在參與實(shí)際項(xiàng)目中宋列，當(dāng) MySQL 表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級(jí)時(shí)，普通的 SQL 查詢效率呈直線下降瞬矩，而且如果 where 中的查詢條件較多時(shí)茶鉴，其查詢速度無法容忍。想想可知景用，假如我們查詢淘寶的一個(gè)訂單詳情涵叮，如果查詢時(shí)間高達(dá)幾十秒，這么高的查詢延時(shí)伞插，任何用戶都會(huì)抓狂割粮。因此如何提高 SQL 語句查詢效率，顯得十分重要媚污。
查詢速度慢的原因
1舀瓢、沒有索引或者沒有用到索引（這是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷）
2耗美、I/O 吞吐量小京髓，形成了瓶頸效應(yīng)。
3堰怨、沒有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。
4蛇摸、內(nèi)存不足
5备图、網(wǎng)絡(luò)速度慢
6、查詢出的數(shù)據(jù)量過大（可采用多次查詢赶袄，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）
7揽涮、鎖或者死鎖（這是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷）
8弃鸦、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶查看,原因是讀寫競爭資源绞吁。
9、返回了不必要的行和列
10唬格、查詢語句不好家破，沒有優(yōu)化
30 種 SQL 查詢語句的優(yōu)化方法：
1颜说、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或者 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描汰聋。
2门粪、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描烹困，如：
select id from t where num is null;
可以在 num 上設(shè)置默認(rèn)值 0 玄妈，確保表中 num 列沒有 null 值，然后這樣查詢：
select id from t where num = 0;
3髓梅、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化拟蜻，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引枯饿。
4酝锅、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描奢方，如：
select id from t where num = 10 or num = 20;
可以這樣查詢：
select id from t where num = 10union allselect id from t where num = 20;
5搔扁、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：（不能前置百分號(hào)）
select id from t where name like '%abc%';
若要提高效率，可以考慮全文檢索蟋字。
6稿蹲、in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描鹊奖，如：
select id from t where num in(1, 2, 3);
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值苛聘，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3;
select xx,phone FROM send a JOIN (
select '13891030091' phone union select '13992085916' ………… UNION SELECT '13619100234' ) b
on a.Phone=b.phone
--替代下面 很多數(shù)據(jù)隔開的時(shí)候
in('13891030091','13992085916','13619100234'…………)
7、如果在 where 子句中使用參數(shù)嫉入，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描焰盗。因?yàn)?SQL 只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇到運(yùn)行時(shí)咒林；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇熬拒。然而，如果在編譯時(shí)簡歷訪問計(jì)劃垫竞，變量的值還是未知的澎粟，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num = @num;
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num = @num;
8欢瞪、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作活烙，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2 = 100;
應(yīng)改為：
select id from t where num = 100 * 2;
9遣鼓、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作啸盏，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where substring(name, 1, 3) = ’abc’–name; //以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0–’2005-11-30′; //生成的id
應(yīng)改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate >= ’2005-11-30′ and createdate < ’2005-12-1′;
10骑祟、不要在 where 子句中的 “=” 左邊進(jìn)行函數(shù)回懦，算術(shù)運(yùn)算或者其他表達(dá)式運(yùn)算气笙，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11怯晕、在使用索引字段作為條件時(shí)潜圃，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引舟茶，否則該索引將不會(huì)被使用谭期，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12吧凉、不要些一些沒有意義的查詢隧出，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：
select col1,col2 into #t from t where 1=0;
這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的客燕，應(yīng)改成這樣：
create table #t(…)
13鸳劳、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：
select num from a where num in(select num from b);
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num);
14、并不是所有索引對(duì)查詢都有效也搓，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)涵紊，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引傍妒，如一表中有字段 sex，male摸柄、female幾乎各一半颤练，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。
15驱负、索引并不是越多越好嗦玖，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率跃脊，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引宇挫，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定酪术。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)器瘪，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16绘雁、應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列橡疼，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整庐舟，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源欣除。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引挪略。
17历帚、盡量使用數(shù)字型字段废酷，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能抹缕，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷澈蟆。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了卓研。
18趴俘、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲(chǔ)空間小奏赘，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間寥闪，其次對(duì)于查詢來說，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些磨淌。
19疲憋、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替 *梁只，不要返回用不到的任何字段缚柳。
20、盡量使用表變量來代替臨時(shí)表搪锣。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)秋忙，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21构舟、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表灰追，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22狗超、臨時(shí)表并不是不可使用弹澎，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В缗溃?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)苦蒿。但是，對(duì)于一次性事件麦撵，最好使用導(dǎo)出表刽肠。
23、在新建臨時(shí)表時(shí)免胃，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大音五，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log 羔沙，以提高速度躺涝；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先 create table坚嗜，然后 insert夯膀。
24、如果使用到了臨時(shí)表苍蔬，在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除诱建，先 truncate table ，然后 drop table 碟绑，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定俺猿。
25、盡量避免使用游標(biāo)格仲，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差押袍，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫凯肋。
26谊惭、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題侮东，基于集的方法通常更有效圈盔。
27、與臨時(shí)表一樣苗桂，游標(biāo)并不是不可使用药磺。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)煤伟。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許木缝，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下便锨，看哪一種方法的效果更好。
28我碟、在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON 放案，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息矫俺。
29吱殉、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大厘托，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理友雳。
30、盡量避免大事務(wù)操作铅匹，提高系統(tǒng)并發(fā)能力押赊。
