数据库优化以及常用的语句

(部分摘自 https://www.cnblogs.com/kkxwze/p/10791719.html)

1、DDL和DML

 DML:数据操纵语言:比如insert,delete,update 

 DQL:数据查询语言:Select 查询语句不存在提交问题

 DDL:数据定义语言:如Create,Alter和Drop 

 

2、oracle 分页

select c.* from (

  select a.*, row_number() over (order by a.id) idx from table a where 1=1 order by a.id

)  c where c.idx > (pageNum-1) * pageSize and c.idx <= pageNum * pageSize

 

3 、mysql 分页

数据量小时:select * from table limit (pageNum-1) ,pageSize

数据量大时:1、主键建立索索引 2、select * from table where id>(pageNum-1) * pageSize order by id  limit pageSize

 

4、 索引 

  1、索引应该经常建在Where 子句经常用到的列上

  2、对于联表查询的字段,应该建立索引。

  3、如果经常在某表的一个字段进行Order By 则也经过进行索引。

  4、不在小表上建设索引。

  5、索引可以提高查询速度,但是DML语句会更新索引,造成DML语句执行变慢

  6、创建索引:create index indexName on table(columnName1,columnName2,。。。。。)

  7、如果在where 子句中有OR 操作符或单独引用Job 列(索引列的后面列) 则将不会走索引,将会进行全表扫描。

 

5、oeacle的Sql 优化:

当Oracle数据库拿到SQL语句时,其会根据查询优化器分析该语句,并根据分析结果生成查询执行计划。
也就是说,数据库是执行的查询计划,而不是Sql语句。
查询优化器有rule-based-optimizer(基于规则的查询优化器) 和Cost-Based-optimizer(基于成本的查询优化器)。
其中基于规则的查询优化器在10g版本中消失。
对于规则查询,其最后查询的是全表扫描。而CBO则会根据统计信息进行最后的选择。


1、先执行From ->Where ->Group By->Order By

2、执行From 字句是从右往左进行执行。因此必须选择记录条数最少的表放在右边。这是为什么呢?  

3、对于Where字句其执行顺序是从后向前执行、因此可以过滤最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾,而对于多表之间的连接,则写在之前。
因为这样进行连接时,可以去掉大多不重复的项。  

4. SELECT子句中避免使用(*)ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间

5、索引失效的情况:
 ① Not Null/Null 如果某列建立索引,当进行Select * from emp where depto is not null/is null。 则会是索引失效。
 ② 索引列上不要使用函数,SELECT Col FROM tbl WHERE substr(name ,1 ,3 ) = 'ABC' 
或者SELECT Col FROM tbl WHERE name LIKE '%ABC%' 而SELECT Col FROM tbl WHERE name LIKE 'ABC%' 会使用索引。

 ③ 索引列上不能进行计算SELECT Col FROM tbl WHERE col / 10 > 10 则会使索引失效,应该改成
SELECT Col FROM tbl WHERE col > 10 * 10

 ④ 索引列上不要使用NOT ( != 、 <> )如:SELECT Col FROM tbl WHERE col ! = 10 
应该 改成:SELECT Col FROM tbl WHERE col > 10 OR col < 10 。

6、用UNION替换OR(适用于索引列)
  union:是将两个查询的结果集进行追加在一起,它不会引起列的变化。 由于是追加操作,需要两个结果集的列数应该是相关的,
并且相应列的数据类型也应该相当的。union 返回两个结果集,同时将两个结果集重复的项进行消除。 如果不进行消除,用UNOIN ALL.

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 
如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.

  高效:
  SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
  FROM LOCATION
  WHERE LOC_ID = 10
  UNION
  SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
  FROM LOCATION
  WHERE REGION = “MELBOURNE”

  低效:
  SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
  FROM LOCATION
  WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
  如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

7. 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN
在许多基于基础表的查询中, 为了满足一个条件, 往往需要对另一个表进行联接. 在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 
在子查询中, NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下, NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 
为了避免使用NOT IN, 我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例子:

高效: SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)

低效: SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)

  

 

上一篇:(转)iOS工具--初探 Clang


下一篇:在pandas进行行列取数时loc方法和iloc方法的切片问题