sql优化原则与技巧

加快sql查询是很是重要的技巧，简单来讲加快sql查询的方式有如下几种：
1、索引的引用

一、索引通常能够加速数据的检索速度，加速表与表之间的连接，提升性能，因此在对海量数据进行处理时，考虑到信息量比较大，应该对表创建索引，包括在主键上创建聚簇索引，将聚合索引创建在日期刊上等。索引的优势有不少，可是对于索引的创建，还须要考虑实际状况，而不是对每个列创建一个索引，好比针对大表的分组、排序等字段，都要创建相应索引，同时还应该考虑创建符合索引。增长索引的同时也有不少很差的方面，首先，建立索引和维护索引都耗费时间，且随着数据量的增长而增长；其次，索引占据物理空间，聚簇索引的空间更大。最后，当对表进行增长、删除和修改的时候，索引也要动态的维护。因此索引的引用有如下几个原则：

（1）当插入数据为表中数据的百分之10以上时，首先须要删除该表的索引来提升数据的插入效率，而后再从新创建索引；

（2）避免在索引列上使用函数或计算，在where字句中，若是索引是函数的一部分，优化器将再也不使用索引，将使用全表扫描；例如：

select * from table where hh*10>1000;//低效
select * from table where hh>1000/10;//更高效

（3）尽可能避免在索引列上使用not，!=和<>，索引只能告诉什么在表中，而不能告诉什么不在表中，当数据库赶上以上几种符号时，将再也不使用索引，使用全表扫描

（4）检索中不要对索引进行处理，如TRIM，TO_DATE，类型转换等，这会破坏索引

（5）避免在索引列上使用IS NULL 或 IS NOT NULL。避免在索引列上使用任何能够为空的列，这样将没法使用此索引。由于空值不存在于索引列中，因此当where字句中对索引进行空值比较，将没法使用该索引。

（6）在索引列上，使用>=代替>，好比：

select * from table where hh>10;//低效
select * from table where hh>=10.0000001//相对高效

2、SQL语句的优化

介绍几种SQL语句的优化技巧：

（1）where字句中的连接顺序

oracle采用自下而上的顺序解析where字句，因此表之间的连接必须写在其余where条件以前，那些能够滤过大量纪录的条件必须写在where字句的末尾，例如：

select * from table e
      where h>500     
                  and d='001'
                  and 25<(select count(*) 
                               from table 
                               where count=e.count);  //低效

select * from table e
      where  25<(select count(*) 
                          from table 
                          where count=e.count);    
                   and  h>500
                   and d='001';//更高效     

（2）删除全表时，用truncate而不用delete。由于truncate是ddl不是dml（truncate只能在删除全表时使用），例如：

Truncate table account；
比
delete from account；
快1000倍

（3）尽可能多使用commit，只要有可能就对程序中每一个delete，insert，update使用commit，这样系统会由于commit所释放的资源而大大提升效率。

（4）用exists代替in，能够提升查询的效率。例如：

SELECT * FROM ACCOUNT
    WHERE AC_CODE 
    NOT IN (
              SELECT CODE
              FROM GOODS
              WHERE NUM='001')       //低效

SELECT * FROM ACCOUNT
    WHERE NOT EXISTS
       （SELECT CODE
          FROM GOODS
          WHERE CODE=ACCOUNT.AC_CODE
           AND NUM='001')             //更高效

（5）使用group by

能够将不须要的语句在group by以前过滤掉

（6）避免使用HAVING字句

HAVING字句只有在检索出全部记录以后，才会对结果集进行过滤，这样涉及到排序，统计等操做，若是能经过WHERE字句限制记录的数目，就能够减小开销。用Where子句替换HAVING子句，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. (非oracle中)on、where、having这三个均可以加条件的子句中，on是最早执行，where次之，having最后，由于on是先把不 符合条件的记录过滤后才进行统计，它就能够减小中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，由于它过滤数据后 才进行sum，在两个表联接时才用on的，因此在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的状况下，若是要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是同样的，只是where可使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢若是要涉及到计算的字 段，就表示在没计算以前，这个字段的值是不肯定的，根据上篇写的工做流程，where的做用时间是在计算以前就完成的，而having就是在计算后才起做 用的，因此在这种状况下，二者的结果会不一样。在多表联接查询时，on比where更早起做用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表 后，再由where进行过滤，而后再计算，计算完后再由having进行过滤。因而可知，要想过滤条件起到正确的做用，首先要明白这个条件应该在何时起做用，而后再决定放在那里 。

（7）有条件的使用union-all代替union提升效率

（8）在全部查询的SQL语句中要特别注意减小对表的查询，如：

（9）select字句中避免使用*

当想在select字句中列出全部的列时，使用*是一个很方便，可是很低效的方法，由于在oracle中，会经过查询数据字典，将*依次转换为全部的列名，很耗时

（10）Order by语句

ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也能够将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将下降查询速度。仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会下降性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，也能够为所使用的列创建另一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。

（11）带通配符(%)的like语句

目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。能够采用以下的查询SQL语句:

    select * from employee where last_name like '%cliton%';

这里因为通配符(%)在搜寻词首出现，因此Oracle系统不使用last_name的索引。在不少状况下可能没法避免这种状况，可是必定要心中有底，通配符如此使用会下降查询速度。然而当通配符出如今字符串其余位置时，优化器就能利用索引。在下面的查询中索引获得了使用:

    select * from employee where last_name like 'c%';

（12）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最早处理，在FROM子句中包含多个表的状况下,你必须选择记录条数最少的表做为基础表。若是有3个以上的表链接查询, 那就须要选择交叉表(intersection table)做为基础表, 交叉表是指那个被其余表所引用的表。

（13） 整合简单,无关联的数据库访问： 
若是你有几个简单的数据库查询语句,你能够把它们整合到一个查询中(即便它们之间没有关系) 

（14）删除重复记录： 
最高效的删除重复记录方法 ( 由于使用了ROWID)例子： 
DELETE  FROM  EMP E  WHERE  E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) 
FROM  EMP X  WHERE  X.EMP_NO = E.EMP_NO); 

（15）使用表的别名(Alias)：

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Column上.这样一来,就能够减小解析的时间并减小那些由Column歧义引发的语法错误。

（16）sql语句用大写的；由于oracle老是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行 
（17） 在java代码中尽可能少用链接符“＋”链接字符串！ 

（18） 老是使用索引的第一个列： 
若是索引是创建在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引 

3、函数的使用技巧

虽然有时肆意的使用函数，会将性能下降，可是用好函数有时也能提升性能和可读性。如：

 

其余的一些方法能够参考http://www.cnblogs.com/ziyiFly/archive/2008/12/24/1361380.html