sql语句优化（一）

sql语句优化

在说到sql语句优化的时候，必须考虑我们为啥要优化它，优化它给我们能带来啥好处，是否是.那我们如今就先说说为啥要优化它啦

　　1.SQL语句是对数据库进行操做的唯一途径，对数据库系统的性能起着决定性的做用。

　　2.SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。

　　3.SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。

　　4.SQL语句有不一样的写法，在性能上的差别很是大。

　　5.SQL语句易学，但难精通。

就由于前两条我们也要考虑一下优化一下sql语句.优化sql语句的作好方式就是从自身作起，从我们写第一句代码的时候就要注意，如今我就一一道来。（自我约束sql语句）

最好不要用自增属性字段做为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失。

表的设计具体注意的问题：
 

    一、数据行的长度不要超过8020字节，若是超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而形成存储碎片，下降查询效率。

    二、可以用数字类型的字段尽可能选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会下降查询和链接的性能，并会增长存储开销。这是由于引擎在处理查询和链接回逐个比较字符串中每个字符，而对于数字型而言只须要比较一次就够了。

    三、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快，可是耗存储空间，varchar查询相对慢一些可是节省存储空间。在设计字段的时候能够灵活选择，例如用户名、密码等 长度变化不大的字段能够选择CHAR，对于评论等长度变化大的字段能够选择VARCHAR。

    四、字段的长度在最大限度的知足可能的须要的前提下，应该尽量的设得短一些，这样能够提升查询的效率，并且在创建索引的时候也能够减小资源的消耗。

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查询的优化 
 

保证在实现功能的基础上，尽可能减小对数据库的访问次数；经过搜索参数，尽可能减小对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；可以分开的操 做尽可能分开处理，提升每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽可能把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽可能简单；在查询时，不要过多地使用通配符如 SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的状况下尽可能限制尽可能结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,由于某些状况下用户是不须要那么多的数据的。  
 

具体要注意的：
 

1.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

能够在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，而后这样查询：

select id from t where num=0
 

2.应尽可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符，不然将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将没法经过索引来肯定将要命中的行数,所以须要搜索该表的全部行。
 

3.应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来链接条件，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

能够这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20
 

4.in 和 not in 也要慎用，由于IN会使系统没法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3
 

5.尽可能避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎没法利用索引。 

见以下例子： 

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ 

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ 

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ 

即便NAME字段建有索引，前两个查询依然没法利用索引完成加快操做，引擎不得不对全表全部数据逐条操做来完成任务。而第三个查询可以使用索引来加快操做。
 

6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会致使全表扫描。由于SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，若是在编译时创建访问计划，变量的值仍是未知的，于是没法做为索引选择的输入项。
以下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

能够改成强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num
 

7.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：  www.2cto.com  

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 

应改成: 

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

 

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 

应改成: 

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

 

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 

应改成: 

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 

即：任何对列的操做都将致使表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽量将操做移至等号右边。
 

8.应尽可能避免在where子句中对字段进行函数操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改成:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
 

9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其余表达式运算，不然系统将可能没法正确使用索引。
 

10.在使用索引字段做为条件时，若是该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段做为条件时才能保证系统使用该索引，不然该索引将不会被使用，而且应尽量的让字段顺序与索引顺序相一致。
 

11.不少时候用 exists是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(   www.2cto.com  

(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) 

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( 

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 

二者产生相同的结果，可是后者的效率显然要高于前者。由于后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

若是你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，并且浪费服务器资源。能够用EXISTS代替。如： 

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 

能够写成： 

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
 

常常须要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如： 

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替 

WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a 

LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL 

SELECT hdr_key FROM hdr_tbl 

WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
 

三种写法均可以获得一样正确的结果，可是效率依次下降。
 

20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器没法执行一些原本能够进行的优化操做。例如: 

SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000 

在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,由于60000是个整型数。咱们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
 

21.充分利用链接条件，在某种状况下，两个表之间可能不仅一个的链接条件，这时在 WHERE 子句中将链接条件完整的写上，有可能大大提升查询速度。 

例： 

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO 

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO 

第二句将比第一句执行快得多。
 

2二、使用视图加速查询 

把表的一个子集进行排序并建立视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操做，并且在其余方面还能简化优化器的工做。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 

FROM cust，rcvbles   www.2cto.com  

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 

AND rcvblls.balance>0 

AND cust.postcode>“98000” 

ORDER BY cust.name

若是这个查询要被执行屡次而不止一次，能够把全部未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序： 

CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES 

AS 

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 

FROM cust，rcvbles 

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 

AND rcvblls.balance>0 

ORDER BY cust.name 

而后如下面的方式在视图中查询： 

SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES 

WHERE postcode>“98000” 

视图中的行要比主表中的行少，并且物理顺序就是所要求的顺序，减小了磁盘I/O，因此查询工做量能够获得大幅减小。
 

2三、能用DISTINCT的就不用GROUP BY 

SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 

可改成： 

SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
 

24.能用UNION ALL就不要用UNION   www.2cto.com  

UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减小不少没必要要的资源 

25.尽可能不要用SELECT INTO语句。 

SELECT INOT 语句会致使表锁定，阻止其余用户访问该表。

网上收集，以供参考。