出处: 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

相信大家在很多实际业务中(特别是后台系统)会使用到各种筛选条件来筛选结果集 首先添加测试数据 ), Age INT) go CREATE INDEX idx_age ON TempList (Age) GO DECLARE @i INT; ; BEGIN INSERT INTO TempList (Name, Age)VALUES(CAST(@i AS VARCHAR),@i) ; END GO 1.有使用EXEC来避免全表扫描 ; DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET

不会使用索引,导致全表扫描情况 1.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符 2.not in 使用not in也不会走索引推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替 3<> 操作符(不等于) 使用<>同样不会使用索引,因此对它的处理只会产生全表扫描推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’ 4.IS

direct path read深入解析 前言 最近碰到一件很奇葩的事情,因为某条SQL执行缓慢,原因是走了笛卡尔(两组大数据结果集),而且笛卡尔还是NL的一个部分,要循环31M次. 很容易发现是统计信息没有导致的,收集完就好了. 结果过了个51假期回来有人反馈其他的SQL慢了,看了下慢的SQL涉及到的表就刚好是上次收集统计信息的表. 统计问题SQL的历史执行情况,发现时间刚好在那天收集完后开始变慢.咋回事. 后边发现慢的原因是对收集的那两张表做全表扫描时候用了直接路径读(DPR).暂定为表A和

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

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

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:

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.

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

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--max-see

1．所查询的表的条件列没有索引: 2．需要返回所有的行: 3．对索引主列有条件限制,但是使用了函数,则Oracle 使用全表扫描,如: where  upper(city)=’TOKYO’; 这样的语句不会使用索引方法.所以就只能全表扫描. 4．带有 is null 和is not null 及 != 等子句.如: . . . where  city is  null ; . . . where city is  not  null; . . . where  city != ‘TOKYO’;

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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--max

在某些情况下,如果明知道查询结果只有一个,SQL语句中使用LIMIT 1会提高查询效率. 例如下面的用户表(主键id,邮箱,密码): create table t_user(id int primary key auto_increment,email varchar(255),password varchar(255)); 每个用户的email是唯一的,如果用户使用email作为用户名登陆的话,就需要查询出email对应的一条记录. SELECT * FROM t_user WHERE ema

原创 2016-07-05 熊军 Oracle   编辑手记:在理解Oracle技术细节时,我们不仅应该读懂概念,还要能够通过测试验证细节,理解那些『功夫在诗外』的部分,例如全表扫描和单块读. 开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时,发现一条手工执行的 SQL 执行了超过1小时还没有返回结果.SQL 很简单: 下面是这条 SQL 的真实的执行计划: 很显然,在这个表上建 billing_nbr 和 start_date 的复合索引,这条 SQL 就能很快执行完(实际上最后也建了索引).但是这

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE