sql語句的優化方式

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這篇文章主要講解了“sql 語句的優化方式”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著丸趣 TV 小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“sql 語句的優化方式”吧！

1. 合理使用索引
索引是中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的數據庫產品都采用 IBM 最先提出的 ISAM 索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的字段則由優化器自動生成索引。
●在頻繁進行排序或分組（即進行 group by 或 order by 操作）的列上建立索引。
●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。
●使用系統工具。如 Informix 數據庫有一個 tbcheck 工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些數據庫服務器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用 tbcheck 工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當數據庫表更新大量數據后，刪除并重建索引可以提高查詢速度。
(1) 在下面兩條 select 語句中:
select * from table1 where field1 =10000 and field1
select * from table1 where field1 =0 and field1 =10000;
如果數據表中的數據 field1 都 =0, 則第一條 select 語句要比第二條 select 語句效率高的多，因為第二條 select 語句的第一個條件耗費了大量的系統資源。
第一個原則：在 where 子句中應把最具限制性的條件放在最前面。
(2) 在下面的 select 語句中:
select * from tab where a= hellip; and b= hellip; and c= hellip;;
若有索引 index(a,b,c)，則 where 子句中字段的順序應和索引中字段順序一致。
第二個原則：where 子句中字段的順序應和索引中字段順序一致。
以下假設在 field1 上有唯一索引 I1，在 field2 上有非唯一索引 I2。
(3) select field3,field4 from tb where field1= sdf 快
select * from tb where field1= sdf 慢，
因為后者在索引掃描后要多一步 ROWID 表訪問。
(4) select field3,field4 from tb where field1 = sdf 快
select field3,field4 from tb where field1 sdf 慢
因為前者可以迅速定位索引。
(5) select field3,field4 from tb where field2 like R% 快
select field3,field4 from tb where field2 like %R 慢，
因為后者不使用索引。
(6) 使用函數如：
select field3,field4 from tb where upper(field2)= RMN 不使用索引。
如果一個表有兩萬條記錄，建議不使用函數；如果一個表有五萬條以上記錄，嚴格禁止使用函數！兩萬條記錄以下沒有限制。
(7) 空值不在索引中存儲，所以
select field3,field4 from tb where field2 is[not] null 不使用索引。
(8) 不等式如
select field3,field4 from tb where field2!= TOM 不使用索引。
相似地，
select field3,field4 from tb where field2 not in(M , P) 不使用索引。
(9) 多列索引，只有當查詢中索引首列被用于條件時，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN 等函數，如
Select max(field2) from tb 使用索引。所以，如果需要對字段取 max，min，sum 等，應該加索引。
一次只使用一個聚集函數，如：
select“min”=min(field1),“max”=max(field1) from tb
不如：select“min”=(select min(field1) from tb) ,“max”=(select max(field1) from tb)
(11) 重復值過多的索引不會被查詢優化器使用。而且因為建了索引，修改該字段值時還要修改索引，所以更新該字段的操作比沒有索引更慢。
(12) 索引值過大（如在一個 char(40) 的字段上建索引），會造成大量的 I / O 開銷（甚至會超過表掃描的 I / O 開銷）。因此，盡量使用整數索引。Sp_estspace 可以計算表和索引的開銷。
(13) 對于多列索引，order by 的順序必須和索引的字段順序一致。
(14) 在 sybase 中，如果 order by 的字段組成一個簇索引，那么無須做 order by。記錄的排列順序是與簇索引一致的。
(15) 多表聯結（具體查詢方案需要通過測試得到）
where 子句中限定條件盡量使用相關聯的字段，且盡量把相關聯的字段放在前面。
select a.field1,b.field2 from a,b where a.field3=b.field3
1. field3 上沒有索引的情況下:
對 a 作全表掃描，結果排序
對 b 作全表掃描，結果排序
結果合并。
對于很小的表或巨大的表比較合適。
2. field3 上有索引
按照表聯結的次序，b 為驅動表，a 為被驅動表
對 b 作全表掃描
對 a 作索引范圍掃描
如果匹配，通過 a 的 rowid 訪問
(16) 避免一對多的 join。如：
select tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 from tb1,tb2 where tb1.field2=tb2.field2 and tb1.field2= lsquo;BU1032 rsquo; and tb2.field2= lsquo;aaa rsquo;
不如：
declare @a varchar(80)
select @a=field2 from tb2 where field2= lsquo;aaa rsquo;
select tb1.field3,tb1.field4,@a from tb1 where field2= lsquo;aaa rsquo;
(16) 子查詢
用 exists/not exists 代替 in/not in 操作
比較：
select a.field1 from a where a.field2 in(select b.field1 from b where b.field2=100)
select a.field1 from a where exists(select 1 from b where a.field2=b.field1 and b.field2=100)
select field1 from a where field1 not in(select field2 from b)
select field1 from a where not exists(select 1 from b where b.field2=a.field1)
(17) 主、外鍵主要用于數據約束，sybase 中創建主鍵時會自動創建索引，外鍵與索引無關，提高性能必須再建索引。
(18) char 類型的字段不建索引比 int 類型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一點。
(19) 使用 count(*) 而不要使用 count(column_name)，避免使用 count(distinct column_name)。
(20) 等號右邊盡量不要使用字段名，如：
select * from tb where field1 = field3

(21) 避免使用 or 條件，因為 or 不使用索引。
2. 避免使用 order by 和 group by 字句。
因為使用這兩個子句會占用大量的臨時空間 (tempspace), 如果一定要使用，可用視圖、人工生成臨時表的方法來代替。
如果必須使用，先檢查 memory、tempdb 的大小。
測試證明，特別要避免一個查詢里既使用 join 又使用 group by，速度會非常慢！
3. 盡量少用子查詢，特別是相關子查詢。因為這樣會導致效率下降。
一個列的標簽同時在主查詢和 where 子句中的查詢中出現，那么很可能當主查詢中的列值改變之后，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那么要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

4．消除對大型表行數據的順序存取
在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如采用順序存取策略，一個嵌套 3 層的查詢，如果每層都查詢 1000 行，那么這個查詢就要查詢 10 億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡 hellip; hellip;）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在“學號”這個連接字段上建立索引。
還可以使用并集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的 where 子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對 orders 表執行順序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num 1001) OR order_num=1008
雖然在 customer_num 和 order_num 上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num 1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
5．避免困難的正規表達式
MATCHES 和 LIKE 關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE“98_ _ _”
即使在 zipcode 字段上建立了索引，在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如果把語句改為 SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode“98000”，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]“80”，在 where 子句中采用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6．使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序并創建臨時表，有時能加速查詢。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，hellip; hellip;other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance 0
AND cust.postcode“98000”
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，并按客戶的名字進行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，hellip; hellip;other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance 0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在臨時表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode“98000”
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤 I /O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意：臨時表創建后不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。
7．用排序來取代非順序存取
非順序磁盤存取是最慢的操作，表現在磁盤存取臂的來回移動。SQL 語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用數據庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。