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1、mysql 海量数据库的查询优化及分页算法方案文章分类:数据库转自链接：select * from table1 where name=zhangsan and tID 10000 和执行:select * from table1 where tID 10000 and name=zhangsan 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语 句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查 找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=zhangsan 的,而后再根据限制条件 条件tID10000来提出查询
2、结果。事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”,它可以计算出 where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说,它能实现自动 优化。虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化,但大家仍然有必要了解一下“查询 优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。 如果一个阶段可以被用作一个扫描参数(SARG)，那么就称之为可优化的，并且可以利用索引 快速获得所需数据。SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一
3、个特定的匹配，一个值得范围内 的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：列名 操作符 常数 或 变量或常数 或 变量 操作符列名 列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：Name=张三价格50005000价格Name=张三and 价格5000如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了,也就是SQL SERVER 必须对每一行都判断它是否满足Where子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG 形式的表达式来说是无用的。介绍完SARG后,我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的 经验：1、Like语句是否属于SA
4、RG取决于所使用的通配符的类型如： name like 张% ,这就属于 SARG而： name like %张 ,就不属于 SARG。原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。2、or 会引起全表扫描Name=张三and价格5000符号SARG，而：Name=张三or价格5000则不符合SARG。 使用 or 会引起全表扫描。3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、！=、匕！、 NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等,另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的 例子：ABS(价格)5000
5、Name like %三有些表达式，如：Where 价格*25000SQL SERVER也会认为是SARG,SQL SERVER会将此式转化为：Where 价格2500/2但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价 的。4、IN的作用相当与OR语句：Select * from table1 where tid in (2,3)和Select * from table1 where tid=2 or tid=3是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。5、尽量少用 NOT 6、 exists 和 in 的执行效率是一样的 很多资
6、料上都显示说,exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下,发现二者无论是前面带不带not,二者之间的执行效率都是一样 的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以 把 SQL SERVER 的 statistics I/O 状态打开。(1) select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty30)该句的执行结果为：表sales。扫描计数18,逻辑读56次,物
7、理读0次，预读0次。表titles。扫描计数1,逻辑读2次,物理读0次，预读0次。(2) select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty30)第二句的执行结果为：表sales。扫描计数18,逻辑读56次,物理读0次，预读0次。表titles。扫描计数1,逻辑读2次,物理读0次，预读0次。我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。7、用函数charindex()和前面加通配符的LIKE执行效率一样前面，我们谈到
8、,如果在LIKE前面加上通配符，那么将会引起全表扫描,所以其执行效率是低 下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现 这种说明也是错误的：select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(刑侦支队 ,reader)0 and fariqi2004-5-5用时：7秒,另外：扫描计数 4,逻辑读 7155 次,物理读 0 次,预读 0 次。select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like % +
9、刑侦支队 + % and fariqi2004-5-5用时：7秒,另外：扫描计数 4,逻辑读 7155 次,物理读 0 次,预读 0 次。8、union 并不绝对比 or 的执行效率高 我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描,一般的，我所见过的资料都是推 荐这里用union来代替or。事实证明,这种说法对于大部分都是适用的。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 or gid9990000用时：68 秒。扫描计数 1,逻辑读 404008 次,物理读 28
10、3 次,预读 392163 次。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16unionselect gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid9990000用时：9 秒。扫描计数 8,逻辑读 67489 次,物理读 216 次,预读 7499 次。看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。但经过试验,笔者发现如果or两边的查询列是一样的话,那么用union则反倒和用or的执行速 度差很多，虽然这
11、里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16 or fariqi=2004-2-5用时：6423 毫秒。扫描计数 2,逻辑读 14726 次,物理读 1 次,预读 7176 次。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=2004-9-16unionselect gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from
12、 Tgongwen where fariqi=2004-2-5用时：11640 毫秒。扫描计数 8,逻辑读 14806 次,物理读 108 次,预读 1144 次。9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”我们来做一个试验：select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc用时：4673 毫秒select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc用时：1376 毫秒select top 10000 g
13、id,fariqi from tgongwen order by gid desc用时：80 毫秒由此看来,我们每少提取一个字段,数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您 舍弃的字段的大小来判断。10、count(*)不比 count(字段)慢某些资料上说：用*会统计所有列,显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根 据的。我们来看：select count(*) from Tgongwen用时：1500毫秒select count(gid) from Tgongwen用时：1483 毫秒select count(fariqi) from Tgongwen用时：3140 毫秒
14、select count(title) from Tgongwen用时：52050 毫秒从以上可以看出,如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除 主键以外的字段汇总速度要快,而且字段越长,汇总的速度就越慢。我想,如果用 count(*), SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直 接些。11、order by 按聚集索引列排序效率最高我们来看：(gid是主键,fariqi是聚合索引列)select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgon
15、gwen用时： 196 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 289 次,物理读 1 次,预读 1527 次。select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc 用时：4720 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 41956 次,物理读 0 次,预读 1287 次。select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc用时：4736 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 55350 次,物理读 10 次,预读 775 次。select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc用时：173 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 290 次,物理读 0 次,预读 0 次。select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc用时：156 毫秒。 扫描计数 1,逻辑读 289
