52條實(shí)用經(jīng)驗(yàn)，SQL優(yōu)化不再難！

作者：SimpleWu 2021-01-19 08:56:06

不論是面試還是實(shí)際開發(fā)(后端)，SQL 優(yōu)化一直是繞不開的一個(gè)話題，本文會提到 52 條 SQL 語句性能優(yōu)化策略。

圖片來自 Pexels

有些優(yōu)化策略需要你有一定的 SQL 實(shí)踐才能體會其中的道理，當(dāng)然你也可以根據(jù)這些優(yōu)化策略去實(shí)踐一下，這樣更能加深理解和記憶。

對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 WHERE 及 ORDER BY 涉及的列上建立索引。

應(yīng)盡量避免在 WHERE 子句中對字段進(jìn)行 NULL 值判斷，創(chuàng)建表時(shí) NULL 是默認(rèn)值，但大多數(shù)時(shí)候應(yīng)該使用 NOT NULL，或者使用一個(gè)特殊的值，如 0，-1 作為默認(rèn)值。

應(yīng)盡量避免在 WHERE 子句中使用 != 或 <> 操作符。MySQL 只有對以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時(shí)候的 LIKE。

應(yīng)盡量避免在 WHERE 子句中使用 OR 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，可以使用 UNION 合并查詢：

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

IN 和 NOT IN 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描。對于連續(xù)的數(shù)值，能用 BETWEEN 就不要用 IN：

select id from t where num between 1 and 3

下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like‘%abc%’

或者 select id from t where name like‘%abc’ 若要提高效率，可以考慮全文檢索。

而 select id from t where name like‘abc%’ 才用到索引。

如果在 WHERE 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。

應(yīng)盡量避免在 WHERE 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，應(yīng)盡量避免在 WHERE 子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作。

很多時(shí)候用 EXISTS 代替 IN 是一個(gè)好的選擇：

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

用下面的語句替換：

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

索引固然可以提高相應(yīng)的 SELECT 的效率，但同時(shí)也降低了 INSERT 及 UPDATE 的效。

因?yàn)?INSERT 或 UPDATE 時(shí)有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。

一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過 6 個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。

若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。

盡可能的使用 varchar，nvarchar 代替 char，nchar。因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

最好不要使用返回所有：select from t ，用具體的字段列表代替 “*”，不要返回用不到的任何字段。

盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

使用表的別名(Alias)：當(dāng)在 SQL 語句中連接多個(gè)表時(shí)，請使用表的別名并把別名前綴于每個(gè) Column 上。

這樣一來，就可以減少解析的時(shí)間并減少那些由 Column 歧義引起的語法錯(cuò)誤。

使用“臨時(shí)表”暫存中間結(jié)果：簡化 SQL 語句的重要方法就是采用臨時(shí)表暫存中間結(jié)果。

但是臨時(shí)表的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些，將臨時(shí)結(jié)果暫存在臨時(shí)表，后面的查詢就在 tempdb 中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執(zhí)行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了并發(fā)性能。

一些 SQL 查詢語句應(yīng)加上 nolock，讀、寫是會相互阻塞的，為了提高并發(fā)性能。

對于一些查詢，可以加上 nolock，這樣讀的時(shí)候可以允許寫，但缺點(diǎn)是可能讀到未提交的臟數(shù)據(jù)。

使用 nolock 有 3 條原則：

查詢的結(jié)果用于“插、刪、改”的不能加 nolock。

查詢的表屬于頻繁發(fā)生頁分裂的，慎用 nolock 。

使用臨時(shí)表一樣可以保存“數(shù)據(jù)前影”，起到類似 Oracle 的 undo 表空間的功能，能采用臨時(shí)表提高并發(fā)性能的，不要用 nolock。

常見的簡化規(guī)則如下：不要有超過 5 個(gè)以上的表連接(JOIN)，考慮使用臨時(shí)表或表變量存放中間結(jié)果。

少用子查詢，視圖嵌套不要過深，一般視圖嵌套不要超過 2 個(gè)為宜。

將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中，查詢的時(shí)候再 Select。這在 SQL 7.0 以前是最重要的手段，例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。

用 OR 的字句可以分解成多個(gè)查詢，并且通過 UNION 連接多個(gè)查詢。

他們的速度只同是否使用索引有關(guān)，如果查詢需要用到聯(lián)合索引，用 UNION all 執(zhí)行的效率更高。

多個(gè) OR 的字句沒有用到索引，改寫成 UNION 的形式再試圖與索引匹配。一個(gè)關(guān)鍵的問題是否用到索引。

在 IN 后面值的列表中，將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面，出現(xiàn)得最少的放在最后面，減少判斷的次數(shù)。

盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上，減少網(wǎng)絡(luò)的開銷，如使用存儲過程。

存儲過程是編譯好、優(yōu)化過、并且被組織到一個(gè)執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲在數(shù)據(jù)庫中的 SQL 語句，是控制流語言的集合，速度當(dāng)然快。

反復(fù)執(zhí)行的動(dòng)態(tài) SQL，可以使用臨時(shí)存儲過程，該過程(臨時(shí)表)被放在 Tempdb 中。

當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時(shí)，配制線程數(shù)量=最大連接數(shù)+5，這樣能發(fā)揮最大的效率;否則使用配制線程數(shù)量<最大連接數(shù)，啟用 SQL SERVER 的線程池來解決，如果還是數(shù)量=最大連接數(shù)+5，嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。

查詢的關(guān)聯(lián)同寫的順序：

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ (A = B ,B = ‘號碼’) select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ and b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ (A = B ,B = ‘號碼’， A = ‘號碼’) select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ (B = ‘號碼’， A = ‘號碼’)

盡量使用 EXISTS 代替 select count(1) 來判斷是否存在記錄。count 函數(shù)只有在統(tǒng)計(jì)表中所有行數(shù)時(shí)使用，而且 count(1) 比 count(*) 更有效率。

盡量使用 “>=”，不要使用 “>”。

索引的使用規(guī)范：

索引的創(chuàng)建要與應(yīng)用結(jié)合考慮，建議大的 OLTP 表不要超過 6 個(gè)索引。

盡可能的使用索引字段作為查詢條件，尤其是聚簇索引，必要時(shí)可以通過 index index_name 來強(qiáng)制指定索引。

避免對大表查詢時(shí)進(jìn)行 table scan，必要時(shí)考慮新建索引。

在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是聯(lián)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使用。

要注意索引的維護(hù)，周期性重建索引，重新編譯存儲過程。

下列 SQL 條件語句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕珗?zhí)行速度卻非常慢：

SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)=’5378’ (13秒) SELECT * FROM record WHERE amount/30< 1000 (11秒) SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)=’19991201’ (10秒)

分析：WHERE 子句中對列的任何操作結(jié)果都是在 SQL 運(yùn)行時(shí)逐列計(jì)算得到的，因此它不得不進(jìn)行表搜索，而沒有使用該列上面的索引。

如果這些結(jié)果在查詢編譯時(shí)就能得到，那么就可以被 SQL 優(yōu)化器優(yōu)化，使用索引，避免表搜索，因此將 SQL 重寫成下面這樣：

SELECT * FROM record WHERE card_no like ‘5378%’ (< 1秒) SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30 (< 1秒) SELECT * FROM record WHERE date= ‘1999/12/01’ (< 1秒)

當(dāng)有一批處理的插入或更新時(shí)，用批量插入或批量更新，絕不會一條條記錄的去更新。

在所有的存儲過程中，能夠用 SQL 語句的，我絕不會用循環(huán)去實(shí)現(xiàn)。

例如：列出上個(gè)月的每一天，我會用 connect by 去遞歸查詢一下，絕不會去用循環(huán)從上個(gè)月第一天到最后一天。

選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)：Oracle 的解析器按照從右到左的順序處理 FROM 子句中的表名，F(xiàn)ROM 子句中寫在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理。

在 FROM 子句中包含多個(gè)表的情況下，你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。

如果有 3 個(gè)以上的表連接查詢，那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表，交叉表是指那個(gè)被其他表所引用的表。

提高 GROUP BY 語句的效率，可以通過將不需要的記錄在 GROUP BY 之前過濾掉。下面兩個(gè)查詢返回相同結(jié)果，但第二個(gè)明顯就快了許多。

低效：

SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP GROUP BY JOB HAVING JOB =’PRESIDENT’ OR JOB =’MANAGER’

高效：

SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB =’PRESIDENT’ OR JOB =’MANAGER’ GROUP BY JOB

SQL 語句用大寫，因?yàn)?Oracle 總是先解析 SQL 語句，把小寫的字母轉(zhuǎn)換成大寫的再執(zhí)行。

別名的使用，別名是大型數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用技巧，就是表名、列名在查詢中以一個(gè)字母為別名，查詢速度要比建連接表快 1.5 倍。

避免死鎖，在你的存儲過程和觸發(fā)器中訪問同一個(gè)表時(shí)總是以相同的順序;事務(wù)應(yīng)經(jīng)可能地縮短，在一個(gè)事務(wù)中應(yīng)盡可能減少涉及到的數(shù)據(jù)量;永遠(yuǎn)不要在事務(wù)中等待用戶輸入。

避免使用臨時(shí)表，除非卻有需要，否則應(yīng)盡量避免使用臨時(shí)表，相反，可以使用表變量代替。

大多數(shù)時(shí)候(99%)，表變量駐扎在內(nèi)存中，因此速度比臨時(shí)表更快，臨時(shí)表駐扎在 TempDb 數(shù)據(jù)庫中，因此臨時(shí)表上的操作需要跨數(shù)據(jù)庫通信，速度自然慢。

最好不要使用觸發(fā)器：

觸發(fā)一個(gè)觸發(fā)器，執(zhí)行一個(gè)觸發(fā)器事件本身就是一個(gè)耗費(fèi)資源的過程。

如果能夠使用約束實(shí)現(xiàn)的，盡量不要使用觸發(fā)器。

不要為不同的觸發(fā)事件(Insert、Update 和 Delete)使用相同的觸發(fā)器。

不要在觸發(fā)器中使用事務(wù)型代碼。

索引創(chuàng)建規(guī)則：

表的主鍵、外鍵必須有索引。

數(shù)據(jù)量超過 300 的表應(yīng)該有索引。

經(jīng)常與其他表進(jìn)行連接的表，在連接字段上應(yīng)該建立索引。

經(jīng)常出現(xiàn)在 WHERE 子句中的字段，特別是大表的字段，應(yīng)該建立索引。

索引應(yīng)該建在選擇性高的字段上。

索引應(yīng)該建在小字段上，對于大的文本字段甚至超長字段，不要建索引。

復(fù)合索引的建立需要進(jìn)行仔細(xì)分析，盡量考慮用單字段索引代替。

正確選擇復(fù)合索引中的主列字段，一般是選擇性較好的字段。

復(fù)合索引的幾個(gè)字段是否經(jīng)常同時(shí)以 AND 方式出現(xiàn)在 WHERE 子句中?單字段查詢是否極少甚至沒有?如果是，則可以建立復(fù)合索引;否則考慮單字段索引。

如果復(fù)合索引中包含的字段經(jīng)常單獨(dú)出現(xiàn)在 WHERE 子句中，則分解為多個(gè)單字段索引。

如果復(fù)合索引所包含的字段超過 3 個(gè)，那么仔細(xì)考慮其必要性，考慮減少復(fù)合的字段。

如果既有單字段索引，又有這幾個(gè)字段上的復(fù)合索引，一般可以刪除復(fù)合索引。

頻繁進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的表，不要建立太多的索引。

刪除無用的索引，避免對執(zhí)行計(jì)劃造成負(fù)面影響。

表上建立的每個(gè)索引都會增加存儲開銷，索引對于插入、刪除、更新操作也會增加處理上的開銷。

另外，過多的復(fù)合索引，在有單字段索引的情況下，一般都是沒有存在價(jià)值的;相反，還會降低數(shù)據(jù)增加刪除時(shí)的性能，特別是對頻繁更新的表來說，負(fù)面影響更大。

盡量不要對數(shù)據(jù)庫中某個(gè)含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。

MySQL 查詢優(yōu)化總結(jié)：使用慢查詢?nèi)罩救グl(fā)現(xiàn)慢查詢，使用執(zhí)行計(jì)劃去判斷查詢是否正常運(yùn)行，總是去測試你的查詢看看是否他們運(yùn)行在最佳狀態(tài)下。

久而久之性能總會變化，避免在整個(gè)表上使用 count(*)，它可能鎖住整張表，使查詢保持一致以便后續(xù)相似的查詢可以使用查詢緩存。

在適當(dāng)?shù)那樾蜗率褂?GROUP BY 而不是 DISTINCT，在 WHERE、GROUP BY 和 ORDER BY 子句中使用有索引的列，保持索引簡單，不在多個(gè)索引中包含同一個(gè)列。

有時(shí)候 MySQL 會使用錯(cuò)誤的索引，對于這種情況使用 USE INDEX，檢查使用 SQL_MODE=STRICT 的問題，對于記錄數(shù)小于 5 的索引字段，在 UNION 的時(shí)候使用 LIMIT 不是是用 OR。

為了避免在更新前 SELECT，使用 INSERT ON DUPLICATE KEY 或者 INSERT IGNORE;不要用 UPDATE 去實(shí)現(xiàn)，不要使用 MAX。

使用索引字段和 ORDER BY 子句 LIMIT M，N 實(shí)際上可以減緩查詢在某些情況下，有節(jié)制地使用。

在 WHERE 子句中使用 UNION 代替子查詢，在重新啟動(dòng)的 MySQL，記得來溫暖你的數(shù)據(jù)庫，以確保數(shù)據(jù)在內(nèi)存和查詢速度快，考慮持久連接，而不是多個(gè)連接，以減少開銷。

基準(zhǔn)查詢，包括使用服務(wù)器上的負(fù)載，有時(shí)一個(gè)簡單的查詢可以影響其他查詢，當(dāng)負(fù)載增加在服務(wù)器上，使用 SHOW PROCESSLIST 查看慢的和有問題的查詢，在開發(fā)環(huán)境中產(chǎn)生的鏡像數(shù)據(jù)中測試的所有可疑的查詢。

MySQL 備份過程：

從二級復(fù)制服務(wù)器上進(jìn)行備份。

在進(jìn)行備份期間停止復(fù)制，以避免在數(shù)據(jù)依賴和外鍵約束上出現(xiàn)不一致。

徹底停止 MySQL，從數(shù)據(jù)庫文件進(jìn)行備份。

如果使用 MySQL dump 進(jìn)行備份，請同時(shí)備份二進(jìn)制日志文件 – 確保復(fù)制沒有中斷。

不要信任 LVM 快照，這很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致，將來會給你帶來麻煩。

為了更容易進(jìn)行單表恢復(fù)，以表為單位導(dǎo)出數(shù)據(jù)——如果數(shù)據(jù)是與其他表隔離的。

當(dāng)使用 mysqldump 時(shí)請使用–opt。

在備份之前檢查和優(yōu)化表。

為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入，在導(dǎo)入時(shí)臨時(shí)禁用外鍵約束。

為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入，在導(dǎo)入時(shí)臨時(shí)禁用唯一性檢測。

在每一次備份后計(jì)算數(shù)據(jù)庫，表以及索引的尺寸，以便更夠監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)尺寸的增長。

通過自動(dòng)調(diào)度腳本監(jiān)控復(fù)制實(shí)例的錯(cuò)誤和延遲。

定期執(zhí)行備份。

查詢緩沖并不自動(dòng)處理空格，因此，在寫 SQL 語句時(shí)，應(yīng)盡量減少空格的使用，尤其是在 SQL 首和尾的空格(因?yàn)椴樵兙彌_并不自動(dòng)截取首尾空格)。

member 用 mid 做標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分表方便查詢么?一般的業(yè)務(wù)需求中基本上都是以 username 為查詢依據(jù)，正常應(yīng)當(dāng)是 username 做 hash 取模來分表。

而分表的話 MySQL 的 partition 功能就是干這個(gè)的，對代碼是透明的;在代碼層面去實(shí)現(xiàn)貌似是不合理的。

我們應(yīng)該為數(shù)據(jù)庫里的每張表都設(shè)置一個(gè) ID 做為其主鍵，而且最好的是一個(gè) INT 型的(推薦使用 UNSIGNED)，并設(shè)置上自動(dòng)增加的 AUTO_INCREMENT 標(biāo)志。

在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF。

無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

MySQL 查詢可以啟用高速查詢緩存。這是提高數(shù)據(jù)庫性能的有效 MySQL 優(yōu)化方法之一。

當(dāng)同一個(gè)查詢被執(zhí)行多次時(shí)，從緩存中提取數(shù)據(jù)和直接從數(shù)據(jù)庫中返回?cái)?shù)據(jù)快很多。

EXPLAIN SELECT 查詢用來跟蹤查看效果：使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以讓你知道 MySQL 是如何處理你的 SQL 語句的。

這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN 的查詢結(jié)果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的。

當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用 LIMIT 1：當(dāng)你查詢表的有些時(shí)候，你已經(jīng)知道結(jié)果只會有一條結(jié)果，但因?yàn)槟憧赡苄枰?fetch 游標(biāo)，或是你也許會去檢查返回的記錄數(shù)。

在這種情況下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一來，MySQL 數(shù)據(jù)庫引擎會在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索，而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)。

選擇表合適存儲引擎：

①myisam：應(yīng)用時(shí)以讀和插入操作為主，只有少量的更新和刪除，并且對事務(wù)的完整性，并發(fā)性要求不是很高的。

②InnoDB：事務(wù)處理，以及并發(fā)條件下要求數(shù)據(jù)的一致性。除了插入和查詢外，包括很多的更新和刪除。(InnoDB 有效地降低刪除和更新導(dǎo)致的鎖定)。

對于支持事務(wù)的 InnoDB 類型的表來說，影響速度的主要原因是 AUTOCOMMIT 默認(rèn)設(shè)置是打開的，而且程序沒有顯式調(diào)用 BEGIN 開始事務(wù)，導(dǎo)致每插入一條都自動(dòng)提交，嚴(yán)重影響了速度。

可以在執(zhí)行 SQL 前調(diào)用 begin，多條 SQL 形成一個(gè)事物(即使 autocommit 打開也可以)，將大大提高性能。

優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型，選擇合適的數(shù)據(jù)類型：

原則：更小通常更好，簡單就好，所有字段都得有默認(rèn)值，盡量避免 NULL。

例如：數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)時(shí)候更小的占磁盤空間盡可能使用更小的整數(shù)類型。(mediumint 就比 int 更合適)

比如時(shí)間字段：datetime 和 timestamp。

datetime 占用8個(gè)字節(jié)，timestamp 占用 4 個(gè)字節(jié)，只用了一半。而 timestamp 表示的范圍是 1970—2037 適合做更新時(shí)間。

MySQL 可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。

因此，在創(chuàng)建表的時(shí)候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。

例如：在定義郵政編碼這個(gè)字段時(shí)，如果將其設(shè)置為 CHAR(255)，顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間。

甚至使用 VARCHAR 這種類型也是多余的，因?yàn)?CHAR(6) 就可以很好的完成任務(wù)了。

同樣的，如果可以的話，我們應(yīng)該使用 MEDIUMINT 而不是 BIGIN 來定義整型字段，應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為 NOT NULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫不用去比較 NULL 值。

對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為 ENUM 類型。

因?yàn)樵?MySQL 中，ENUM 類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理，而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。

字符串?dāng)?shù)據(jù)類型：char，varchar，text 選擇區(qū)別。

任何對列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等，查詢時(shí)要盡可能將操作移至等號右邊。

作者：SimpleWu

編輯：陶家龍

出處：cnblogs.com/SimpleWu/p/9929043.html

責(zé)任編輯：武曉燕來源：博客園

SQL 優(yōu)化后端