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

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:

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

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

说起数据库的SQL语句执行效率的问题,就不得不提where条件语句中的or(逻辑或)引起的全表扫描问题,从而导致效率下降. 在以往绝大多数的资料中,大多数人的建议是使用 union 代替 or ,以解决由于使用了 OR 导致的全表扫描.然而,实际是不是如此呢?flymorn就拿5万多条数据的MSSQL数据库来测试. 在SQL Server查询分析器中键入如下代码: SET STATISTICS profile ONSET STATISTICS io ONSET STATISTICS time 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-see

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

转自:http://quentinxxz.iteye.com/blog/2149440 一.正常情况下,不应该有这种需求 首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来.要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit. 说一下,我的应用场景:用于全量建立搜索引擎的索引.这就是一种需要用到全表扫描的非一般情况.对于全表扫描的结果,我们没有排序要求. 二.情况说明 既然

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

1． 对返回的行无任何限定条件,即没有where 子句 2． 未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件 例如:在City-State-Zip列创建了三列复合索引,那么仅对State列限定条件不能使用这个索引,因为State不是索引的主列. 3． 对索引的主列有限定条件,但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索引失效,造成全表扫描: (1)where子句中对字段进行函数.表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Demo: where   upper(city)='TokYo' 或

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

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

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

之前在一个比较繁忙的系统抓到的耗时长.消耗CPU多的一条SQL,如下:SELECT * FROM Z_VISU_DATA_ALARM_LOG TWHERE TO_DATE(T.T_TIMESTR, 'MM/DD/YY HH24:MI:SS'))<=(TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss') - 1800 * 1000 / 1440/60/1000 1.先看看奇葩的表设计:设计表的同学看来很

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

1.Oracle访问表的方式 全表扫描.通过ROWID访问表.索引扫描 2.全表扫描(Full Table Scans, FTS) 为实现全表扫描,Oracle顺序地访问表中每条记录,并检查每一条记录是否满足WHERE语句的限制条件.ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描,而不是只读取一个数据块,这极大的减少了I/O总次数,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描.需要注意的是只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作.在这种