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MySQL数据库常用技巧有哪些

发布时间:2022-01-10 16:13:49 来源:亿速云 阅读:106 作者:iii 栏目:网络管理

这篇文章主要介绍了MySQL数据库常用技巧有哪些的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇MySQL数据库常用技巧有哪些文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。

1、如何选择服务器的类型?

MySQL服务器配置窗口中各个参数的含义如下。

【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮, 即可看到包括3个选项。

3个选项的具体含义如下:

Development Machine(开发机器):该选项代表典型个人用桌面工作站。假定机器上运行 着多个桌面应用程序。将MySQL服务器配置成使用最少的系统资源。

Server Machine (服务器):该选项代表服务器,MySQL服务器可以同其它应用程序一起 运行,例如FTP、email和web服务器。MySQL服务器配置成使用适当比例的系统资源。

DedicatedMySQL Server Machine (专用 MySQL 服务器):该选项代表只运行MySQL服务的服务器。假定运行没有运行其它应用程序。MySQL服务器配置成使用所有可用系统资源。作为初学者,建议选择【DevelopmentMachine】(开发者机器)选项,这样占用系统的资源 比较少。

2、MySQL中如何使用特殊字符?

诸如单引号(’),双引号("),反斜线()等符号,这些符号在MySQL中不能直接输入 使用,否则会产生意料之外的结果。在MySQL中,这些特殊字符称为转义字符,在输入时需要 以反斜线符号(’’)开头,所以在使用单引号和双引号时应分别输入(’)或者("),输入反 斜线时应该输入(),其他特殊字符还有回车符( ),换行符( ),制表符(ab),退格 符()等。在向数据库中插入这些特殊字符时,一定要进行转义处理。

3、MySQL如何执行区分大小写的字符串比较?

在Windows平台下,MySQL是不区分大小的,因此字符串比较函数也不区分大小写。如果 想执行区分大小写的比较,可以在字符串前面添加BINARY关键字。例如默认情况下,’a’=‘A’返回结果为1,如果使用BINARY关键字,BINARY’a’=‘A’结果为0,在区分大小写的情况下,’a’与’A’并不相同。

MySQL语句优化技巧

MySQL数据库性能的优化是MySQL数据库发展的必经之路, MySQL数据库性能的优化也是 MySQL数据库前进的见证,下面介绍下MySQL语句优化的一些小技巧:

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:

select id from t where num=0

4、尽量避免在where子句中使用or来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询:

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘�c%’

若要提高效率,可以考虑全文检索。

6、in和not in也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值,能用between就不要用in了:

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在where子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10、不要在where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:

create table #t(…)

13、很多时候用exists代替in是一个好的选择:

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert及update的效率,因为insert或update时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。

17、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用select * from t,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。

21、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。

23、在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用select into代替create table,避免造成大量log,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

24、如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先truncate table,然后drop table,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

26、尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

关于“MySQL数据库常用技巧有哪些”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“MySQL数据库常用技巧有哪些”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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