PostgreSQL 语句调优

PostgreSQL 语句调优-Sql语句优化

---

做为一名优秀的码农，对于了解Sql如何调优是颇有必要的。。简单总结一下，
	
	1.对查询进行优化，应尽可能避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上创建索引(单表索引不能超过六个)
	2.使用更多的条件，缩小查找范围
	3.使用关联时，用小结果集驱动大结果集

(ps:下面的语句推荐给司机们，赶快上车)
--EXPLAIN：表示打出某sql的执行计划，看看是否走了全表，ANALYZE： 表示须要消耗的时间耗时，
EXPLAIN ANALYZE SELECT id,a FROM A;

---

下面是我平常用到的一些Sql优化点，你们能够借鉴一下

1. 查询字段优化 千万不要使用 SELECT * 用具体的字段列表替换 * ，不要返回用不到的字段

返回了没必要有的数据，就会浪费内存，加剧网络的负担下降性能 。若是表大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其余的连接访问表，后果严重！！

--correct SQL
SELECT * FROM A; 
--error SQL
SELECT id FROM A WHERE create_time >'2019-1-1';

2. where子句 like调优

若在关键词abc前面用了“%”，会致使该Sql走全表查询，除非必要，不然不要在关键词前加%
ps: 查询耗时和字段值总长度成正比

--error SQL 
SELECT id FROM A WHERE name LIKE '%abc%'；
--correct SQL
SELECT id FROM A WHERE name LIKE 'abc%'；

3. where子句 避免对null作判断

该判断将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，建议针对null字段设置默认值0

--error SQL 
SELECT id FROM A WHERE a ISNULL；
SELECT id FROM A WHERE a NOTNULL；
--correct SQL 能够在a上设置默认值0，确保表中a列没有null值
SELECT id FROM A WHERE a =0；
SELECT id FROM A WHERE a >0；

4. where子句 避免使用 != 或者 <>

该判断将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，建议将不等于 拆成 大于或者小于

--error SQL 
SELECT id FROM A WHERE a !=2017；
--correct SQL 
SELECT id FROM A WHERE a >2017 OR a <2017；

5. where子句 避免使用 or

使用or的子句能够分解成多个查询，而且经过union连接多个查询。它们的速度只同是否使用索引有关，若是查询使用到联合索引，用unionAll执行的效率更高，多个or字段的字句没有用到索引，改写成union的形式，再视图与索引匹配

--error SQL 
SELECT id FROM A WHERE a >2017 OR a <2017；
--correct SQL 
SELECT id FROM A WHERE a >2017
UNION ALL
SELECT id FROM A WHERE a <2017；

6. where子句 避免使用 NOT IN 或者 IN

NOT IN sql执行时，会转成 <> 将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，不推荐使用NOT IN
IN 也会使系统没法使用索引，而只能直接搜索表中的数据（ps：若是必定要使用in 注意在in后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现的最少的放在最后面，减小判断的次数）

--error SQL 
SELECT id FROM A WHERE a IN (2017,2018,2019)；
SELECT id FROM A WHERE a IN (SELECT id FROM B)；
--correct SQL  若是查询的是连续的值，可使用BETWEEN AND 函数
SELECT id FROM A WHERE a BETWEEN 2017 AND 2019
--correct SQL  若是只是IN中的子表结果集比较大，建议使用 EXISTS
SELECT id FROM A WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM B WHERE B.id=a)

7. where子句 EXISTS 和 IN 的使用方式

IN 是在内存中比较的，只执行一次，把B表中的全部id字段缓存起来，以后检查A表的id是否与B表中的id相等，若是id相等则将A表的记录加入到结果集中，直到遍历完A表的全部记录
EXISTS 须要查询数据库，因此当B的数据量比较大时，EXISTS效率优于IN

--error SQL  
SELECT id FROM A WHERE a IN (SELECT id FROM B)；
--correct SQL  
SELECT id FROM A WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM B WHERE B.id=a)
--correct SQL  若是只是IN子表查询结果，建议使用 EXISTS
SELECT id FROM A WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM B WHERE B.id=a)

8. where子句 避免在条件左侧使用算法

在where子句中的“=”左边进行函数、算数运算或其余表达式运算，系统可能没法正确的使用索引

--error SQL 
SELECT * FROM A WHERE a/2=100;
SELECT * FROM A WHERE SUBSTRING(a,1,4)=’6666’;
--correct SQL  
SELECT * FROM A WHERE a=100*2;
SELECT * FROM A WHERE a LIKE ’6666%’;

9. 避免使用 DISTINCT 和 ORDER BY

它会使查询变慢，这些动做能够改在客户端执行也能够

10. GROUP BY 和 HAVING 的优化

若是能在group by的having字句以前就能剔除多余的行，因此尽可能不要用他们来作剔除行的动做。最优执行顺序：select 的where字句选择全部合适的行，group用来分组统计，having用于剔除多余的分组。这样group by和having的开销小，查询快。对于大的数据进行分组和having十分消耗资源。若是group by的目的不包括计算，只是分组。Distinct更快

11. INNER JOIN 比 LEFT JOIN和RIGHT JOIN快

由于inner join是等值链接，或许返回的行数比较少.提倡使用内联INNER JOIN

12. UNION ALL 比 UNION 快

UNION在进行表连接后会筛选掉重复的记录，UNION ALL不会去除重复记录
UNION将会按照字段的顺序进行排序，UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回

13. 一次更新多条记录比分屡次更新每次一条快

意思就是使用批处理更有效率

--error SQL 
INSERT INTO A(id,a) VALUES (1,10);
INSERT INTO A(id,a) VALUES (2,16);
--correct SQL  
INSERT INTO A(id,a) VALUES (1,10),(2,16);