SQL优化

为什么要对SQL进行优化

  我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人
员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的
执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就很有必要。

SQL优化的一些方法

 

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 
 
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 
select id from t where num is null 
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： 
select id from t where num=0 
 
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 
 
4.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，如： 
select id from t where num=10 or num=20 
可以这样查询： 
select id from t where num=10 
union all 
select id from t where num=20 
 
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： 
select id from t where num in(1,2,3) 
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了： 
select id from t where num between 1 and 3 
 
6.下面的查询也将导致全表扫描： 
select id from t where name like '%abc%' 
 
7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
select id from t where num/2=100 
应改为: 
select id from t where num=100*2 
 
8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id 
应改为: 
select id from t where name like 'abc%' 
 
9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 
 
10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才
能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，

并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 
 
11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构： 
select col1,col2 into #t from t where 1=0 
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样： 
create table #t(...) 
 
12.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择： 
select num from a where num in(select num from b) 
用下面的语句替换： 
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 
 
13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能
不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。 
 
14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率， 
因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。 
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。 
 
15.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。 
 
16.尽可能的使用 varchar 代替 char ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间， 
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 
 
17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。 
 
18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。
但是，对于一次性事件，最好使用导出表。 
 
20.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ， 
以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

21.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，

这样可以避免系统表的较长时间锁定。 
 
22.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。 
 
23.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

24.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在
必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，
基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。