一、Oracle数据库

• 表空间：将普通表、事件表、日志表、图像表、索引等放入不同的表空间
• 添加分区-对表按年或月进行分区
• 添加索引
• 物化视图
• 并行查询

二、PostgreSQL优化

2.1 ANALYZE

周期性地运行 ANALYZE，或者在对表的大部分内容做了更改之后马上运行它是个好习惯，准确的统计信息将帮助规划器选择最合适的查询规划，并因此而改善查询处理的速度。
一种比较经常采用的策略是每天在低负荷的时候运行一次 VACUUM 和 ANALYZE。

三、表优化

• 垂直切分-分库
• 水平切分-分表
• 分区
• 中间表
• 数据库至少达到第三范式或BCNF范式。
• 去除冗余列和衍生列。
• 反规范化设计-合理增加冗余字段，提升查询效率。
• 预留字段

四、索引优化

• 对频繁作为查询条件的列添加索引。
• 避免对经常更新的表添加过多的索引。
• 数据量小的表最好不要使用索引。
• 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，在不同值很少的列上不要建立索引。
• 当唯一性是某种数据本身的特征时，指定唯一索引。
• 对频繁进行排序或分组的列上建立索引，如果待排序的列有多个，则可以建立组合索引。
• 规则索引-对主键按业务规则进行设计，而不是使用uuid。

五、SQL调优

5.1 GROUP BY优化

在GROUP BY分组之前先在WHERE子句中过滤掉不必要的数据。

5.2 UNION ALL和UNION优化

UNION ALL和UNION UNION ALL的执行效率比UNION高。

5.3 INSERT优化

使用INSERT语句一次插入多条记录比使用多条INSERT语句执行效率高。

5.4 TRUNCATE优化

TRUNCATE的执行效率比DELETE高。

5.5 IN优化

在IN子句中把命中率高的项放到最前面。

5.5.1 IN和OR对比

IN执行效率比OR高。

5.5.2 IN和EXISTS对比

• IN适合于外表大而内表小的情况 走的是外表的索引。
• EXISTS适合于外表小而内表大的情况 走的是内表的索引。

5.6 NOT EXISTS和NOT IN对比

• NOT EXISTS任何时候都比NOT IN要快。
• 因为如果查询语句使用了NOT IN，那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引； 而NOT EXTSTS的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用NOT EXISTS 都比NOT IN 要快。

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