SQL优化之高效SQL语句

一、sql语句的执行步骤：

语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。
语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。
视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。
表达式转换，将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。
选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划”。
选择连接方式，ORACLE 有三种连接方式，对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接方式。
选择连接顺序，对多表连接 ORACLE 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。
选择数据的搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。
运行“执行计划”。

二、SQL Select语句完整的执行顺序：

from子句组装来自不同数据源的数据；（from后面的表关联，是自右向左解析的，即在写SQL的时候，尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联）
where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；（where条件的解析顺序是自下而上，从右到左的，即应把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面）
group by子句将数据划分为多个分组；
使用聚集函数进行计算；
使用having子句筛选分组；
计算所有的表达式；
select 的字段；
使用order by对结果集进行排序；
选择指定数量或比例的行，返回给调用者。

SQL查询处理的步骤顺序如下：

(8)SELECT  (9) DISTINCT  (11) <TOP_specification> <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
(12) limit <limit_condition>

在SQL语句中，第一个被处理的子句是FROM，而不是第一句SELECT。以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入；

三、SQL优化

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描

（1）Where 语句

避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having；
可以使用 exist 和not exist代替 in和not in；对连续数值可以使用between；
可以使用表链接代替 exist；
Having可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。
应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作；
尽量避免在 where 子句中对索引字段进行计算操作；
应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符；
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断；
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件；
否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

（2）Select语句

尽量不要使用select * from table这种方式；把要查询的具体字段列出来，不要返回任何用不到的字段；
尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间；

（3）连接语句

UNION 会将各查询子集的记录做比较，自动去掉重复记录，故比起UNION ALL 的速度，UNION的速度会慢很多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，尽量使用UNION ALL。

（4）Count (*)和 Count(1)以及 Count(column)的区别

一般情况，Select Count (*)和Select Count(1)返回结果一样；
假如表没有主键(Primary key)，那么count(1)比count(*)快；
如果有主键，那主键作为count的条件时 count(主键)最快；
如果你的表只有一个字段，那count(*)最快；
count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 不包括NULL的统计

（5）查询的模糊匹配

尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%' ，百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。

（6）复杂操作

部分UPDATE、SELECT 语句写得很复杂（经常嵌套多级子查询），可以适当拆成几步，先生成一些临时表，再进行关联操作。
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，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时会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。

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本文作者：苏浩-人生苦短-及时行乐
本文链接：https://www.cnblogs.com/Sulater/p/15838572.html
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