SQL 大数据查询如何进行优化？ SQL_where条件的优化

在关系数据库中，除在数据库的物理设计、关系规范化等方面进行优化外，一个简单直接有效的方法是对SQL语句进行调整，减小计算量和内存需求，提升响应速度。 

总结以下几项：

一、where条件过滤数据多的放在前面，减小产生的临时表的数据量

二、在须要当条件的列上加索引，避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by，不要判断=null或!=,<>，where 子句中使用 or ，in 和 not in 也要慎用，都会致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，索引也能够按期维护任务里从新创建索引（表上频繁发生update,delete操做时须要重建）

三、like查询也将致使全表扫描：select id from t where name like '%abc%'，若要提升效率，能够考虑全文检索。

四、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，能够改成强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num

五、尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操做和函数操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描六、索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，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

六、不要更新汇集索引数据列，索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将致使整个表记录的顺序的调整，会耗费至关大的资源

七、避免频繁建立和删除临时表

八、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。

SQL_where条件的优化

 

原则,多数数据库都是从 左到右的顺序处理条件,把能过滤更多数据的条件放在前面,过滤少的条件放后面

SQL1: select * from employee

            where salary >1000     --条件1,过滤的数据较少

                 and   dept_id='01'    --条件2,过滤的数据比条件1多

上面的SQL就不符合咱们的原则了,应该把过滤数据更多的条件放在前面,所以改成下面这样更好

             select * from employee

              where   dept_id='01'     --过滤更多数据的条件放在前面

                  and   salary > 1000

在关系数据库中，除在数据库的物理设计、关系规范化等方面进行优化外，一个简单直接有效的方法是对SQL语句进行调整，减小计算量和内存需求，提升响应速度。 
　　a.对同一表格进行多个选择运算 
　　选择条件的排列顺序对性能有较大影响，由于不只影响索引的选取，并且关系到临时表的大小。现如下面的查询语句为例进行说明： 
　　select * from customer 
　　where city=’beijing’ and fname=’li’ 
　　若表中存在100万条记录，其中city=’beijing’的10万，fname=’li’的为2万，其中city=’beijing’的 为2千，在SQL Server中，查询条件的选取是从左到右使用的，于是，执行第一个条件结果返回一个10万行的临时表，而后再从中进行选择，从而获得 最终结果。若是把选择条件改成where fname=’li’ and city=’beijing’，则先获得一个2万行的临时表，再获得一样的结 果。因而可知，选择条件的选取极大的影响着查询语句的计算量，因此，要提升查询的响应速度，能够将较严格的条件写在前面，较弱的条件放在后面。

集合30条

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  
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：引。
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
3.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。
4.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
5.in 和 not in 也要慎用，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
6.下面的查询也将致使全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提升效率，能够考虑全文检索。
7.若是在 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
8.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
9.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'
10.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。
11.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。
12.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(...)
13.不少时候用 exists 代替 in 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)
14.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。
15.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。
16.应尽量的避免更新 clustered 索引数据列，由于 clustered 
索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将致使整个表记录的顺序的调整，会耗费至关大的资源。若应用系统须要频繁更新 clustered 
索引数据列，那么须要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.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。
18.尽量的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar 
，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。
19.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。
20.尽可能使用表变量来代替临时表。若是表变量包含大量数据，请注意索引很是有限（只有主键索引）。
21.避免频繁建立和删除临时表，以减小系统表资源的消耗。
22.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。
23.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。
24.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。
25.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。
26.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。
27.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。
28.在全部的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET 
NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽可能避免大事务操做，提升系统并发能力。

30.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。