LIMIT 16.绝对不要轻易用order by rand() ,很可能会导致mysql的灾难!!7.每个表都应该设置一个ID主键,最好的是一个INT型,并且设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志,这点其实应该作为设计表结构的第一件必然要做的事!!8.拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句。 因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了,就我来说 有时候我宁愿用for循环来一个个执行这些操作。 9.不要用永久链接 mysql_pconnect();除非你真的非常肯定你的程序不会发生意外,不然很可能也会导致你的mysql死掉。 10.永远别要用复杂的mysql语句来显示你的聪明。 就我来说,看到一次关联了三,四个表的语句,只会让人觉得很不靠谱。
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。 曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。 因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。 以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1、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。 2、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 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: select id from t where num 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 id from t where num=0 4、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,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 5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号) select id from t where name like ‘%c%’ 若要提高效率,可以考虑全文检索。 6、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) 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 7、如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。 因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。 然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。 如下面语句将进行全表扫描: select id from t where num=@num 可以改为强制查询使用索引: select id from t with(index(索引名)) where num=@num 8、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: select id from t where num/2=100 应改为: select id from t where num=100*2 9、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: select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id 应改为: select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′ 10、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。 11、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。 12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构: select col1,col2 into #t from t where 1=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(…) 13、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=) 14、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。 15、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。 16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。 若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。 17、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。 18、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。 19、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。 20、尽量使用表变量来代替临时表。 如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。 21、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。 22、临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。 但是,对于一次性事件,最好使 用导出表。 23、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。 24、如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。 25、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。 26、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。 27、与临时表一样,游标并不是不可使用。 对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。 在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。 如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。 28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。 无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。 29、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。 30、尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。
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