常用SQL語句優(yōu)化技巧有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)常用SQL語句優(yōu)化技巧有哪些，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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具體如下：

除了建立索引之外，保持良好的SQL語句編寫習(xí)慣將會(huì)降低SQL性能問題發(fā)生。

①通過變量的方式來設(shè)置參數(shù)

好：

stringsql = "select * from people p where p.id = ? ";

壞：

stringsql = "select * from people p where p.id = "+id;

數(shù)據(jù)庫的SQL文解析和執(zhí)行計(jì)劃會(huì)保存在緩存中，但是SQL文只要有變化，就得重新解析。

“…where p.id = ”+id的方式在id值發(fā)生改變時(shí)需要重新解析，這會(huì)耗費(fèi)時(shí)間。

②不要使用select *

好：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people ";

壞：

stringsql = "select * from people ";

使用select *的話會(huì)增加解析的時(shí)間，另外會(huì)把不需要的數(shù)據(jù)也給查詢出來，數(shù)據(jù)傳輸也是耗費(fèi)時(shí)間的，

比如text類型的字段通常用來保存一些內(nèi)容比較繁雜的東西，如果使用select *則會(huì)把該字段也查詢出來。

③謹(jǐn)慎使用模糊查詢

好：

stringsql = "select * from people p where p.id like 'parm1%' ";

壞：

stringsql = "select * from people p where p.id like '%parm1%' ";

當(dāng)模糊匹配以%開頭時(shí)，該列索引將失效，若不以%開頭，該列索引有效。

④不要使用列號(hào)

好：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people order by name,age";

壞：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people order by 6,8";

使用列號(hào)的話，將會(huì)增加不必要的解析時(shí)間。

⑤優(yōu)先使用UNION ALL，避免使用UNION

好：

stringsql = "select name from student union all select name from teacher";

壞：

stringsql = "select name from student union select name from teacher";

UNION 因?yàn)闀?huì)將各查詢子集的記錄做比較，故比起UNION ALL ，通常速度都會(huì)慢上許多。一般來說，如果使用UNION ALL能滿足要求的話，務(wù)必使用UNION ALL。還有一種情況，如果業(yè)務(wù)上能夠確保不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)記錄。

⑥在where語句或者order by語句中避免對(duì)索引字段進(jìn)行計(jì)算操作

好：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people where create_date=date1 ";

壞：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people where trunc(create_date)=date1";

當(dāng)在索引列上進(jìn)行操作之后，索引將會(huì)失效。正確做法應(yīng)該是將值計(jì)算好再傳入進(jìn)來。

⑦使用not exist代替not in

好：

stringsql = "select * from orders where customer_name not exist (select customer_name from customer)";

壞：

stringsql = "select * from orders where customer_name not in(select customer_name from customer)";

如果查詢語句使用了not in 那么內(nèi)外表都進(jìn)行全表掃描，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。

⑧ exist和in的區(qū)別

in 是把外表和內(nèi)表作hash 連接，而exists是對(duì)外表作loop循環(huán)，每次loop循環(huán)再對(duì)內(nèi)表進(jìn)行查詢。因此，in用到的是外表的索引， exists用到的是內(nèi)表的索引。

如果查詢的兩個(gè)表大小相當(dāng)，那么用in和exists差別不大。

如果兩個(gè)表中一個(gè)較小，一個(gè)是大表，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in：

例如：表A（小表），表B（大表）

1：

select * from A where cc in (select cc from B)

效率低，用到了A表上cc列的索引；

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)

效率高，用到了B表上cc列的索引。

2：

select * from B where cc in (select cc from A)

效率高，用到了B表上cc列的索引；

select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)

效率低，用到了A表上cc列的索引。

⑨避免在索引列上做如下操作：

◆避免在索引字段上使用<>，!=
◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
◆避免在索引列上出現(xiàn)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換（比如某字段是String類型，參數(shù)傳入時(shí)是int類型）

當(dāng)在索引列上使用如上操作時(shí)，索引將會(huì)失效，造成全表掃描。

⑩復(fù)雜操作可以考慮適當(dāng)拆成幾步

有時(shí)候會(huì)有通過一個(gè)SQL語句來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)的例子出現(xiàn)，為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)，嵌套多級(jí)子查詢。造成SQL性能問題。對(duì)于這種情況可以考慮拆分SQL，通過多個(gè)SQL語句實(shí)現(xiàn)，或者把部分程序能完成的工作交給程序完成。

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