sql语句的优化方式

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这篇文章主要讲解了“sql 语句的优化方式”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“sql 语句的优化方式”吧！

1. 合理使用索引
索引是中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用 IBM 最先提出的 ISAM 索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行 group by 或 order by 操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如 Informix 数据库有一个 tbcheck 工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用 tbcheck 工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
(1) 在下面两条 select 语句中:
select * from table1 where field1 =10000 and field1
select * from table1 where field1 =0 and field1 =10000;
如果数据表中的数据 field1 都 =0, 则第一条 select 语句要比第二条 select 语句效率高的多，因为第二条 select 语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
第一个原则：在 where 子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
(2) 在下面的 select 语句中:
select * from tab where a= hellip; and b= hellip; and c= hellip;;
若有索引 index(a,b,c)，则 where 子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
第二个原则：where 子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
以下假设在 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，
因为后者在索引扫描后要多一步 ROWID 表访问。
(4) select field3,field4 from tb where field1 = sdf 快
select field3,field4 from tb where field1 sdf 慢
因为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，
因为后者不使用索引。
(6) 使用函数如：
select field3,field4 from tb where upper(field2)= RMN 不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。
(7) 空值不在索引中存储，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，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN 等函数，如
Select max(field2) from tb 使用索引。所以，如果需要对字段取 max，min，sum 等，应该加索引。
一次只使用一个聚集函数，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) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的操作比没有索引更慢。
(12) 索引值过大（如在一个 char(40) 的字段上建索引），会造成大量的 I / O 开销（甚至会超过表扫描的 I / O 开销）。因此，尽量使用整数索引。Sp_estspace 可以计算表和索引的开销。
(13) 对于多列索引，order by 的顺序必须和索引的字段顺序一致。
(14) 在 sybase 中，如果 order by 的字段组成一个簇索引，那么无须做 order by。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）
where 子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。
select a.field1,b.field2 from a,b where a.field3=b.field3
1. field3 上没有索引的情况下:
对 a 作全表扫描，结果排序
对 b 作全表扫描，结果排序
结果合并。
对于很小的表或巨大的表比较合适。
2. field3 上有索引
按照表联结的次序，b 为驱动表，a 为被驱动表
对 b 作全表扫描
对 a 作索引范围扫描
如果匹配，通过 a 的 rowid 访问
(16) 避免一对多的 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) 子查询
用 exists/not exists 代替 in/not in 操作
比较：
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、外键主要用于数据约束，sybase 中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。
(18) char 类型的字段不建索引比 int 类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
(19) 使用 count(*) 而不要使用 count(column_name)，避免使用 count(distinct column_name)。
(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：
select * from tb where field1 = field3

(21) 避免使用 or 条件，因为 or 不使用索引。
2. 避免使用 order by 和 group by 字句。
因为使用这两个子句会占用大量的临时空间 (tempspace), 如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
如果必须使用，先检查 memory、tempdb 的大小。
测试证明，特别要避免一个查询里既使用 join 又使用 group by，速度会非常慢！
3. 尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
一个列的标签同时在主查询和 where 子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

4．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套 3 层的查询，如果每层都查询 1000 行，那么这个查询就要查询 10 亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄 hellip; hellip;）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。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。下面的查询将强迫对 orders 表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num 1001) OR order_num=1008
虽然在 customer_num 和 order_num 上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num 1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES 和 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 ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE“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 ＊ FROM customer WHERE zipcode“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。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]“80”，在 where 子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，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：
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临时文件中，并按客户的名字进行排序：
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临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode“98000”
临时表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。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL 语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。