数据库查询的速度优化是怎样的

数据库查询的速度优化是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

对于数据库查询的速度优化,关于数据库的速度有优化都有哪些方法？大家可以试试小编给大家带来的优化小知识。

1、对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描

　　首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。

　　下面我们来以一个表中177条数据比较一下,全表扫描与建立索引之后性能的一个比较.

　　从这两种方式查询数据库结果看,建立索引之后查询速度提高了些,现在数据量还不明显,如果表中有10万条速度,差异就会很明显了.

2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描

（1）减少where字段值null判断

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status=null

　　如何这样做,就会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

　　应该这样去设置(也就是在没有值时,我们在存数据库时自动默认给个o值,而不是什么都不写):

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status=0

（2）应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status!=null;//或者SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status<>>

　　这样写将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

（3）应尽量避免在where子句中使用or来连接条件

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status!=nullorenter_time=null;

　　这样将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

　　可以这样操作:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"wherepay_status!=nullunionallSELECT*FROM"tb_real_time_car"whereenter_time=null;

（4）in和notin也要慎用

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowedin[1,2,3,4];//或者SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowednotin[1,2,3,4];

　　这样操作,也会导致全表扫描

　　可以这样来写:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowedbetween1and5;

（5）少使用模糊匹配like

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whereenter_timelike'%2016-09-01%'

（6）应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

　　这样写,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

　　应该写成:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid=4*100;

（7）任何地方都不要使用*通配符去查询所有

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

　　以通配符*去查询所有数据,这样做也是非常耗时的,我们应该需要什么字段就查询什么字段.

　　应该这样做:

　　SELECTleave_timeFROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

3、不要在条件判断时进行算数运算

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowid/4=100;

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

　　应该这样做:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowed=400;

4、很多时候用exists代替in是一个好的选择

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whererowed(selectrowedfrom"tb_real");

应该这样来写:

　　SELECT*FROM"tb_real_time_car"whereexists(selectrowedfrom"tb_real"whererowed=tb_real.rowid);

关于数据库查询的速度优化是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。