隨著產品的推廣 、業務場景的復雜和使用用戶越來越多 數據會呈現快速增長。當數據達到千萬級的時候 就會發現 查詢速度越來越慢 用戶體驗也就越來越差，那怎樣提升千萬級數據查詢效率呢?

　　優化數據庫設計：

　　數據字段類型使用varchar/nvarchar 替換 char/nchar，變長字段存儲空間小，節省存儲空間。在查詢的時候小的空間字段搜索效率更高。

　　查詢的時候避免全表掃描，可以在where和order by 的字段上建立索引。

　　where 查詢子句中不對null值做判斷，會導致檢索引擎放棄使用索引而使用全表掃描，如：select id,name from user where age is null 可以設置age 的默認值為0，保證沒有null值，修改后的sql查詢語句為：select id,name from user where age = 0。

　　謹慎使用索引，索引不是越多越好。一般一張表的索引數不要超過6個，如果太多要討論業務是否合理或者是否索引建在了不常用的字段上。索引可以提高select 查詢的效率，但是也響應降低了 insert和update 的效率，因為在執行insert和update時也可能會重建索引。

　　盡量不要更新索引數據，因為索引數據的順序是表記錄的物理順序，一旦發生改變將會導致整個表記的順序發生改變，將會消耗大量資源。如果業務需要頻繁更新索引數據列 就要考慮索引是否創建合理，比如 用戶ID、身份證號碼或者手機號碼不經常改變的列可以考慮創建索引。

　　字符型字段如果符合業務需求可以修改為數字類型字段，因為字符型字段會降低查詢和連接的性能，并且增加存儲的開銷。執行搜索的適合查詢和連接會逐個比較字符串的每一個字符，如果是數據類型比對一次就可以了。

　　SQL查詢優化

　　where 查詢語句中避免使用**!= 或<> **操作符，搜索引擎會執行全表掃描而不執行創建的索引。

　　where 查詢語句中 避免使用 or 來連接條件查詢數據，也會導致搜索引擎執行全表掃描而不執行創建的索引，例如：select id,name from user where age = 18 or age = 25 可以修改為 select id,name from user where age = 18 union all select id,name from user where age = 25。

　　** in 和 not in也避免使用，也將導致全表掃描，例如：select id,name from user where age in (18,19,20)** 如果是連續的則可以考慮使用between and，例如：select id,name from user where age between 18 and 20。

　　like 語句導致全表掃描，例如：select id,name from user where name like ‘%微信%’。

　　wehre 查詢語句中避免使用參數，也會全表掃描，SQL在運行時才會進行局部變量的解析，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。如果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,name from user where age = @age 當然也可以改為強制使用索引：select id,name from user with(index(索引名)) where age =@ age

　　where查詢語句避免使用表達式，也會導致查詢的時候放棄使用索引導致全表掃描。例select id,name from user where age/2 = 10 ** 可以更改為 ** select id,name from user where age = 102*。

　　where查詢語句避免使用函數操作，也會導致查詢的時候放棄使用索引導致全表掃描。例如：select id,name from user where substring(name,1,3)=’abc’ 可以改為select id,name from user where name like ‘abc%’。

　　不要使用select * from user 查詢，要用具體的字段名。不要返回任何用不到的字段。

　　不要使用游標，大家都知道游標的效率非常差。

　　避免出現大實務業務，會降低系統的并發能力。

　　Java后臺優化

　　使用JDBC連接數據庫。

　　合理使用數據緩存。

　　控制好內存，不要全部數據放到內出做處理，可以邊讀邊處理。

　　少創造對象。

　　數據庫性能優化

　　使用存儲過程 如果在具體業務實現過程中，可以使用存儲過程操作數據庫可以盡量使用，由于存儲過程是存放在數據庫服務器上的一次性被設計、編碼、測試，被再次調用，需要執行該存儲過程可以很簡單的使用。可以提高響應速度，減少網絡使用流量等等。

　　硬件調整 影響數據庫性能的也可能是磁盤和網絡吞吐量，可以通過擴大虛擬內存，把數據庫服務器和主服務器分開部署。數據服務器吞吐量調為最大。

　　調整數據庫 如果在實際業務實現中對表查詢頻率過高，可以對表創建索引;按照where查詢條件建立索引，盡量為整型鍵建立為有且只有一個簇集索引，數據在物理上按順序在數據頁上，縮短查找范圍，為在查詢經常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆蓋查詢;但是索引不可太多，執行UPDATE DELETE INSERT語句需要用于維護這些索引的開銷量急劇增加;避免在索引中有太多的索引鍵;避免使用大型數據類型的列為索引;保證每個索引鍵值有少數行。

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