Sql优化技巧

关键词：

【中文标题】Sql优化技巧【英文标题】：Sql optimization Techniques 【发布时间】：2010-11-10 15:10:01 【问题描述】：

我想了解拥有近 80,000 条记录的数据库的优化技术， 优化的可能性列表

我在 android 平台上用于我的移动项目 我使用 sqlite，我需要很多时间来检索数据

谢谢

【问题讨论】：

您使用什么类型的数据库，您想要优化什么（速度、存储，两者兼而有之？） 对于那些说“不是一个真正的问题”的人，我认为这是一个真正的问题，只是措辞不是很好。 Rakesh，你能说说你认为什么是慢的，以及为什么你需要优化。 问一个一般的主题领域是合理的；此人只是要一份清单。 我在 android 平台上用于我的移动项目，我需要花费大量时间来检索数据 【参考方案1】：

好吧，只有 80,000 条记录，并且假设您的数据库设计良好且规范化，只需在 WHERE 或 ORDER BY 子句中经常使用的列上添加索引就足够了。

您可以使用其他更复杂的技术（例如对某些表进行非规范化、分区等），但这些技术通常只有在您处理数百万条记录时才会开始发挥作用。

预计到达时间：

我看到您更新了问题，提到这是在移动平台上 - 这可能会有所改变。

假设您根本无法削减数据集，您可以做的一件事是尝试对数据库进行一点分区。这里的想法是将您的一个大表拆分为几个较小的相同表，每个表都包含数据的子集。

给定行将进入哪些表取决于您选择如何对其进行分区。例如，如果您有一个范围为 0 到 10,000 的“customer_id”字段，您可能会将客户 0 - 2500 放在 table1 中，将 2,500 - 5,000 放在 table2 中，等等，将一个大表分成 4 个较小的表。然后，您的应用程序中有逻辑可以确定要查询哪个表（或多个表）以检索给定记录。

您可能希望以这样一种方式对数据进行分区，即您通常一次只需要查询一个分区。具体如何对数据进行分区取决于您拥有哪些字段以及如何使用它们，但总体思路是相同的。

【讨论】：

+1 - 好答案。与我的类似，但您对如何确定用于索引的列的建议更好。【参考方案2】： 创建索引

删除索引

标准化

去规范化

【讨论】：

【参考方案3】：

如今，80k 行并不多。巧妙的索引以及利用这些索引的查询将为您提供正确的服务。

【讨论】：

【参考方案4】：

了解如何显示查询执行图，然后了解它们的含义，然后相应地优化您的索引、表和查询。

【讨论】：

【参考方案5】：

如此广泛的主题，这取决于您要优化的内容。但基础：

索引。一个好的索引策略很重要，索引经常查询/排序的正确列很重要。但是，添加的索引越多，INSERT 和 UPDATE 的速度就越慢，因此需要权衡取舍。 维护。保持索引碎片整理和最新统计信息 优化查询。识别速度慢的查询（使用 SQL 2005 及更高版本提供的分析器/内置信息）并查看它们是否可以更有效地编写（例如，避免使用 CURSOR，尽可能使用基于集合的操作 参数化/SP。使用参数化 SQL 来查询数据库，而不是使用硬编码搜索值的临时 SQL。这将允许更好的执行计划缓存和重用。 从规范化的数据库架构开始，然后在适当的情况下取消规范化以提高性能

80,000 条记录并不多，所以我会停在那里（大型数据库，有数百万数据行，我建议对数据进行分区）

【讨论】：

SP 位颇有争议，对我来说是一件悬而未决的事情，但剩下的就是我要说的了。我认为很多人错过了那里的第三个选项，或者没有意识到他们的查询实际上有多不理想。 出于这个原因，我更喜欢说“参数化 SQL”而不是 SP，因为它可能会引起长时间的争论，我们会整天都在这里：D【参考方案6】：

您确实必须更具体地说明您想要做什么。您的业​​务组合是什么？你的表结构是什么？ generic 建议是酌情使用索引，但对于这样一个通用问题，您不会得到太多帮助。

此外，80,000 条记录也不算什么。这是一个中等大小的表，不应该让任何体面的数据库出汗。

【讨论】：

【参考方案7】：

首先，如果您想要一个性能良好的数据库，索引确实是必不可少的。

不过，除此之外，这些技术取决于您需要优化的内容：大小、速度、内存等？

【讨论】：

【参考方案8】：

值得了解的一点是，在索引字段的where语句中使用函数会导致索引不被使用。

示例（甲骨文）：

SELECT indexed_text FROM your_table WHERE upper(indexed_text) = 'UPPERCASE TEXT';

【讨论】：

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