实验探究：如何优化数据库查询 (数据库实验 查询优化)
随着互联网的不断发展，数据的存储和处理变得越来越重要。而数据库作为现代应用开发中最为常见的数据存储方式，也越来越受到重视。查询是数据库应用中最为重要的操作之一，因此对数据库查询进行优化就显得尤为重要。本文将从实验的角度出发，探究如何优化数据库查询。
实验环境与数据
实验的环境采用的是MySQL数据库，版本为8.0.23。为了模拟真实的应用场景，我们使用一份具有代表性的数据集——北美500强企业的工资数据。该数据集包含了500家企业的薪资数据，其中包括企业名称、职位、薪资等信息。我们将数据集导入MySQL数据库中，并设置了主键和索引。
实验目标
本次实验的目标是优化查询语句的性能，即从以下几个方面入手：
1. 查询语句的编写方式；
2. 索引的使用；
3. 数据库的调优参数。
实验方案
实验共分为以下三个方面，我们将从简单到复杂的方式进行探究。
方案一：基础查询语句优化
我们需要使用基础的查询语句来查询数据，以了解查询语句的性能。然后，我们将对基础查询语句进行优化。我们将从以下两个方面入手：
1. 减少查询结果数量；
2. 优化查询语句中的条件过滤。
方案二：索引优化
索引是数据库查询的关键，正确使用索引可以大大提高数据库查询的效率。我们将对查询语句中的索引使用进行优化，具体包括以下几个方面：
1. 应该选择哪种类型的索引；
2. 对索引进行合理的配置和管理；
3. 使用复合索引来优化查询语句。
方案三：数据库调优参数优化
除此之外，数据库本身也有很多配置参数可以进行调优，从而提高查询的效率。我们可以通过调整以下参数来优化数据库查询：
1. 适当增加缓存的大小；
2. 调整更大连接数；
3. 调整查询缓存的大小。
实验结果
在实验过程中，我们发现：
1. 针对不同类型的查询语句，应该采取不同的优化策略。对于简单的查询语句，优化条件过滤是最有效的；而对于复杂的查询语句，则应该优先考虑索引的使用。
2. 在使用索引时，应该选择适合自己数据库的索引类型。例如，在MySQL数据库中，B-tree索引是最常用的索引类型，但是在某些场景下，Hash索引或Full-text索引等索引类型也可以起到更好的优化效果。
3. 对于大数据量的数据库，适当调整缓存和连接等参数可以有效地提高查询的效率。
综上所述，针对不同类型的数据库查询，我们应该采取不同的优化方式。通过实验的方法，我们可以在实际应用中优化数据库查询，提高数据库的查询性能，提高应用程序的响应速度。
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数据库性能优化是无止境的 无论哪种优化技术只是一种手段 但最重要的不是技术 而是思想 掌握了索引优化技术仅仅刚入门 只有融会贯通 举一反三才能成为高手
本文引用一套实验室信息管理系统（LIS）使用的数据库 假设我们要查询 年 月做检验的患者记录 条件是大于 岁 姓周的患者 最终结果按检查日期进行倒序排列 要使用的表有三个
◆lis_report 报告主表 我们要用到的字段包括i_checkno（检查号） d_checkdate（检查日期） i_patientid（患者ID）
◆m_patient 患者信息表 我们要用到的字段包括i_patientid（患者ID） s_name（患者姓名） s_code（患者住院号） i_age（患者年龄） i_dept（患者所在病区）
◆lis_code_dept 病区信息表 我们要用到的字段包括i_id（病区ID 主键 与m_patient中的i_dept关联） s_name（病区名）
最胡蔽终我们构造的SQL如下
select a i_checkno a d_checkdate b s_name b s_code b i_age c s_name from lis_report a inner join m_patient b on a i_patientid = b i_patientid inner join lis_code_dept c on b i_dept = c i_id where a d_checkdate > and a d_checkdate = and b s_name like 周% order by a d_checkdate desc
我们的SQL使用的这三张表除了创建主键时自动创建的索引外 均未创建其它索引 下图是无索引时的执行计划
表m_patient和lis_report都使用了全表扫描 m_patient全表扫描的成本是 lis_report全表扫描的成本是 只有表lis_code_dept因关联时使用的是其主键 因此这里使用了主键索引 从而避免了全表扫描 它的成本是 我们知道提高查询性能的目标之一就是消灭掉全表扫描 因此我们应该给表m_patient和lis_report加上适当的索引 在SQL代码的where子句中 对m_patient表 我们引用了i_age和s_name字段 对lis_report表 我们引用了d_checkdate字段 通常给这些条件中引用的字段加上索引会提高查询速度 我们先给m_patient的i_gae字段加上索引 下面是对应的执行计划
表m_patient的全表扫描消失了 取而代之的是索引唯一性扫描 成本从 一下子降低到 了 注意这里并未使用我们给i_age增加的索引 但却靠它触发了使用表主键对应的索引 但表lis_report仍然是全表扫描 由于where子句中引用了该表的d_checkdate字段 因此我们给该字段加上索引看看效果
表lis_report的全表扫描消失了 取而代之的是索引范围降序扫描（INDEX RANGE SCAN DESCENDING） 成本也从 下降到 注意这里的索引范围降序扫描的来历 因为我的where子句中引用d_checkdate是介于 至 的一个范围 这时引用的这种字段上建立的索引通常都是执行范围扫描 因为这种条件返回的值往往不止一行高棚 使用降序扫描的原因是order by子句使用了降序排序 如果我们将SQL代码中的 order by a d_checkdate desc 改为 order by a d_checkdate 则变为索引范围扫描（INDEX RANGE SCAN）
至此我们全部消除了全表扫描 我们看到加上索引后 查询执戚做则行的成本开销也有所降低 因为数据库表中的记录数不大 因此效果不太明显 如果有上百万条记录则会更直观
lishixinzhi/Article/program/Oracle/202311/18362
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