SQL数据库优化方法



1、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。
2、应考虑在where及order by涉及的列上建立索引，以增加查询效率。
3、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 table where num is null;
        (最好不要给数据库库留null，尽可能使用not null填充)
        备注、描述、评论之类的可以设置为null,其他的最好不要使用null;
        null占用空间，如果是varchar这样的变长字段，不占用。
        可以在num上设置默认值0，确保表中num没有null值，然后这样查询：
        select id from table where num=0
4、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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 name='admin'
        可以修改为：
        select id from t where num=10 union all select id from t where name='admin'
5、in和not in也要慎用，否则会导致全表c扫描，如：
        select id from t where num in(1,2,3)

6、对于连续的值，能用between就不要用in
        select id from t where num between 1 and 3
7、很多时候有exits代替in：
        select num from t where num in (select num from b)
        用下面语句替换：
        select num from t where exists(select 1 from b where num=a.num)
8、尽量不要使用like等模糊查询，否则将会导致全表查询，若要提高效率，可以考虑全文检索，如：
        select id from t where name like 'abc'
9、尽量不要在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时v才会解析局部变量，但优化程序不能将访问
   计划的选择推迟到运行时；它必须在便宜使进行选择。然后，如果在编译使简历访问计划，变量的值还是未知的，因而无法
   作为索引选择的输入项。如：
        select id from t where num=@num
        可以改为强制查询使用索引：
        select id from t with(index) where num=@num
10、应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，着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 if from t where num=100*2

11、应尽量在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'       
        应改为：
        select id from t where name like 'abc%'
12、不要在where子句中的"="左边进行函数、算术运算或者其他表达式运算，否则系统将无法正确使用索引。
13、在使用索引字段j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，并且尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
14、不要使用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，应改为：
        create table #t(...)
15、update语句，只好只修改1到2个字段，不要修改全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量的日志。

16、对于多张大数据量(这里几百条就算大)的表join，要先分页再join,否则逻辑读会很高，性能很差。
17、不带任何条件的count(*)操作会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，一定要杜绝。如，
        select count(*) from t
18、索引不是越多越好，一个表的索引数量最哈不要超过6个。索引固然可以提高想要的select效率，但同时也降低了insert
    及update的效率，因为insert和hupdate有可能会重建索引，索引怎样建索引要慎重考虑。
19、应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序s就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值
    改变将导致整个表记录的顺序的调整，会消耗相大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑
    是否应该将该索引建为clustered索引。
20、尽量使用数字型字段，若致函数值信息的字段不要设计为字符型，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的每一个字符，儿对于数字型而言只需要比较一次就够了。

21、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，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一些。22、尽量使用表变量来代替临时表。如果表中包含大量数据，请注意y索引非常有限(只有主键索引)。23、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。24、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，为了缓和系统表资源，应先create table，然后insert。25、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。26、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差。27、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。28、在所有触发器和存储过程的开始出设置set nocount on，在结束时e设置set nocount off。无需在执行存储过程和触发   器的每个语句后向客户端d发送done_in_proc消息。29、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。30、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑想要需求是否合理。