《软件开发性能优化系列》之Sql性能优化(二)

 

一、SQL拼写建议

1、查询时不返回不需要的行、列

      业务代码要根据实际情况尽量减少对表的访问行数，最小化结果集，在查询时，不要过多地使用通配符如：select * from table1语句，要用到几列就选择几列，如：select col1,col2 from table1;在可能的情况下尽量限制结果集行数如：select top 100 col1,col2,col3 from talbe2,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。

2、合理使用EXISTS, NOT EXISTS字句

     如下所示：

     SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0)

     SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS(SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

 

     两种产生相同的结果，但是后者的效率显然要高过于前者。银行后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

 

     经常需要些一个T_SQLL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乜嘢的记录，如：

     SELECT _a.hdr_key FROM hdr_tb1 a               -----------tb1 a 表示tb1用别名a代替

     WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dt1_tb1 b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

 

     SELECT _a.hdr_key FROM hdr_tb1 a               -----------tb1 a 表示tb1用别名a代替

     LEFT JION dt1_tb1 b ON  a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL

 

     SELECT hdr_key  FROM hdr_tb1

     WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dt1_tb1)

 

     三种写法都可以得到同样的结果集，但是效率是依次降低

3、充分利用连接条件

     在某种情况下，两个表之间可能不止一个的连接条件，这时在where 字句中将谅解条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。

     例：

    a)、SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A left jion CARD B on A.CARD_NO = B.CARD_NO

 

    b)、SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A left jion CARD B on A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO = B.ACCOUNT_NO

     第二句将比第一句执行快得多。

4、WHERE 字句中关系运算符的选择

      a)、在关系运算中，尽量使用=，尽量不要使用<>。

      b)、WHERE字句中尽量不要使用NOT运算符，如：NOT IN ,NOT EXISTS, NOT>、NOT<等等NOT运算符一般可以去除。如NOT SALARY >10000K可以改为：salary<=100,如避免使用NOT IN,可以使用 left outer jion代替它。

      c)、where 字句中条件表达式间逻辑关系为AND时，将条件为假的概率高的放在前面，概率相同、条件计算简单的放在前面。

      d)、尽可能不要用Order by字句。使用Order by时，尽量减少列数、尽量减少排序数据行数、排序字段尽量是数字型（尽量不要是字符型）。GROUP BY、 SELECT DITINCT、UNION等字句，也经常导致Order运算。

      e)、不要使用Select count(*)方式来判断记录是否存在，建议使用Select top 1 from table1 where ……。

      f)、不要使用Group by而没有聚合列。

     g)、避免Select 语句的Where 字句条件用于假。如：where 1=0;

    h)、如果有多表连接时，应该有主从表之分，并尽量从一个表读取数，如select a.col1,a.col2 from a jion b on a.col3=b.col4 where b.col5=’a’.

     i)、在where 字句中，如果有多个过滤条件，应将所有列或过滤记录数量最多的条件应该放在前面。

 

二、使用Truncate清空表

      Truncate会将表中记录全部清空，而不能有选择性的删除指定记录。而DELETE可以指定删除的记录。由于Truncate操作在TransactionLog中只记录被Truncate的页号，而DELETE需要记载被删除记录的详细内容，因此Truncate会比DELETE更迅速。对大数据表使用Truncate，效果更加明显。Truncate Table只会删除表中记录。而不会对表的索引和结构造成影响。

三、Union和Union all

      Union将两个结果集合并后，会消除重复记录，而Union all不会消除重复记录，而是直接将两个结果集直接合并。明确得知两个结果集中没有重复记录或者重复记录不影响使用，建议使用Union all 代替Union。因为Union在消除重复记录的过程中需要进行排序过滤操作，对大结果集这种排序操作会非常影响性能。下面是Union 和Union all的简单性能比较：

---------------Union

select * from table1 where code=’01’

Union

select * from table1 where code=’02’

 

---------------Union all

select * from table1 where code=’01’

union all

select * from talbe1 where code=’02’