SQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化提高數(shù)據(jù)操作效率(sql數(shù)據(jù)庫優(yōu)化)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量越來越大，需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行優(yōu)化以提高數(shù)據(jù)操作效率，從而加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，提高用戶體驗(yàn)。本文將從以下幾個方面講解SQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化。

1. 索引的優(yōu)化

索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率，從而縮短系統(tǒng)響應(yīng)時間。在設(shè)計索引時，需要注意以下幾點(diǎn)：

（1）盡量對查詢頻繁的字段創(chuàng)建索引。例如，在一個用戶表中，如果經(jīng)常根據(jù)用戶名進(jìn)行查詢，那么就可以為用戶名字段創(chuàng)建索引，從而提高查詢效率。

（2）盡量不要對大字段和重復(fù)值字段創(chuàng)建索引。例如，在一個訂單表中，如果訂單內(nèi)容字段包含大量文本信息，那么為該字段創(chuàng)建索引的效率并不高，反而會增加查詢的成本。

（3）選擇合適的索引類型。常見的索引類型有B樹索引、哈希索引和全文索引。B樹索引適用于范圍查詢和等值查詢，哈希索引適用于等值查詢，全文索引適用于文本內(nèi)容的搜索。

2. 查詢的優(yōu)化

在編寫查詢語句時，需要注意以下幾點(diǎn)：

（1）避免使用“SELECT *”。這種寫法會查詢表中所有字段的數(shù)據(jù)，即使有些字段并不需要用到，也會增加系統(tǒng)的開銷。因此，在編寫查詢語句時，應(yīng)該根據(jù)需要指定特定的字段。

（2）使用“IN”和“EXISTS”代替“OR”。在使用多個條件進(jìn)行篩選時，使用“OR”會使SQL引擎進(jìn)行多次掃描和計算，從而降低查詢效率。因此，可以使用“IN”和“EXISTS”語句替代“OR”，從而提高查詢效率。

（3）盡量避免使用子查詢。雖然子查詢可能更容易理解，但是它會產(chǎn)生多次掃描和計算，從而降低查詢效率。因此，應(yīng)該盡量避免使用子查詢，可以通過使用連接（JOIN）語句來優(yōu)化查詢語句。

3. 數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化

在進(jìn)行SQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化時，還有以下幾個方面需要注意：

（1）垃圾回收。在進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時，可能會產(chǎn)生大量的無用數(shù)據(jù)，如果不及時清理，會占用大量的內(nèi)存和磁盤空間，從而降低系統(tǒng)的響應(yīng)速度。因此，需要定期進(jìn)行垃圾回收，清理無用數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)分區(qū)。當(dāng)數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)量較大時，查詢的效率也會下降。因此，可以將表的數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，每個分區(qū)相當(dāng)于一個單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫表，查詢時只需要查詢特定的分區(qū)，可以提高查詢效率。

（3）緩存技術(shù)。緩存技術(shù)可以將數(shù)據(jù)存儲在緩存中，從而加快數(shù)據(jù)的讀取速度。這種技術(shù)可以通過內(nèi)存數(shù)據(jù)庫或者使用Memcached等緩存組件來實(shí)現(xiàn)。

綜上所述，sql數(shù)據(jù)庫優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)操作效率的重要手段。需要針對性地優(yōu)化索引、查詢和數(shù)據(jù)處理等方面，從而提升系統(tǒng)響應(yīng)速度，為用戶提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。

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關(guān)于SQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

不同的數(shù)據(jù)庫，SQL語句的優(yōu)化方式都橋陪不同，因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)庫執(zhí)行銀消塌鋒圓SQL語句的順序和方式都不同，你更好針對某一數(shù)據(jù)庫去研究

具體要注意的：

1.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用，因?yàn)镮N會使系統(tǒng)無法使野譽(yù)用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

5.盡量避免在索引過的字符數(shù)據(jù)中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。

見如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對頌橡段全表所有數(shù)據(jù)逐條操作來完成任務(wù)。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。

6.必要時強(qiáng)制查詢優(yōu)化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運(yùn)行時；它必須在編譯時進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

應(yīng)改為:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

應(yīng)改為:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

應(yīng)改為:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth =” and createdate0)

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因?yàn)楹笳卟粫a(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。

如果你想校驗(yàn)表里是否存在某條紀(jì)錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費(fèi)服務(wù)器資源。可以用EXISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)

可以寫成：

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)

經(jīng)常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結(jié)果集和子結(jié)果集，從而找到是否存在在父結(jié)果集中有而在子結(jié)果集中沒有的記錄，如：

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a—- tbl a 表示tbl用別名a代替

WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a

LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL

SELECT hdr_key FROM hdr_tbl

WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)

三種寫法都可以得到同樣正確的結(jié)果，但是效率依次降低。

12.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

13.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

14.臨時表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，更好使用導(dǎo)出表。

15.在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

16.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

17.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

18.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

19.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

20. 避免使用不兼容的數(shù)據(jù)類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數(shù)據(jù)類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本來可以進(jìn)行的優(yōu)化操作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary >

在這條語句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對其進(jìn)行優(yōu)化,因?yàn)?0000是個整型數(shù)。我們應(yīng)當(dāng)在編程時將整型轉(zhuǎn)化成為錢幣型,而不要等到運(yùn)行時轉(zhuǎn)化。

21.充分利用連接條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這時在 WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。

例：

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

第二句將比之一句執(zhí)行快得多。

22、使用視圖加速查詢

把表的一個子集進(jìn)行排序并創(chuàng)建視圖，有時能加速查詢。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面還能簡化優(yōu)化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>“98000”

ORDER BY cust.name

如果這個查詢要被執(zhí)行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個視圖中，并按客戶的名字進(jìn)行排序：

CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES

AS

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

然后以下面的方式在視圖中查詢：

SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES

WHERE postcode>“98000”

視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY

SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID

可改為：

SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

24.能用UNION ALL就不要用UNION

UNION ALL不執(zhí)行SELECT DISTINCT函數(shù)，這樣就會減少很多不必要的資源

35.盡量不要用SELECT INTO語句。

SELECT INOT 語句會導(dǎo)致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。

上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項,但是在更多的情況下,往往需要反復(fù)試驗(yàn)比較不同的語句以得到更佳方案。更好的方法當(dāng)然是測試，看實(shí)現(xiàn)相同功能的SQL語句哪個執(zhí)行時間最少，但是數(shù)據(jù)庫中如果數(shù)據(jù)量很少，是比較不出來的，這時可以用查看執(zhí)行計劃，即：把實(shí)現(xiàn)相同功能的多條SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數(shù)（這兩個對性能影響更大），總體上看詢成本百分比即可。

今天在itput上看了一篇文章，是討論一個語句的優(yōu)化：

原貼地址：

一，發(fā)現(xiàn)問題 優(yōu)化的語句：

請問以下語句如何優(yōu)化:

CREATE TABLE aa_001

( ip VARCHAR2(28),

name VARCHAR2(10),

password VARCHAR2(30) )

select * from aa_001 where ip in (1,2,3) order by name desc;

–目前表中記錄有一千多萬條左右，而且in中的值個數(shù)是不確定的。

以上就是優(yōu)化的需要優(yōu)化的語句和情況。

不少人在后面跟帖：有的說沒辦法優(yōu)化，有的說將ＩＮ該為ＥＸＩＳＴＳ，有的說在ip上建立索引復(fù)合索引（ip，name)等等。

二，提出問題 那這樣的情況，能優(yōu)化嗎，如何優(yōu)化？今天就來討論這個問題。

三，分析問題 1，數(shù)據(jù)量1千萬多條。

2，in中的值個數(shù)是不確定

3.1 分析數(shù)據(jù)分布 這里作者沒有提到ip列的數(shù)據(jù)的分布情況，目前ip列的數(shù)據(jù)分布可能有以下幾種：

1，ip列（數(shù)據(jù)唯一，或者數(shù)據(jù)重復(fù)的概率很小）

2，ip列 (數(shù)據(jù)不均勻，可能有些數(shù)據(jù)重復(fù)多，有些重復(fù)少）

3，ip列 （數(shù)據(jù)分布比較均勻，數(shù)據(jù)大量重復(fù)，主要就是一些同樣的數(shù)據(jù)（可能只有上萬級別不同的ip數(shù)據(jù)等)

解決問題：

1，對于之一種數(shù)據(jù)分布情況，只要在ip列建立一個索引即可。這時不管表有多少行， in個數(shù)是不確定的情況下，都很快。

2，對應(yīng)第二中數(shù)據(jù)分布情況，在ip列建立索引，效果不好。因?yàn)閿?shù)據(jù)分布不均勻，可能有些快，有些慢

3，對應(yīng)第三種數(shù)據(jù)分布情況，在ip列建立索引，速度肯定慢。

注意：這里的 order by name desc 是在取出數(shù)據(jù)后再排序的。而不是取數(shù)據(jù)前排序

對于2，3兩個情況，因?yàn)槎际强赡苄枰〕龃罅康臄?shù)據(jù)，優(yōu)化器就采用表掃描(table scan)，而不是索引查找(index seek) ,速度很慢，因?yàn)檫@時表掃描效率要優(yōu)于索引查找，特別是高并況下，效率很低。

那對應(yīng)2，3中情況，如何處理。是將in改成exists。其實(shí)在sql server 2023和oracle里的優(yōu)化器在in后面數(shù)據(jù)少時，效率是一樣的。這時采用一般的索引效率很低。這時如果在ip列上建立聚集索引，效率會比較高。我們在SQL server 2023中做個測試。

表：.>>中有約200萬條數(shù)據(jù)。包含列Userid, id, Ruleid等列。按照上面的情況查詢一下類似語句：

select * from .>> where

userid in (‘cacb329c7670ffb’,’402881ba0d5dc94e010d5dced05a0008′

,’a735e90111a77fa8e30384′) order by Ruleid desc

我們先看userid的數(shù)據(jù)分布情況，執(zhí)行下面語句：

select userid,count(*) from .>> group by userid order by 2

這時我們看看數(shù)據(jù)分布：總共有379條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)兩從1到15萬都有，數(shù)據(jù)分布傾斜嚴(yán)重。下圖是其中一部分。

這時如果在ip上建立非聚集索引，效率很低，而且就是強(qiáng)行索引掃描，效率也很低，會發(fā)現(xiàn)IO次數(shù)比表掃描還高。這時只能在ip上建立聚集索引。這時看看結(jié)果。

這時發(fā)現(xiàn)，搜索采用了（clustered index seek）聚集搜索掃描。

在看看查詢返回的結(jié)果：

(行受影響)

表 ”。掃描計數(shù) 8，邏輯讀取 5877 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。

表 ‘Worktable’。掃描計數(shù) 0，邏輯讀取 0 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。

返回15萬行，才不到6千次IO。效率較高，因?yàn)檫@15萬行要排序，查詢成本里排序占了51%。當(dāng)然可以建立（userid，Ruleid）復(fù)合聚集索引，提高性能，但這樣做DML維護(hù)成本較高。建議不采用。

從上面的測試?yán)涌梢钥闯觯?優(yōu)化的解決辦法：

數(shù)據(jù)分布為1：建立ip索引即可

數(shù)據(jù)分布為2，3：在ip列建立聚集索引。

MSSQL數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化？

1. 保證在實(shí)現(xiàn)功能的基礎(chǔ)上，盡量減少對數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)；通過搜索參數(shù)，盡量減少對表的訪問行數(shù),最小化結(jié)果集，從而減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)；能夠分開的操作盡量分燃世開處理，提高每次的響應(yīng)速度；、使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結(jié)構(gòu)盡量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符，而且要用到幾列就選擇幾列，如：

SELECT C1,C2 FROM T1；

在可能的情況下盡量限制盡量結(jié)果集行數(shù)，如：

SELECT TOP 300 C1,C2FROM T1,因?yàn)槟承┣闆r下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的, 避免用!=或 ISNULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,因?yàn)檫@會使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。例如:

SELECT C1 FROM T1 WHERE C1 != ‘B%’

2. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：

1)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECTCOUNT(1)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)

2)SELECT SUM(T1.C1) FROM T1　WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM T2 WHERET2.C2=T1.C2)兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因?yàn)楹笳卟粫a(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。如果你想校驗(yàn)表里是否存在某條紀(jì)錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費(fèi)服務(wù)器資源?？梢杂肊XISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT(1) FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)>0

可以寫成：

IF EXISTS (SELECT 1 FROM table_name WHEREcolumn_name = ‘xxx’)

3. 經(jīng)常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結(jié)果集和子結(jié)果集，從而找到是否存在在父結(jié)果集中有而在子結(jié)果集中沒有的記錄，如：

1) SELECTa.C1 FROM T1 a

WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM T2 b WHERE a.C1= b.C1)

2) SELECT a.C1 FROM T1 a

LEFT JOIN T2 b ON a.C1 = b.C1 WHERE b.C1IS NULL

3) SELECT a.C1 FROM T1 a

WHERE a.C1 NOT IN (SELECT C1 FROM T2)

　　三種寫法都可以得到同樣正確的結(jié)果，但是效率依次降襲段派低。

4. 能夠用BETWEEN的就不要用IN

SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)

改成：

SELECT* FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14

因?yàn)镮N會使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)拍賀據(jù)。

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫前的注意事項：

1、關(guān)鍵字段建立索引。

2、使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。

3、備份數(shù)據(jù)庫和清除垃圾數(shù)據(jù)。

4、SQL語句語法的優(yōu)化。(可以用Sybase的SQL Expert，可惜我沒找到unexpired的序列號)

5、清告卜模理刪除日志。

MSSQL語句優(yōu)化的基本原則：

1、使用索引來更快地遍歷表。

缺省情況下建立的索引是非群集索引，但有時它并不是更佳的。在非群集索引下，數(shù)據(jù)在物理上隨機(jī)存放在數(shù)據(jù)頁上。合理的索襪緩引設(shè)計要建立在對各種查詢的分析和預(yù)測上。

一般來說：

①.有大量重復(fù)值、且經(jīng)常有范圍查詢(between, >,=,

②.經(jīng)常同時存取多列，且每列都含有重復(fù)弊衫值可考慮建立組合索引;

③.組合索引要盡量使關(guān)鍵查詢形成索引覆蓋，其前導(dǎo)列一定是使用最頻繁的列。

給數(shù)據(jù)庫優(yōu)化減壓也是十分有利網(wǎng)站用戶體驗(yàn)的

MSSQL數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化才能提高數(shù)據(jù)庫的性能？提高數(shù)據(jù)庫的吞吐量，減少內(nèi)存的占有量？求高手指教

MRR 是 MySQL 針對特定查詢的一種優(yōu)化手段。假設(shè)一個查詢有二級索引可用，讀完二級索引后要回表才能查到那些不在當(dāng)前二級索引上的列值，由于二級索引上引用的森仿腔主鍵值不一定是有序的，因此就有可能造成此衫大量的隨機(jī) IO，如果回表前把主鍵值給它排一下序，那么在回表的時候就可以用順序 IO 取代原本的隨機(jī) IO。

如果想關(guān)閉 MRR 優(yōu)化的話，就要把優(yōu)化器開關(guān) mrr 設(shè)置為 off。

默大攜認(rèn)只有在優(yōu)化器認(rèn)為 MRR 可以帶來優(yōu)化的情況下才會走 MRR，如果你想不管什么時候能走 MRR 的都走 MRR 的話，你要把 mrr_cost_based 設(shè)置為 off，不過更好不要這么干，因?yàn)檫@確實(shí)是一個坑，MRR 不一定什么時候都好，全表掃描有時候會更加快，如果在這種場景下走 MRR 就完成了。

MRR 要把主鍵排個序，這樣之后對磁盤的操作就是由順序讀代替之前的隨機(jī)讀。從資源的使用情況上來看就是讓 CPU 和內(nèi)存多做點(diǎn)事，來換磁盤的順序讀。然而排序是需要內(nèi)存的，這塊內(nèi)存的大小就由參數(shù) read_rnd_buffer_size 來控制。

查詢數(shù)據(jù)庫時數(shù)據(jù)量特別大，咋樣用 sql優(yōu)化

1、優(yōu)化SQL語句，使用Where限定查詢的數(shù)據(jù)范圍

2、建立相關(guān)字段的索引，避免查詢時進(jìn)行全表掃描

3、多數(shù)據(jù)表銀鄭伏連接時，注意連接的主從表位置，避免小鋒攜表叢巧Join大表

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