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数据库查询优化器的艺术与SQL性能优化是数据库管理中的关键领域，涉及多个方面和技巧。以下是关于这两个主题的20个关键总结：
数据库查询优化器原理解析
- 定义与地位：
- 查询优化器是关系型数据库管理系统的核心组件之一，负责生成高效的SQL执行计划。
- 优化器通过选择最优的索引、关联算法等，确保查询能够高效运行。
- 类型：
- 基于语法的优化器：根据查询的语法结构选择执行计划，不依赖于数据分布统计。
- 基于成本的优化器：分析数据和索引列的分布统计，根据完成查询的成本决定最优执行计划。
- 工作过程：
- 解析SQL语句，生成解析树。
- 规范化处理，确定SQL语句所引用的对象特征，并检查请求语义。
- 优化阶段，选择最优的执行计划。
- 执行计划生成后，由存储引擎执行并返回结果。
- 执行计划重用：
- 缓存查询语句的执行计划及相应的数据结构，以节约CPU和IO消耗。
- 统计信息的重要性：
- 分布统计信息对于基于成本的优化器至关重要，它决定了查询执行计划的效率。
- 统计信息需要定期更新，以确保优化器能够做出明智的决策。
SQL性能优化关键总结
- 索引优化：
- 在where及order by涉及的列上建立索引，避免全表扫描。
- 复合索引的使用要遵循最左前缀法则，确保索引的有效性。
- 索引并非越多越好，需要平衡查询和插入/更新的性能。
- 查询语句优化：
- 避免在where子句中进行null值判断、使用!=或<>操作符、使用or连接条件（除非都有索引）。
- 慎用in和not in，特别是在包含大量值时。
- 避免模糊查询like ‘%abc%’，这种查询无法使用索引。
- 表连接优化：
- 对于大数据量的表连接，考虑先分页再连接，以减少逻辑读。
- 选择合适的连接算法，如嵌套连接、归并连接等，以提高连接效率。
- 查询重写：
- 将过程性查询转换为描述性查询，如使用视图。
- 将复杂的查询转换为多表连接查询，以提高查询效率。
- 数据类型优化：
- 尽可能使用数字型字段代替字符型字段，以降低查询和连接的性能开销。
- 使用varchar/nvarchar代替char/nchar，以节省存储空间并提高查询效率。
- 避免不必要的操作：
- 禁止使用SELECT *，只获取必要的字段。
- 避免在SQL语句中使用不确定结果的函数，如now()、rand()等。
- 结果集和临时表优化：
- 如果一次性插入数据量很大，可以使用select into代替create table，以提高速度。
- 使用临时表时，务必在存储过程的最后显式删除临时表，以避免系统表长时间锁定。
- 事务和锁优化：
- 尽量避免大事务操作，以提高系统并发能力。
- 拆分大的DELETE或INSERT语句，批量提交SQL语句，以减少锁表时间。
- 利用缓存：
- 尽可能利用查询缓存，减少重复查询的开销。
- 监控和调优：
- 定期监控数据库性能，识别性能瓶颈。
- 使用数据库提供的调优工具，如执行计划分析、索引分析等，进行性能调优。
- 硬件和配置优化：
- 根据数据库负载情况，合理配置硬件资源，如CPU、内存、磁盘等。
- 调整数据库配置参数，如缓存大小、连接池大小等，以提高数据库性能。
- 避免游标：
- 游标的效率较差，如果游标操作的数据量较大，应考虑改写为批量操作。
- 分区裁剪：
- 对于大型表，可以考虑使用分区技术来提高查询性能。
- 确保分区字段的选择合理，以便能够充分利用分区裁剪功能。
- 减少交互次数：
- 尽量减少与数据库的交互次数，可以通过批量SQL语句来实现。
- 避免不必要的排序：
- 如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序。
- 可以在索引中包含排序字段，并让排序字段的排序顺序与索引列中的顺序相同，以避免排序或减少排序次数。
- count优化：
- 对于count查询，可以选择索引key_len最短的二级索引来提高效率。
- 避免负向查询：
- 避免使用not in、!=、<>、not like等负向查询条件，这些条件会导致全表扫描。
- 利用覆盖索引：
- 尽可能使用覆盖索引来减少回表操作，提高查询效率。
- 定期维护：
- 定期对数据库进行维护操作，如更新统计信息、重建索引等。
- 培训与教育：
- 定期对数据库管理员和开发人员进行培训和教育，提高他们的数据库性能优化意识和技能。
综上所述，数据库查询优化器的艺术与SQL性能优化涉及多个方面和技巧。通过深入理解查询优化器的原理、合理使用索引、优化查询语句、选择合适的连接算法、利用数据类型优化、避免不必要的操作、优化结果集和临时表、调整事务和锁策略、利用缓存、监控和调优、配置硬件和参数、避免游标、使用分区裁剪、减少交互次数、优化排序和count查询、避免负向查询、利用覆盖索引以及定期维护等措施，可以显著提高数据库查询性能。