常见SQL编写和优化

常见的SQL优化方式

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。

2. 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列是否存在null值，而后这样查询：

select id from t where num = 0

1. 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。

2. 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

对于union, 优先使用union all, 避免使用union。

UNION 由于会将各查询子集的记录作比较，故比起UNION ALL ，一般速度都会慢上许多。

通常来讲，若是使用UNION ALL能知足要求的话，务必使用UNION ALL。

1. in 和 not in 慎用，不然会致使全表扫描，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

1. 慎用模糊查询，使用 like 两边加“%”--形成索引失效。
   左边没有%,这个索引不会失效。下面的查询将致使全表扫描：
   

select id from t where name like '%abc%'

1. 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：
   

select id from t where num / 2 = 100

应改成:

select id from t where num = 100 * 2

1. 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

应改成(like 统计第6点):

select id from t where name like 'abc%'

1. 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。

2. 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。

3. 不要写一些没有意义的查询，如须要生成一个空表结构：
   

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，可是会消耗系统资源的，应改为这样：

create table #t(...)

1. in和exist。in 是把外表和内表做hash 链接，而exists是对外表做loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。所以，in用到的是外表的索引， exists用到的是内表的索引。

若是查询的两个表大小至关，那么用in和exists差异不大，

若是两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in

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)

1. 并非全部索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引,
   如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即便在sex上建了索引也对查询效率起不了做用。

2. 索引并非越多越好，索引当然能够提升相应的 select 的效率，但同时也下降了 insert 及 update 的效率，
   由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，因此怎样建索引须要慎重考虑，视具体状况而定。
   一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

3. 尽可能使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型，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时会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。

4. 尽量的使用 varchar 代替 char ，由于首先变长字段存储空间小，能够节省存储空间，
   其次对于查询来讲，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

5. 任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

6. 避免频繁建立和删除临时表，以减小系统表资源的消耗。
   临时表并非不可以使用，适当地使用它们可使某些例程更有效，例如，当须要重复引用大型表或经常使用表中的某个数据集时。可是，对于一次性事件，最好使用导出表。

7. 在新建临时表时，若是一次性插入数据量很大，那么可使用 select into 代替 create table，避免形成大量 log ，
   以提升速度；若是数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，而后insert。

8. 若是使用到了临时表，在存储过程的最后务必将全部的临时表显式删除，先 truncate table ，而后 drop table ，这样能够避免系统表的较长时间锁定。

9. 尽可能避免使用游标，由于游标的效率较差，若是游标操做的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
   使用基于游标的方法或临时表方法以前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法一般更有效。

10. 与临时表同样，游标并非不可以使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标一般要优于其余逐行处理方法，尤为是在必须引用几个表才能得到所需的数据时。
    在结果集中包括“合计”的例程一般要比使用游标执行的速度快。若是开发时间容许，基于游标的方法和基于集的方法均可以尝试一下，看哪种方法的效果更好。

11. 尽可能避免大事务操做，提升系统并发能力。

12. 尽可能避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理

参考：https://blog.csdn.net/jie_liang/article/details/77340905
http://www.javashuo.com/article/p-zoacmmmk-gr.html