避免全表掃描的sql優化
摘抄自：http://www.cnblogs.com/jameslif/p/6406167.html
對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在where 及order by 涉及的列上建立索引:
.嘗試下面的技巧以避免優化器錯選了表掃描：
· 使用ANALYZE TABLE tbl_name為掃描的表更新關鍵字分布。
· 對掃描的表使用FORCE INDEX告知MySQL，相對於使用給定的索引表掃描將非常耗時。
SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name；
· 用--max-seeks-for-key=1000選項啟動mysqld或使用SET max_seeks_for_key=1000告知優化器假設關鍵字掃描不會超過1,000次關鍵字搜索。
1. 應盡量避免在where 子句中對字段進行null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，
如：
select id from t where num is null
NULL對於大多數數據庫都需要特殊處理，MySQL也不例外，它需要更多的代碼，更多的檢查和特殊的索引邏輯，有些開發人員完全沒有意識到，創建表時NULL是默認值，但大多數時候應該使用NOT NULL，或者使用一個特殊的值，如0，-1作為默 認值。
不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列 就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的。
此例可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
2. 應盡量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
MySQL只有對以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE。 可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一個操作數不是以通配符（%或者_）開頭的情形。例如，“SELECT id FROM t WHERE col LIKE ‘Mich%‘;”這個查詢將使用索引，但“SELECT id FROM t WHERE col LIKE ‘%ike‘;”這個查詢不會使用索引。
3. 應盡量避免在where 子句中使用or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，
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，否則會導致全表掃描，
如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用between 就不要用in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like ‘%abc%‘ 或者
select id from t where name like ‘%abc‘ 或者
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
而select id from t where name like ‘abc%‘ 才用到索引
7. 如果在where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推 遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。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。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where [email protected]
可以改為強制查詢使用索引：select id from t with(index(索引名)) where [email protected]
8.應盡量避免在where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9. 應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc‘--name
select id from t where datediff(day,createdate,‘2005-11-30‘)=0--‘2005-11-30’生成的id 應改為:
select id from t where name like ‘abc%‘
select id from t where createdate>=‘2005-11-30‘ and createdate<‘2005-12-1‘
10.不要在where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那麽必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，
如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：create table #t(...)
13.很多時候用exists 代替in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那麽即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的select 的效率，但同時也降低了insert 及update 的效率，因為insert 或update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新clustered 索引數據列，因為clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新clustered 索引數據列，那麽需要考慮是否應將該索引建為clustered 索引。
17.盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請註意索引非常有限（只有主鍵索引）。21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麽可以使用select into 代替create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先truncate table ，然後drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的數據超過1萬行，那麽就應該考慮改寫。26.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，遊標並不是不可使用。對小型數據集使用FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置SET NOCOUNT ON ，在結束時設置SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理
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