基于索引的SQL语句优化
MySQL索引优化,explain详细讲解

MySQL索引优化,explain详细讲解前⾔:这篇⽂章主要讲 explain 如何使⽤,还有 explain 各种参数概念,之后会讲优化⼀、Explain ⽤法模拟Mysql优化器是如何执⾏SQL查询语句的,从⽽知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。
分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
语法:Explain + SQL 语句;如:Explain select * from user; 会⽣成如下 SQL 分析结果,下⾯详细对每个字段进⾏详解⼆、id是⼀组数字,代表多个表之间的查询顺序,或者包含⼦句查询语句中的顺序,id 总共分为三种情况,依次详解id 相同,执⾏顺序由上⾄下id 不同,如果是⼦查询,id 号会递增,id 值越⼤优先级越⾼,越先被执⾏id 相同和不同的情况同时存在三、select_typeselect_type 包含以下⼏种值simpleprimarysubqueryderivedunionunion resultsimple简单的 select 查询,查询中不包含⼦查询或者 union 查询primary如果 SQL 语句中包含任何⼦查询,那么⼦查询的最外层会被标记为 primarysubquery在 select 或者 where ⾥包含了⼦查询,那么⼦查询就会被标记为 subQquery,同三.⼆同时出现derived在 from 中包含的⼦查询,会被标记为衍⽣查询,会把查询结果放到⼀个临时表中union / union result如果有两个 select 查询语句,他们之间⽤ union 连起来查询,那么第⼆个 select 会被标记为 union,union 的结果被标记为 union result。
它的 id 是为 null 的四、table表⽰这⼀⾏的数据是哪张表的数据五、typetype 是代表 MySQL 使⽤了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率也是不⼀样的,type ⼤致有以下种类systemconsteq_refrefrangeindexallsystem表中只有⼀⾏记录,system 是 const 的特例,⼏乎不会出现这种情况,可以忽略不计const将主键索引或者唯⼀索引放到 where 条件中查询,MySQL 可以将查询条件转变成⼀个常量,只匹配⼀⾏数据,索引⼀次就找到数据了eq_ref在多表查询中,如 T1 和 T2,T1 中的⼀⾏记录,在 T2 中也只能找到唯⼀的⼀⾏,说⽩了就是 T1 和 T2 关联查询的条件都是主键索引或者唯⼀索引,这样才能保证 T1 每⼀⾏记录只对应 T2 的⼀⾏记录举个不太恰当的例⼦,EXPLAIN SELECT * from t1 , t2 where t1.id = t2.idref不是主键索引,也不是唯⼀索引,就是普通的索引,可能会返回多个符合条件的⾏。
基于索引技术提升大型HIS系统查询效率论文

基于索引技术提升大型HIS系统查询效率【摘要】随着医院各项业务的相继开展,数据库应用日益复杂,数据量急剧膨胀,必然会出现各种性能问题,而索引技术是影响数据库性能的重要因素之一。
本文以大型医院信息系统的性能优化实践为基础,通过oracle自动工作负载信息库获取执行大表全扫描的sql语句,采用索引技术提升查询效率。
【关键词】索引医院信息系统查询效率中图分类号:r197.324 文献标识码:b 文章编号:1005-0515(2011)10-310-02improving query efficiency of large-scale hospital information system based on indexwang wencui zhan yongfeng(the general hospital of shenyang military command, shenyang, liaoning 110016, china)【abstract】 with the trends of more applications and more amount of data, the database is more complex, and there are more and more performance questions. index is one of the most crucial factors to influence database performance. based on the exercise of performance optimization of large-scale hospital information system, we get the sql statements which execute full scan of big tables by using oracle’s automatic workload repository, and then improve the efficiency by usingindexes.【key words】 index; hospital information hospital; query efficiency1 引言随着医院各项业务的相继开展,数据库应用日益复杂,数据量急剧膨胀,系统会出现吞吐量降低、响应时间变长等性能问题。
索引对Oracle Database优化的探讨

索引对Oracle Database优化的探讨摘要:在系统的应用过程中,数据库性能问题一直是决策者和技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的因素有很多,选择合适的索引能有效地提升查询性能。
在select和where子句的列上创建连接索引,这样查询就只会访问索引,从而优化查询的性能,提升系统响应速度,节约系统资源。
关键词:索引;oracle;优化中图分类号:tp391 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2013)13-2967-02在应用系统数据库使用初期,由于数据量比较小,对于包含select、update、delete等语句的各种查询,复杂视图、过程、函数的编写,是体会不出索引在其中起到的重要作用。
但是随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前数据库需要解决的重要问题。
这个时候索引对查询数据的优化作用就体现出来了。
oracle提供了大量索引选项,知道在给定条件下使用哪个选项对于一个应用程序的性能来说非常重要。
一个错误的选择可能会引发死锁,并导致数据库性能急剧下降或进程终止。
而如果做出正确的选择,则可以合理使用资源,使那些已经运行了几个小时甚至几天的进程在几分钟内得以完成,成就感和喜悦感油然而生。
1 基本的索引概念与书的索引一样,数据库索引能够快速找到表或索引视图中的特定数据信息。
当从表中访问数据的时候,oracle提供了两个选择:全表扫描,读取表中每一行数据,或者通过rowid一次读取一行数据。
当访问大型表的少量行时,使用索引就能办到。
索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键,以及映射到指定数据的存储位置的指针。
通过创建设计良好的索引以支持查询,可以显著提高数据库查询和应用程序的性能。
索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。
索引还可以强制表中的行具有唯一性,从而确保表数据的完整性。
设计良好的索引可以减少磁盘i/o操作,并且消耗的系统资源也较少,从而可以提高查询性能。
对于sql语句的各种查询,索引会很有用。
oracle 索引语句

oracle 索引语句Oracle 索引语句是一组用来创建、修改、删除索引的 SQL 语句。
索引是数据库中的一个关键组成部分,它可以提高查询的速度,并帮助加速数据的检索。
在本文中,我们将介绍 Oracle 索引语句的相关操作,并深入了解如何使用这些语句来优化数据库性能。
### 1. 创建索引创建索引是一种常见的数据库优化技术。
一个索引是基于一个或多个列的排序数据结构,用于快速查找匹配行。
要创建索引,请使用CREATE INDEX 语句,后跟索引名称、表名和列名。
例如,以下 SQL 语句创建一个名为“idx_customers” 的索引,该索引基于“customers” 表中的“last_name” 列:```CREATE INDEX idx_customers ON customers (last_name);```### 2. 修改索引有时候,您可能需要更改现有的索引,以便优化性能或更新表结构。
要更改索引,请使用 ALTER INDEX 语句,后跟索引名称、修改选项和新值。
例如,以下 SQL 语句使用 ALTER INDEX 修改名为“idx_customers”的索引,以添加一个新列“first_name”:```ALTER INDEX idx_customers ADD (first_name);```### 3. 删除索引如果您不再需要一个索引,可以使用 DROP INDEX 语句将其删除。
但是,要小心不要删除真正需要的索引,因为这会导致查询变慢。
例如,以下 SQL 语句删除名为“idx_customers”的索引:```DROP INDEX idx_customers;```### 4. 索引分类在 Oracle 中,有多种类型的索引,每种索引都有其优点和适用范围。
以下是一些常见类型的索引:- B 树索引:这是最常用的索引类型,用于快速查找匹配值,并支持多列查询。
- 哈希索引:这种索引使用哈希表数据结构,可以快速查找匹配值。
基于MariaDB的数据库性能优化与调试

基于MariaDB的数据库性能优化与调试1. 简介MariaDB是一个流行的开源关系型数据库管理系统,它是MySQL的一个分支,旨在提供更好的性能和功能。
在实际应用中,为了确保数据库系统的高效运行,我们需要对数据库进行性能优化和调试。
本文将介绍如何基于MariaDB进行数据库性能优化与调试的方法和技巧。
2. 数据库性能优化2.1 索引优化索引是提高数据库查询效率的关键。
在MariaDB中,我们可以通过分析查询语句和表结构来确定哪些字段需要创建索引,以加快查询速度。
同时,定期清理无用索引也是提升性能的有效手段。
2.2 查询优化编写高效的SQL查询语句对于数据库性能至关重要。
避免使用SELECT *、避免使用子查询、合理使用JOIN操作等都可以提升查询效率。
此外,可以通过explain命令来分析查询执行计划,找出潜在的性能瓶颈。
2.3 缓存优化MariaDB支持查询缓存和InnoDB缓冲池等缓存机制,通过适当调整缓存大小和参数配置,可以减少磁盘IO操作,提高数据读取速度。
2.4 硬件优化合理配置服务器硬件资源也是提升数据库性能的关键。
包括CPU、内存、磁盘等硬件资源的选择和配置都会对数据库性能产生影响。
3. 数据库调试技巧3.1 日志分析MariaDB提供了多种日志记录功能,包括错误日志、慢查询日志、binlog等。
通过分析这些日志信息,可以及时发现数据库运行中的问题,并进行相应调整。
3.2 性能监控使用工具如Percona Toolkit、pt-query-digest等可以对数据库进行实时性能监控,帮助我们发现潜在的性能瓶颈,并及时进行调整。
3.3 锁分析在多用户并发访问情况下,锁机制可能导致数据库性能下降甚至死锁。
通过分析锁情况,可以找出造成锁冲突的原因,并采取相应措施解决。
3.4 数据库版本升级定期将MariaDB升级到最新版本也是保持数据库性能稳定的重要手段。
新版本通常会修复一些已知bug并优化性能。
SQL优化技巧之DISTINCT去重

SQL优化技巧之DISTINCT去重在进行SQL查询时,我们有时会遇到需要对结果进行去重操作的情况。
这时可以使用DISTINCT关键字来实现。
DISTINCT关键字能够根据指定的列来去除重复的行,从而返回唯一的结果集。
然而,在使用DISTINCT关键字时,可能会出现性能问题。
这是因为DISTINCT操作需要对查询结果进行排序和聚合,从而增加了查询的复杂度。
为了优化DISTINCT操作,我们可以采用以下一些技巧。
1.确保索引的正确使用DISTINCT操作需要对查询结果进行排序和聚合,因此,如果可以使用索引来加速排序和聚合操作,就可以提高查询性能。
所以,我们需要确保在DISTINCT操作所涉及的列上存在适当的索引。
2.使用子查询如果我们需要对多个列进行去重操作,可以使用子查询来实现。
子查询可以将复杂的去重操作分成多个简单的步骤,从而提高查询性能。
例如,假设我们需要对表中的A列和B列进行去重操作,可以通过以下方式来实现:SELECTDISTINCTA,BFROM(SELECT A, B FROM table_name) t;使用子查询的好处是,我们可以在内部查询中使用索引来加速查询操作。
3.使用GROUPBY替代DISTINCT在一些情况下,使用GROUPBY可以取代DISTINCT操作,从而提高查询性能。
GROUPBY可以将结果按照指定的列进行分组,然后对每个分组进行聚合操作。
这样一来,我们就可以去除重复的行,并且能够更好地利用数据库的索引。
例如,假设我们需要对表中的A列进行去重操作,可以通过以下方式来实现:SELECTAFROM table_nameGROUPBYA;使用GROUPBY的好处是,它可以更好地利用索引,并且可以一次性对多个列进行去重操作。
4.基于查询条件进行优化在一些情况下,我们可以基于查询条件来优化DISTINCT操作。
例如,如果我们只需要对一些时间段内的数据进行去重,可以在查询语句中添加条件来限制查询范围。
sqlserver 数据库加索引语句-概述说明以及解释

sqlserver 数据库加索引语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据库索引是一种重要的数据库对象,用于提高数据库查询性能并加速数据检索过程。
在SQL Server数据库中,索引可以被理解为一种排好序的数据结构,它能够快速定位和访问存储在数据库表中的数据行。
通过在数据库表中创建索引,可以大大降低查询的时间复杂度,提高数据库的响应速度。
本文将重点介绍SQL Server数据库中的索引是什么,为什么要使用索引以及如何在数据库中添加索引,旨在帮助读者更好地理解数据库索引的作用和使用方法。
1.2 文章结构"文章结构"部分将介绍整篇文章的组织和内容安排。
通过本部分,读者将了解到文章的逻辑结构和各个章节的主要内容。
在本文中,我们将首先介绍数据库索引的概念和作用,然后重点讨论在SQL Server数据库中为什么需要使用索引。
接着,我们将详细讲解如何在SQL Server数据库中添加索引,包括创建、管理和优化索引的具体步骤。
通过这样的结构安排,读者可以清晰地了解到数据库索引在SQL Server中的重要性和应用方法,从而更好地运用索引来提升数据库的性能和效率。
1.3 目的本文的目的是帮助读者了解在SQL Server 数据库中如何使用索引来提高查询性能。
通过深入探讨数据库索引的概念、作用和添加方法,读者可以学习到如何利用索引来优化数据库查询操作,提高数据的检索速度和查询效率。
同时,读者也能够了解到索引在数据库中的重要性,以及如何根据实际需求和场景来选择合适的索引类型并进行优化,从而更好地实现数据管理和处理的目的。
通过本文的学习,读者将能够深入了解索引在数据库中的应用及其优势,为数据库的设计和性能优化提供有力的支持。
2.正文2.1 什么是数据库索引数据库索引是一种数据结构,用于快速查找数据库表中的特定数据。
索引类似于书籍的目录,它可以帮助数据库引擎快速找到表中特定列的数据。
通过创建索引,可以大大减少数据库查询的时间,提高数据库的性能。
基于四元索引结构和SQL语言的XPath优化方案

Kew rs y o d
出了基于该索 引结 构的 S L实现方案 。 Q
文档 中选择 或过滤信息 , 在计算 机或计 算机 应用程 序之 间 的信 息交 换中起着重要 的 作用 。 目前 , P t 作为 基础 成 分广泛 Xa h被
应用 在 W3 C制定 的其它 语言 中 , X L X on rX ur 。 如 S T、 P it 、 Q ey等 e Xa Pt h主要 由轴 、 节点测试 、 零个 或多个谓 词组 成 。本 文主要讨 论轴和节点测试 。 由于 X a Pt h应用广泛 , Pt Xa h的查询效率 问题 成为了当前研 究的热点 。位 于德 国 K ntn 大学 和荷 兰 T e t os z a w ne大学 的 Pt— a h i e 工作 组一直致力于利 用关 系数据 库管理 系统来 存储 和查 f dr n 询X ML文档 。然而 , 由于缺 乏对 X ML数据底 层树 形结 构 的认 识 , 系数 据库 系统难以充分地利用 编码信息 。因此 , 于编码 关 基 模式 的 X a Pt h优化方案应运 而生 , 方案 通常先将 XM 该 L数据 转换成某种 自定义 的结 构模式 进行存 储 , 然后 再在 自定义 的结 构模式上实现 X a Pt h的查询 。 由于 可 以 自定 义存储 结构 模 式 , 该方案可 以更好地 利用编码信息 。然而 , 随着 X ML数据 日益庞 大, 自定义结构模式在数据 的管理上显得力不从心 。 德 国 K nt z o s n 大学的 T r e rs博士提 出了一种新 的编 a o tnG ut s 码模 式 很好 地解 决了 以上 问题 。通过该 编码模 式 可将 X ML 文档转换 为五元索引结构映射到关系数据库 中 , 方便 了 X ML数 据 的管理 , X ah表达 式则可 以转 换为 S L语句实 现。更为 而 Pt Q
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基于索引的SQL语句优化
一、尽量避免非操作符的使用
通常情况下,为了对指定列建立特定的条件,需要在WHERE子句中使用诸如NOT、!=、<>、!<、!>等操作符,在索引列上使用这些非操作符,DBMS是不使用索引的,可以将查询语句转换为可以使用索引的查询。
例:
SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDERDATE<>1997-l2 转化为:SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDERDATE <l997-ll-30 OR ORDERDATE>l998-l-l
这样DBMS就能利用索引字段ORDERDATE,大大提高查询效率。
二、避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。
但这种匹配特别耗费时间。
例如:SELECT * FROM STUDENT WHERE STUDENT_NUM LIKE “98_ _”
即使在STUDENT_NUM字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。
如果把语句改为SELECT * FROM STUDENT WHERE STUDENT_NUM >”98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
如果一定要使用通配符也要避免通配符在搜索字段的首部出现,这种情况下DBMS的优化器不会使用索引[6]。
三、避免在索引列上使用NULL关键字
避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引。
即使索引有多列,只要这些列中有一列含有NULL,该列就会从索引中排除,也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能[7]。
任何在WHERE子句中使用IS NULL或IS NOT NULL的语句,优化器是不允许使用索引的。
四、避免对查询的列使用数学运算
如果在查询列使用数学运算,则DBMS优化器先要处理数学运算也会影响查询效能。
例如:
(1)SELECT * FROM ORDERDETAILS WHERE QUANTITY*2<50
(2)SELECT * FROM ORDERDETAILS WHERE QUANTITY<25
虽然这两条查询的结果完全相同,但某些情况下第二个语句的执行效率远高于第一个,因此在查询前应将数学运算转化。
五、尽量去掉IN或OR
含有“IN”或“OR”的WHERE子句常会令索引失效;在不产生大量重复值的情况下,可以考虑把子句拆开,拆开的子句中应该包含索引。
例:SELECT COUNT (*) FROM EMP WHERE EMP_ID IN (‘0’,’1’);
可以将子句分开:
SELECT COUNT (*) FROM EMP WHERE EMP_ID =‘0’;
SELECT COUNT (*) FROM EMP WHERE EMP_ID =‘1’;
然后再做一个简单的加法,与原来的SQL语句相比,查询速度有了明显提高。
六、限制查询范围,减少全范围搜索
例:以下查询表RECORD中时间EMP_TIME中小于2003年6月1日的数据。
SELECT * FROM RECORD
WHERE EMP_TIME<=TO_DATE(‘20030601’,’YYYYMM’) ;
查询计划表明,上面的查询对表进行了全表扫描,如果知道表中最早的数据为2000年1月1日,那么可以增加一个最小时间,保证查询在一个完整的范围之内[8]。
SELECT * FROM RECORD
WHERE EMP_TIME<=TO_DATE(‘20030601’,’YYYYMM’) ;
AND
EMP_TIME>=TO_DATE(‘20000101’,’YYYYMM’);
后一种SQL语句利用了EMP_TIME字段上的索引,从而可以提高查询的效率。
把“20030601”换为一个变量,根据取值的机率,可以证明有5O%以上的机率提高查询效率。
同理,对于大于某个值的查询,如果知道当前可能的最大值,也可以在WHERE子句中加上“AND 列名<最大值”来限制查询范围,以提高查询的效率。
七、避免使用不兼容的数据类型
数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
例如:
SELECT TITLE FROM TITIES WHERE PRICE > 100;
在这条语句中,“PRICE”字段是“MONEY”型的,优化器很难对其进行优化,因为100是个整型数,应当在编程时将整型转化成为货币类型,而不要等到运行时转化。
当比较不同数据类型的数据时,ORACLE自动对列进行简单的类型转换。
例如,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列。
SELECT * FROM EMP WHERE EMP_TYPE=123;
这个语句被ORACLE转换为:SELECT * FROM EMP WHERE
TO_NUM(EMP_TYPE)=123;
因为内部发生了类型转换,这个索引将不会被用到。
为了避免ORACLE对SQL进行隐式的类型转换,最好把类型转换用显式形式表现出来。
尤其要注意当字符和数值比较时,ORACLE会优先转换数值类型到字符类型。
八、CBO下使用更具选择性的索引
基于代价的优化器(CBO,COST-BASED OPTIMIZER)对索引的选择性进行判断来决定索引的使用是否能提高效率。
我们知道选择性高的字段应该建立索引,原因是:如果索引有很高的选择性,那就是说对于每个不重复的索引键值,只对应数量很少的记录。
选择性越高,通过索引键值检索出的记录就越少。
如果索引的选择性很低,检索数据就需要大量的索引范围查询操作和ROWID访问表的操作,也许会比全表扫描的效率更低。
记住下面两条经验:①如果检索数据量超过30%的表中记录数,使用索引将没有显著的效率提高;②在特定情况下,用索引也许会比全表扫描慢,但这是同一个数量级上的区别。
通常情况下,使用索引比全表扫描要快几倍乃至几千倍。
九、定期地重构索引是有必要的
索引需要定期维护,每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改。
这意味着每条记录的INSERT、DELETE、UPDATE将为此多付出4至5次的磁盘I/O,可以通过改变参数ALTERINDEX<INDEX_NAME>REBUILD<TABLESPACENAME>来定期重构。