如何书写高效的SQL语句
长沙做网站公司在应用开发中，书写SQL语句是最基本的工作，但我们往往在这方面侧重的是功能的实现，很容易把效率问题给忽略了，在随着系统数据的不断增加，可能有些低效的SQL语句会让客户感觉系统反映缓慢，甚至还有可能会因长时间执行不出结果而报超时或其它系统错误，所以我们要养成一个良好的编码习惯，不仅要实现其功能，而且要尽可能的提高效率。
下面内容是在网络上收集的一些比较典型实用的优化点，以及在工作中用到的典型样例，供大家参考学习。
1、注意UNion和UNion all 的区别。
它们两都可以把相同结果集并在一起，但UNION all的效率稍好一些，在就是如果A并上B有重复记录，union all可以把重复数据distict掉
2、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的
3、查询时不要返回不需要的行、列 ,即最好不要用select * from tablename，这样会把所有的字段都解析出来.
4、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引：
SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)
5、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", " <> ", "!=", "!> ", "! <", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE’%500’"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = ’m’改为WHERE firstname like ’m%’（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，“NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而” <> ”等还是不能优化，用不到索引。 对于like的高效使用方法 本站有详细的讲解。
6、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。
7、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引
8、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure.这样不仅维护工作小，编写程
序质量高，并且执行的速度快。
9、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储
过程就没有这些动作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。
10、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。 select * from chineseresume where title in (’男’,’女’) Select * from
chineseresume where between ’男’ and ’女’ 是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。
11、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。
12、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。
13、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
14、对于长沙网站建设开发的来说我们尽量少用视图，因为它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procedure来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了
的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。
15、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。
16、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数
17、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是 select INTO. drop table t_lxh begin tran select *
into t_lxh from chineseresume where name = ’XYZ’ --commit 在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。
18、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
19、SELECT COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的。
20、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量 <最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。
我觉得主要应该从5个方面进行调整：
1.去掉不必要的大型表的全表扫描
2.缓存小型表的全表扫描
3.检验优化索引的使用
4.检验优化的连接技术
5.尽可能减少执行计划的Cost
现在简单的举几个例子
Where子句中有“！=”将不使用索引
select account_name from test where amount != 0 (不使用)
select account_name from test where amount > 0 (使用)
Where条件中对字段增加处理函数将不使用该列的索引
select * from emp where to_char(hire_date,’yyyymmdd’)=’20080411’ (不使用)
select * from emp where hire_date = to_char(’20080411’,’yyyymmdd’) (使用)
避免在索引列上使用IS NULL和 IS NOT NULL
select * from emp where dept_code is not null (不使用)
select * from emp where dept_code > 0 (使用)
通配符% 的使用
select * from emp where name like ’%A’ (不使用索引)
select * from emp where name like ’A%’ (使用索引)
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行
在java代码中用到preparedStatement的時候尽量少用连接符“＋”连接字符串！
1. SELECT子句中避免使用 ‘*’
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询
数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.
2.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE
处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记
录进行合并.
例如: 表 TAB1 16,384 条记录
表 TAB2 1 条记录
选择TAB2作为基础表 (最好的方法)
select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒
选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)
select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒
如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
例如: EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.
SELECT *
FROM LOCATION L ,
CATEGORY C,
EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
将比下列SQL更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
3. WHERE子句中的连接顺序．
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
例如:
(低效,执行时间156.3秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(高效,执行时间10.6秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
4. 减少访问数据库的次数
当执行每条SQL语句时, ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量.
例如,
以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.
方法1 (最低效)
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;
方法2 (次低效)
DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
CLOSE C1;
END;
方法3 (高效)
SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
FROM EMP A,EMP B
WHERE A.EMP_NO = 342
AND B.EMP_NO = 291;
注意:
在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200.
5.使用DECODE函数来减少处理时间
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
例如:
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
你可以用DECODE函数高效地得到相同结果
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL
FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;
类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.
6 使用表的别名(Alias)
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.
(译者注: Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属)
7. 用EXISTS替代IN
在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.
低效:
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
高效:
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
(译者按: 相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出)
8. 用NOT EXISTS替代NOT IN
在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT
EXISTS.
例如:
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);
为了提高效率.改写为:
(方法一: 高效)
SELECT ….
FROM EMP A,DEPT B
WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)
AND B.DEPT_NO IS NULL
AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二: 最高效)
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
9. 用表连接替换EXISTS
通常来说 , 采用表连接的方式比EXISTS更有效率
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
(更高效)
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
10. 用EXISTS替换DISTINCT
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换
例如:
低效:
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
高效:
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D
WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.
11. 用外连接代替NOT EXISTS
低效写法:
select count(t.fid)
from tableA t
where not exists
(select t1.fid
from tableB t1
where t.fid = t1.fid)
and t.fdatastatus = ’unrelease’
and t.fdevicetypeid in
(select t2.fid from tableC t2 where t2.fcategory = ’保护’);
高效写法:
select count(t.fid)
from tableA t, tableB t1
where t.fid = t1.fid(+)
and t.fdatastatus = ’unrelease’
and t.fdevicetypeid in
(select t2.fid from tableC t2 where t2.fcategory = ’保护’)
and t1.fid is null;
条件1：tableA表中有181901 ,tableB表中有195条数据;查出满足条件的数据4798
低效写法用时：2.2874秒
高效写法用时：0.8814秒
条件2：tableA表中有298870 ,tableB表中有89338条数据;查出满足条件的数据30909
低效写法用时：半小时执行不出结果（直接费了）
高效写法用时：6.2964秒
注：通过上面两条SQL语句分析，除法(不包含）用not exists的执行效率在数据量大的情况下也是很低的，我们可以通过左右链接的方法同样能满足这样的需求，且效率上有惊人的变化。转载请注明www.sendawangluo.com
