博客
关于我
数据库有关总结
阅读量:409 次
发布时间:2019-03-06

本文共 285 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

SQL 优化原则

在数据库查询中,优化的关键在于尽早、高效地过滤数据,避免进行无效的运算。因此,应该尽量避免在查询数据量大的数据时使用 join,而是通过一次查询获取整个表的数据,再在数据中进行操作,这样可以显著提升效率。

索引的作用与使用

索引能够显著提升查询速度,但也会在数据更新时带来额外负担。因此,索引的创建应重点考虑那些经常被用于 join 或 where 条件的列。需要注意的是,索引只对 <、<=、=、>、>=、BETWEEN、IN 以及某些情况下的 LIKE 运算有帮助。

索引的不足之处

虽然索引能显著提升查询速度,但也存在一些不足之处:

  • 索引会占用额
  • 转载地址:http://qbbkz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Panalog 日志审计系统 sprog_upstatus.php SQL 注入漏洞复现(XVE-2024-5232)
    查看>>
    Panalog 日志审计系统 前台RCE漏洞复现
    查看>>
    PANDA VALUE_COUNTS包含GROUP BY之前的所有值
    查看>>
    Pandas - 有条件的删除重复项
    查看>>
    pandas -按连续日期时间段分组
    查看>>
    pandas -更改重新采样的时间序列的开始和结束日期
    查看>>
    pandas :to_excel() float_format
    查看>>
    pandas :加入有条件的数据框
    查看>>
    pandas :将多列汇总为一列,没有最后一列
    查看>>
    pandas :将时间戳转换为 datetime.date
    查看>>
    pandas :将行取消堆叠到新列中
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame多索引透视表-删除空头和轴行
    查看>>
    pandas DataFrame的一些操作
    查看>>
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    Pandas df.iterrows() 并行化
    查看>>