SQL(select)语句优化之六条

 

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关于 select * from   O1,O2......


至于为何要进行数据库优化，就不在这里重述了。

在做项目的时候，如何最大限度的提高sql的查询效率，应该是大家永远的话题：


在这里，将本着谨慎的，简单的态度，一点一点的讲述sql数据查询语句的优化问题：


一，关于索引：

使用索引的合理性：

条件子句中变量顺序应与索引字键顺序相同。（尽可能在join和order by 的字段上建立索引）将最具有限制性的条件放在前面，大值在前，小值在后。

eg:...where O.a <1000 and O.a>200  效率高于 where O.a>200 and O.a<1000

...where O.a between 200 and 1000 效率高于 where O.a>200 and O.a<1000


二，关于通配符：

避免采用MATCHES和LIKE通配符匹配查询：

由于采用like等通配符查询时，sql优化器实际上还是用顺序搜索的方法来查询的，也就是说，在被查询的字段上建立的索引实际上是不起作用的。

eg:...where O.b <‘12399’ and O.b>‘123000 ’ 效率高于 where O.b matche ‘123*’


三，关于子查询：

查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。假如子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

eg:...from O1,O2 where O1.c=O2.c and O2.a=2009 效率高于 from O1 where O1.c in(select O2.c from O2 where O2.a=2009)


四，关于顺序存取时的嵌套查询：

在进行大数据量的索引归类时，有些形式的where子句会强迫优化器使用顺序存取，从而使得原索引字段失效。

eg:...where (O.d = 123 and O.a>200 ) union O.b=1010 效率高于 where (O.d = 123 and O.b>200) or O.b=1010


五，关于临时表：

使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注重不要丢失数据。

eg:...select unique tO1 into temp tO1 "然后（then）"select count(*)from temp tO1 效率高于select count(distinct)


六，关于聚集函数：

1.对于大数据量的求和应避免使用单一的sum命令处理，可采用group by方式与其结合，有时会大大提高效率。

2.避免会引起磁盘读写的 rowid* 等操作。在where子句中或select语句中，用rowid要产生磁盘读写，是一个物理过程，会影响sql性能。