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SQL语句优化技巧

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【网学网提醒】:网学会员,鉴于大家对SQL语句优化技巧十分关注,会员在此为大家搜集整理了“SQL语句优化技巧”一文,供大家参考学习!


    以下并非本人整理,但是看后感觉相当不错,特此分享。
    1、应用程序中,保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数;通过
    搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担;能够分
    开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度;在数据窗口使用SQL时,尽量把使
    用的索引放在选择的首列;算法的结构尽量简单;在查询时,不要过多地使用通配
    符如SELECT*FROMT1语句,要用到几列就选择几列如:SELECTCOL1,COL2FROM
    T1;在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECTTOP300
    COL1,COL2,COL3FROMT1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在
    应用中使用数据库游标,游标是非常有用的工具,但比使用常规的、面向集的SQL
    语句需要更大的开销;按照特定顺序提取数据的查找。
    2、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无法执行一些本来可以进
    行的优化操作。例如:
    SELECTnameFROMemployeeWHEREsalary>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,因为60000
    是个整型数。我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。
    3、尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作,这将导致引擎放弃
    使用索引而进行全表扫描。如:
    SELECT*FROMT1WHEREF1/2=100
    应改为:
    SELECT*FROMT1WHEREF1=100*2
    SELECT*FROMRECORDWHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
    应改为:
    SELECT*FROMRECORDWHERECARD_NOLIKE‘5378%’
    SELECTmember_number,first_name,last_nameFROMmembers
    WHEREDATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE())>21
    应改为:
    SELECTmember_number,first_name,last_nameFROMmembers
    WHEREdateofbirth    即:任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询
    时要尽可能将操作移至等号右边。
    4、避免使用!=或<>、ISNULL或ISNOTNULL、IN,NOTIN等这样的操作符,
    因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如:
    SELECTidFROMemployeeWHEREid!='B%'
    优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
    
    5、尽量使用数字型字段,一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信
    息的字段
    设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在
    处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一
    次就够了。
    6、合理使用EXISTS,NOTEXISTS子句。如下所示:
    1.SELECTSUM(T1.C1)FROMT1WHERE(
    (SELECTCOUNT(*)FRO
    MT2WHERET2.C2=T1.C2>0)
    2.SELECTSUM(T1.C1)FROMT1WHEREEXISTS(
    SELECT*FROMT2WHERET2.C2=T1.C2)
    两者产生相同的结果,但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁
    定的表扫描或是索引扫描。
    如果你想校验表里是否存在某条纪录,不要用count(*)那样效率很低,而且浪费服
    务器资源。可以用EXISTS代替。如:
    IF(SELECTCOUNT(*)FROMtable_nameWHEREcolumn_name='xxx')
    可以写成:
    IFEXISTS(SELECT*FROMtable_nameWHEREcolumn_name='xxx')
    经常需要写一个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:
    1.SELECTa.hdr_keyFROMhdr_tbla----tbla表示tbl用别名a代替
    WHERENOTEXISTS(SELECT*FROMdtl_tblbWHEREa.hdr_key=b.hdr_key)
    2.SELECTa.hdr_keyFROMhdr_tbla
    LEFTJOINdtl_tblbONa.hdr_key=b.hdr_keyWHEREb.hdr_keyISNULL
    3.SELECThdr_keyFROMhdr_tbl
    WHEREhdr_keyNOTIN(SELECThdr_keyFROMdtl_tbl)
    三种写法都可以得到同样正确的结果,但是效率依次降低。
    7、尽量避免在索引过的字符数据中,使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法
    利用索引。
    见如下例子:
    SELECT*FROMT1WHERENAMELIKE‘%L%’
    SELECT*FROMT1WHERESUBSTING(NAME,2,1)=’L’
    SELECT*FROMT1WHERENAMELIKE‘L%’
    即使NAME字段建有索引,前两个查询依然无法利用索引完成加快操作,引擎不得不
    对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。
    8、分利用连接条件,在某种情况下,两个表之间可能不只一个的连接条件,这
    时在WHERE子句中将连接条件完整的写上,有可能大大提高查询速度。
    例:
    SELECTSUM(A.AMOUNT)FROMACCOUNTA,CARDBWHEREA.CARD_NO=B.CARD_NO
    SELECTSUM(A.AMOUNT)FROMACCOUNTA,CARDBWHEREA.CARD_NO=B.CARD_NO
    ANDA.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
    第二句将比第一句执行快得多。
    9、消除对大型表行数据的顺序存取
    尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用
    顺序存取。如:
    SELECT*FROMordersWHERE(customer_num=104ANDorder_num>1001)OR
    order_num=1008
    解决办法可以使用并集来避免顺序存取:
    SELECT*FROMordersWHEREcustomer_num=104ANDorder_num>1001
    UNION
    SELECT*FROMordersWHEREorder_num=1008
    这样就能利用索引路径处理查询。
    10、避免困难的正规表达式
    LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时
    间。例如:SELECT*FROMcustomerWHEREzipcodeLIKE“98___”
    即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如
    果把语句改为SELECT*FROMcustomerWHEREzipcode>“98000”,在执行查询
    时就会利用索引来
    查询,显然会大大提高速度。
    11、使用视图加速查询
    把表的一个子集进行排序并创建视图,有时能加速查询。它有助于避免多重排序
    操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如:
    SELECTcust.name,rcvbles.balance,……othercolumns
    FROMcust,rcvbles
    WHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_id
    ANDrcvblls.balance>0
    ANDcust.postcode>“98000”
    ORDERBYcust.name
    如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有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:
    CREATEVIEWDBO.V_CUST_RCVLBES
    AS
    SELECTcust.name,rcvbles.balance,……othercolumns
    FROMcust,rcvbles
    WHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_id
    ANDrcvblls.balance>0
    ORDERBYcust.name
    然后以下面的方式在视图中查询:
    SELECT*FROMV_CUST_RCVLBES
    WHEREpostcode>“98000”
    视图中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘
    I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。
    12、能够用BETWEEN的就不要用IN
    SELECT*FROMT1WHEREIDIN(10,11,12,13,14)
    改成:
    SELECT*FROMT1WHEREIDBETWEEN10AND14
    因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。
    13、DISTINCT的就不用GROUPBY
    SELECTOrderIDFROMDetailsWHEREUnitPrice>10GROUPBYOrderID
    可改为:
    SELECTDISTINCTOrderIDFROMDetailsWHEREUnitPrice>10
    
    14、部分利用索引
    1.SELECTemployeeID,firstname,lastname
    FROMnames
    WHEREdept='prod'orcity='Orlando'ordivision='food'
    2.SELECTemployeeID,firstname,lastnameFROMnamesWHEREdept=
    'prod'
    UNIONALL
    SELECTemployeeID,firstname,lastnameFROMnamesWHEREcity='Orlando'
    UNIONALL
    SELECTemployeeID,firstname,lastnameFROMnamesWHEREdivision=
    'food'
    如果dept列建有索引则查询2可以部分利用索引,查询1则不能。
    15、能用UNIONALL就不要用UNION
    UNIONALL不执行SELECTDISTINCT函数,这样就会减少很多不必要的资源
    16、不要写一些不做任何事的查询
    如:SELECTCOL1FROMT1WHERE1=0
    SELECTCOL1FROMT1WHERECOL1=1ANDCOL1=2
    这类死码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源。
    17、尽量不要用SELECTINTO语句。
    SELECTINTO语句会导致表锁定,阻止其他用户访问该表。
    18、必要时强制查询优化器使用某个索引
    SELECT*FROMT1WHEREnextprocess=1ANDprocessidIN(8,32,45)
    改成:
    SELECT*FROMT1(INDEX=IX_ProcessID)WHEREnextprocess=1AND
    processidIN(8,32,45)
    则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID执行查询。
    
    19、虽然UPDATE、DELETE语句的写法基本固定,但是还是对UPDATE语句给点建
    议:
    a)尽量不要修改主键字段。
    b)当修改VARCHAR型字段时,尽量使用相同长度内容的值代替。
    c)
    尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。
    d)避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。
    e)避免UPDATE建有很多索引的列。
    f)避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。
    上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往
    需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试,看实现相
    同功能的SQL语句哪个执行时间最少,但是数据库中如果数据量很少,是比较不出
    来的,这时可以用查看执行计划,即:把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分
    析器,按CTRL+L看查所利用的索引,表扫描次数(这两个对性能影响最大),总体
    上看询成本百分比即可。
    简单的存储过程可以用向导自动生成:在企业管理器工具栏点击运行向导图标,点
    击”数据库”、”创建存储过程向导”。复杂存储过程的调试:在查询分析器左边
    的对象浏览器(没有?按F8)选择要调试的存储过程,点右键,点调试,输入参数
    执行,出现一个浮动工具条,上面有单步执行,断点设置等。
    
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