SQL效率低下也是导致性能差的一个非常重要的原因,可以通过查看执行计划看SQL慢在哪里,一般情况,SQL效率低下原因主要有:   类别 子类 表达式或描述 原因 索引 未建索引 无 产生全表扫描 未利用索引 substring(card_no,1,4)=′5378′ 产生全表扫描 amount/30< 1000 产生全表扫描 convert(char(10),date,112)=′19991201′ 产生全表扫描 where salary<>3000 产生全表扫描 name like '

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

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

原文地址:http://blog.163.com/ksm19870304@126/blog/static/37455233201251901943705/ 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 t

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:

优化器在形成执行计划时需要做的一个重要选择——如何从数据库查询出需要的数据.对于SQL语句存取的任何表中的任何行,可能存在许多存取路径(存取方法),通过它们可以定位和查询出需要的数据.优化器选择其中自认为是最优化的路径. 在物理层,Oracle读取数据,一次读取的最小单位为数据库块(由多个连续的操作系统块组成),一次读取的最大值由操作系统一次I/O的最大值与multiblock参数共同决定,所以即使只需要一行数据,也是将该行所在的数据库块读入内存.逻辑上,Oracle用如下存取方法访问数据: O

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Oracle Database 11g中有一个新特性,全表扫描可以通过直接路径读的方式来执行(Direct Path Read),这是一个合理的变化,如果全表扫描的大量数据读取是偶发性的,则直接路径读可以避免大量数据对于Buffer Cache的冲击. 当然对于小表来说,Oracle允许通过Buffer Cache来进行全表扫描,因为这可能更快,也对性能影响不大.小表受到隐含参数:_small_table_threshold 影响.如果表大于 5 倍的小表限制,则自动会使用DPR替代FTS.可

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

全表扫描是数据库搜寻表的每一条记录的过程,直到所有符合给定条件的记录返回为止.通常在数据库中,对无索引的表进行查询一般称为全表扫描:然而有时候我们即便添加了索引,但当我们的SQL语句写的不合理的时候也会造成全表扫描.以下是经常会造成全表扫描的SQL语句及应对措施: 1. 使用null做为判断条件 如:select account from member where nickname = null; 建议在设计字段时尽量将字段的默认值设为0,改为select account where nickn

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

在以下几种条件下,MySQL就会做全表扫描: 1>数据表是在太小了,做一次全表扫描比做索引键的查找来得快多了.当表的记录总数小于10且记录长度比较短时通常这么做. 2>没有合适用于 ON 或 WHERE 分句的索引字段. 3>让索引字段和常量值比较,MySQL已经计算(基于索引树)到常量覆盖了数据表的很大部分,因此做全表扫描应该会来得更快. 4>通过其他字段使用了一个基数很小(很多记录匹配索引键值)的索引键.这种情况下,MySQL认为使用索引键需要大量查找,还不如全表扫描来得更快.

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

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

大小表区分按照数据量的大小区分: 通常对于小表,Oracle建议通过全表扫描进行数据访问,对于大表则应该通过索引以加快数据查询,当然如果查询要求返回表中大部分或者全部数据,那么全表扫描可能仍然是最好的选择.从V$SYSSTAT视图中,我们可以查询得到关于全表扫描的系统统计信息: SQL> col name for a30 SQL> select name,value from v$sysstat2 where name in ('table scans (short tables)','tab

全表扫描是数据库搜寻表的每一条记录的过程,直到所有符合给定条件的记录返回为止.通常在数据库中,对无索引的表进行查询一般称为全表扫描:然而有时候我们即便添加了索引,但当我们的SQL语句写的不合理的时候也会造成全表扫描. 以下是经常会造成全表扫描的SQL语句及应对措施: 1. 使用null做为判断条件 如:select account from member where nickname = null; 建议在设计字段时尽量将字段的默认值设为0,改为select account where nick

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

MongoDB oplog (类似于 MySQL binlog) 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步:oplog 还能玩出很多花样,比如 全量备份 + 增量备份所有的 oplog,就能实现 MongoDB 恢复到任意时间点的功能 通过 oplog,除了实现到备节点的同步,也可以额外再往单独的集群同步数据(甚至是异构的数据库),实现容灾.多活等场景,比如阿里云开源的 MongoShake 就能实现基于 oplog 的增量同步. MongoDB 3.6+ 版本对 oplog 进行了抽象,提供

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