数据库性能优化手法

1.建立必要的索引 （在常常检索的字段进行建立索引，好比以图书名称来进行检索，就须要在这个图书名称的字段建立索引）

2.使用预编译查询( 程序中一般是根据用户的输入来动态执行 SQL 语句，这时应该尽可能使用参数化 SQL ，这样不只能够避免 SQL 注入漏洞攻击，最重要数据库会对这些参数化 SQL 执行 预编译，这样第一次执行的时候 DBMS 会为这个 SQL 语句进行查询优化而且执行预编 译，这样之后再执行这个 SQL 的时候就直接使用预编译的结果，这样能够大大提升执 行的速度。)

3.调整 WHERE 子句中的链接顺序

DBMS 通常采用自下而上的顺序解析 WHERE 子句，根据这个原理 , 表链接最好写

在其余 WHERE 条件以前，那些能够过滤掉最大数量记录。

好比下面的 SQL 语句性能较差：

SELECT *
FROM T_Person
WHERE FSalary > 50000
AND FPosition= ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM T_Manager
WHERE FManagerId=2);

咱们将子查询的条件放到最前面，下面的 SQL 语句性能比较好：

SELECT *
FROM T_Person
WHERE
25 < (SELECT COUNT(*) FROM T_Manager
WHERE FManagerId=2)
AND FSalary > 50000
AND FPosition= ‘MANAGER’ ;

4.SELECT语句中避免使用'*'

 

5.尽可能将多条 SQL语句压缩到一句SQL中

6.用Where子句替换 HAVING 子句（

避免使用 HAVING 子句，由于 HAVING 只会在检索出全部记录以后才对结果集

进行过滤。若是能经过 WHERE 子句限制记录的数目，那就能减小这方面的开销。

HAVING 中的条件通常用于聚合函数的过滤，除此而外，应该将条件写在 WHERE 子

句中

）

7. 使用表的别名

当在 SQL 语句中链接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每一个列名上。这

样就能够减小解析的时间并减小那些由列名歧义引发的语法错误。

8.用EXISTS替代 IN

在查询中，为了知足一个条件，每每须要对另外一个表进行联接，在这种状况下，使

用 EXISTS 而不是 IN 一般将提升查询的效率，由于 IN 子句将执行一个子查询内部的排

序和合并。下面的语句 2 就比语句 1 效率更加高。

语句 1 ：

SELECT * FROM T_Employee
WHERE FNumber> 0
AND FDEPTNO IN (SELECT FNumber
FROM T_Department
WHERE FMangerName = 'Tome')
语句 2：
SELECT * FROM T_Employee
WHERE FNumber > 0
AND EXISTS (SELECT 1
FROM T_Department
WHERE T_Department. FDEPTNO = EMP.FNumber
AND FMangerName = ‘MELB’ )

9.用表链接替换 EXISTS

一般来讲，表链接的方式比 EXISTS 更有效率，所以若是可能的话尽可能使用表连

接替换 EXISTS 。下面的语句 2 就比语句 1 效率更加高。

语句 1 ：

SELECT FName FROM T_Employee
WHERE EXISTS
(
SELECT 1 FROM T_Department
WHERE T_Employee.FDepartNo= FNumber
AND FKind='A'
);
语句 2：
SELECT FName FROM T_Department, T_Employee
WHERE T_Employee. FDepartNo = T_Departmen. FNumber
AND FKind = ‘A ’ ;

10.避免在索引列上使用计算

在 WHERE 子句中，若是索引列是计算或者函数的一部分， DBMS 的优化器将不

会使用索引而使用全表扫描。

例以下面的 SQL 语句用于检索月薪的 12 倍大于两万五千元的员工：

SELECT *FROM T_Employee
WHERE FSalary * 12 >25000;

因为在大于号左边的是 FSalary 与 12 的成绩表达式，这样 DBMS 的优化器将不会

使用字段 FSalary 的索引，由于 DBMS 必须对 T_Employee 表进行全表扫描，从而计算

FSalary * 12 的值，而后与 25000 进行比较。将上面的 SQL 语句修改成下面的等价写法

后 DBMS 将会使用索引查找，从而大大提升了效率：

SELECT *FROM T_Employee
WHERE FSalary >25000/12;

一样的，不能在索引列上使用函数，由于函数也是一种计算，会形成全表扫描。下

面的语句 2 就比语句 1 效率更加高。

语句 1 ：

SELECT * FROM T_Example
WHERE ABS(FAmount)=300
语句 2：
SELECT * FROM T_Example
WHERE FAmount=300 OR FAmount=-300

11.用UNION ALL 替换 UNION

当 SQL 语句须要 UNION 两个查询结果集合时，即便检索结果中不会有重复的记

录，若是使用 UNION 这两个结果集一样会尝试进行合并，而后在输出最终结果前进行

排序。

所以，若是检索结果中不会有重复的记录的话，应该用 UNION ALL 替代 UNION ，这

样效率就会所以获得提升。下面的语句 2 就比语句 1 效率更加高。

语句 1 ：

SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS1
WHERE TRAN_DATE = '20010101'
UNION
SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS2
WHERE TRAN_DATE ='20010102'

语句 2 ：

SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS1
WHERE TRAN_DATE ='20010101'
UNION ALL
SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS2
WHERE TRAN_DATE = '20010102'

12.避免隐式类型转换形成的全表扫描

T_Person 表的字符串类型字段 FLevel 为人员的级别，在 FAge 字段上建有索引。

咱们执行下面的 SQL 语句用于检索全部级别等于 10 的员工：

SELECT FId,FAge,FName
FROM T_Person
WHERE FAge=10

在这个 SQL 语句中，将字符串类型字段 FLevel 与数值 10 进行比较，因为在大部

分数据库中隐式转换类型中数值类型的优先级高于字符串类型，所以 DBMS 会对 FAge

字段进行隐式类型转换，至关于执行了下面的 SQL 语句：

SELECT FId,FAge,FName
FROM T_Person
WHERE TO_INT(FAge)=10

因为在索引字段上进行了计算，因此形成了索引失效而使用全表扫描。所以应将

SQL 语句作以下修改：

SELECT FId,FAge,FName
FROM T_Person
WHERE FAge='10'

13.防止检索范围过宽

若是 DBMS 优化器认为检索范围过宽，那么它将放弃索引查找而使用全表扫描。

下面是几种可能形成检索范围过宽的状况：

使用 IS NOT NULL 或者不等于判断，可能形成优化器假设匹配的记录数太多。

使用 LIKE 运算符的时候， "a%" 将会使用索引，而 "a%c" 和 "%c" 则会使用全表扫描，因

此 "a%c" 和 "%c" 不能被有效的评估匹配的数量。

14.事务

若是要执行一系列的操做，而这些操做最终是以总体的原子操做的形式完成的话，

事务就是必须的。关于事务的理论中，银行转帐问题是最经典的例子：当把钱从一个银

行账号转移至另一个银行账号的时候，这个操做要由两个步骤来完成，首先要将资金

从一个银行账号取出，而后再将其存入另外一个银行账号。若是资金已经从一个银行账号

取出了，在将资金存入另外一个银行账号以前或者进行当中发生异常状况 ( 包括程序内部

异常、服务器当机、目标账号被冻结 ) ，若是没有事务保护就会出现源账号中的资金已

经减小了，可是目标账号中的资金并无增长的情况。

事务是关键业务系统开发中很是关键性的服务，对于关键性业务系统若是没有采用事

务，那么这个系统能够说是不可用的。