在千万级别数据库查询中，从数据库设计，SQL 语句， java 等层面提高查询效率

1）数据库设计方面：

a. 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。

b. 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

c. 并不是所有索引对查询都有效，SQL 是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列 有大量数据重复 时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female 几乎各 一半，那么即使在 sex 上 建了索引也对查询效率起不了作用。

d. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需 要慎重考虑，视 具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过 6 个，若太多则应考虑一些 不常使用到的列上建的索引是否有必要。

e. 应尽可能的避免更新索引数据列，因为索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺 序，一旦该列 值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统 需要频繁更新索引数据列， 那么需要考虑是否应将该索引建为索引。

f. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询 和连接的性 能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串 中每一个字符，而对于 数字型而言只需要比较一次就够了。

g. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小， 可以节省 存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

h. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只 有主键索引）。

i. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

j. 临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复 引用大型表 或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

k. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table， 避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 121 / 237 create table， 然后 insert。

l. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ， 然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

2)SQL 语句方面：

a. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全 表扫描。

b. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，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=10 or num=20 
-- 可以这样查询： 
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

c. in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3) 
--对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了
select id from t where num between 1 and 3

d. 下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

e. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为 SQL 只有在运行时才会 解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建 立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的 输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num 
-- 可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

f. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2=100 
-- 应改为: 
select id from t where num=100*2

g. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进 行全表扫描。 如：
?

select id from t where substring(name,1,3)='abc' --查询以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 --查询创建日期为‘2023-12-30’的 id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'?

h. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系 统将可能无法 正确使用索引。

i. 不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into new_bable?from old_table?where 1=0 
--这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样： 
create table new_bable(...)

j. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
?

select num from a where num in(select num from b) 
-- 用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

k. 任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不 到的任何字段。

l. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过 1 万行，那么 就应该考虑改写。

m. 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

n. 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

3)java 方面：

a.尽可能的少造对象。

b.合理摆正系统设计的位置。大量数据操作,和少量数据操作一定是分开的。大量的数据操作,肯定 不是 ORM 框架搞定的。

c.使用 JDBC 链接数据库操作数据

d.控制好内存，让数据流起来，而不是全部读到内存 再处理，而是边读取边处理；

e.合理利用内存，有的数据要缓存