大多数情况下,我们需要避免SQL在查询时进行全表扫描(FTS),但是对于必须需要进行全表扫描的情况,也可以进行一些优化处理. 即使全表扫描是检索所需数据的唯一可行方法,仍然有多种方法来提升查询性能.优化扫描的技术包括: 1.  通过让表变小来减少扫描所需的逻辑块读取的数量 2.  通过提高数据库IO的效率降低扫描所需要的物理块读取的数量 3.  通过缓存或抽样降低扫描开销 4.  通过使用并行查询选项为扫描分配更多的资源 5.  执行快速全索引扫描来替代全表扫描 6.  对表进行分区,只读取所选…

如果我们查询了一条SQL语句,这条SQL语句进行了全表扫描,那到底是扫描了多少个数据块呢?是表有多少数据,就扫描多少块吗?不是的.而是扫描高水位线一下的所有块.有的时候有人经常说,我的表也不大呀,怎么查询了这么久,其实奥秘就是高水位线了. 在数据库表刚建立的时候,由于没有任何数据,所以这个时候水位线是空的,也就是说HWM为最低值.当插入了数据以后,高水位线就会上涨,但是这里也有一个特性,就是如果你采用delete语句删除数据的话,数据虽然被删除了,但是高水位线却没有降低,还是你刚才删除数据以前那…

场景:数据库升级第二天,操作系统CPU使用率接近100%. 查看ash报告: 再看TOP SQL 具体SQL: select count(1) as chipinCount, sum(bets) as sumBets from t_chipin_temp where status in (0) and lottype='gp' 看到这个sql的执行计划走全表扫描.再查看相关列上是否有索引,结果是有索引的.那么问题来了,既然有索引,而且升级之后对该表格还进行过基本的统计信息收集,那么为什么优化器没…

首先是一种比较明显的情况: select * from table where column + 1 = 2 这里对column进行了列操作,加1以后,与column索引里的内容对不上,导致column不走索引,走了全表扫描. 修改方式也很简单,把+1移到右边,即: select * from table where column = 2-1 接下来是一种不可避免的列操作: select * from table where upper(column) = 'ORACLE' 这里的upper不可…

http://blog.csdn.net/onetree2010/article/details/6098259…

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了…

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: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布.· 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name: ·   用--m…

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:  .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: ·   使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. ·   对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时.            SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column)             WHERE t1.…

1.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. 2.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 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放…

查询语句的时候尽量避免全表扫描,使用全扫描,索引扫描!会引起全表扫描的几种SQL如下 1.模糊查询效率很低: 原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的:左模糊lik…