如何优化小型数据库的搜索速度？ (数据不多但查找数据库很慢)
在当今信息化社会中，小型数据库被广泛应用于各个领域，如财务、客户、销售等，为企业管理提供了方便。然而，随着数据的不断增加，小型数据库的搜索速度却越来越慢，这使得企业在管理过程中出现了很多问题，因此如何优化小型数据库的搜索速度，成为了当前热门话题。下面将从几个方面详细介绍如何考虑小型数据库的搜索速度问题，让企业管理更加便利。
一、索引策略优化
索引是提高小型数据库搜索速度的最基本的手段，索引策略的优化可以使得数据库的查询操作更加高效。这里提几个最常用的索引策略：
1.主键索引
主键索引是一种非常重要的索引，它是一种唯一标识表中每一行数据的索引，在创建表的时候就要确定主键，构建主键索引。使用主键索引可快速提取所需记录，提高数据库的搜索速度。
2.唯一索引
唯一索引的定义可以限定某一列不会出现重复值，不同于主键索引，不要求所有的记录都有索引，可根据实际情况选择创建唯一索引，提高数据库的搜索速度。
3.聚簇索引
聚簇索引是按照表中的某个字段来排序，使数据存储在物理上的相邻位置，可以避免数据的分散和碎片化，提高搜索速度，但如果不合理使用会影响数据库的查询性能。
二、优化查询语句
经过索引策略的调整，再从sql查询语句上进行优化也是一种提高数据库查询速度的方式。
1.把多个相关的查询的语句，合并为更少的语句。
2.尽可能的避免使用“非等值”查询，即使用不等于、大于、小于等操作符时，数据库的搜索速度会大大降低。
3.应尽量避免在查询中使用非条件、非限制性的操作，如ORDER BY、GROUP BY等操作，这些操作会消耗数据库的大量资源，导致搜索速度下降。
4.应该采用“前缀匹配原则”，把最常用和最常查询的字段放在语句前面，可提高数据检索的效率。
三、定期表的优化和维护
随着数据量会越来越大，表中数据的增加会致使数据库搜索速度降低，当数据达到一定规模后，数据库的性能会明显下降。我们需要通过对小型数据库表的优化和维护，使其能够充分发挥出搜索性能。
1.将不常用或者过期的数据移动到其他表中，以减少表内数据量。
2.定期进行数据备份，以便数据误删除后恢复
3.为表添加自动增长属性，防止表容量过大影响搜索速度。
4.清除表内垃圾数据，可以用delete from tablename where fieldname = NULL指令来清除字段中的null值。
小结
在应用小型数据库的过程中，要注意合理的索引策略的使用，充分利用索引数据库的行数，同时，对SQL语句进行优化，对于表的优化和维护也不能忽视。通过以上几点优化，可以有效提高小型数据库的搜索速度，使得企业管理更加便利。同时，小型数据库的使用也需要注意数据的安全性，加强对小型数据库的信息安全管控，保护数据资产的安全，是企业管理者不得不要考虑的问题。
相关问题拓展阅读：
mysql数据库有100万+数据，查询起来很慢了，如何优化
你好，你可以根据条件去添加索引，例如：
一、
所有mysql索引列类型都猛侍可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是更大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。
mysim和innodb存储引擎的表默认创建索引都是btree索引，目前mysql还不支持函数索引，但支持前缘索引，对字段前N个字符创建索引
二、mysql创建索引语法
Create index indexname on tablename( tablenamecol)
index_col_name:
col_name
如果你创建索引时搞错了，需要修改mysql索引我们可以用alert来修改索引，语法与create index创建索引差不多，我们就不说了，可以查看行穗相关手册。
下面我们来看一个关于mysql创建索引实例教程。
mysql>create index 档知卜cityname on city(city(2));
Query Ok,600 rows affected (0.26 sec)
Records :600 Duplicates:0 Warings 0:
我们现在来以city为条件进行查询，如下面。
->explain select * from city where city =’
www.111cn.net’ G
id:1
……
possible_keys:cityname
key:cityname
好了，现在我们来看看mysql删除索引等实例
Drop indexname on tablename
实例，我现在要删除刚才创建city索引
>drop index cityname on city;
Query ok, …..
如何解决SQL查询速度太慢?
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 “ORDER BY TASK_ID DESC” 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引缺纯（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，”index” 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，郑数得保证 type 至少达到 range 级别，更好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined:，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于伏丛咐执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+++| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+++|| 223 |+++
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+++| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+++|||+++
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+++| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+++|||+++
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = >> AND T.REL_DEVID = ”
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。
SQL Server查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足陪搭告
5、网络速度慢
6、查询枝辩出的数据量过大(可以采用多次查询，其他的方法降低数据量)
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who，活动的用户查看，原因是读写竞争芦明资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
对于数据可以参照下面几点
1、优化SQL语句，SQL语句对查询速度影响更大
2、对于经常查询的字凳物镇段作索引。但是这样枣粗会增加修改时的压力
4、优化SQLServer，比如给其分配固定的内存，预先分配查询内存，调整CPU使用率等。
5、优化硬件资源，比如使用更高的服务器或者硬盘，独立安排数据库的数据文件和索引文件，将数据文件分布于不同的物理硬盘上等等
6、考虑使用分布数据库或者对大表进行拆分
另外，2G的数据库应该不算很大了，我处理过18G的数据蚂好库，8000万条记录，查询速度可以被接受
把一个表族锋分成几个表，可以按，ID分开，比如,这样分成多个表,当然你可以用其它的方法分开,这样的SELECT的速度会快兆行晌点,其实你看到的耗时54秒,主要是输出速度太慢了,不是带巧查询慢
建议不要使用select * 这样数据量笑拍太大，可以加上select top 1000 * from hr_worktime
更好把一起不用的数据转碰州羡移到备份库，这里保留需要的最新数据即可迹猜。
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