优化sql

优化sql语句的5点主要内容

1、SELECT子句中避免使用 *， 尽量应该根据业务需求按字段进行查询

2、尽量多使用COMMIT如对大数据量的分段批量提交释放了资源，减轻了服务器压力

3、在写sql语句的话，尽量保持每次查询的sql语句字段用大写，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

4、用UNION-ALL 替换UNION，因为UNION-ALL不会过滤重复数据，所执行效率要快于UNION,并且UNION可以自动排序，而UNION-ALL不会

5、避免在索引列上使用计算和函数,这样索引就不能使用

Sql优化精简版：

1.(重点)(必须说) SELECT语句中避免使用 *，尽量应该根据业务需求按字段进行查询

举例：如果表中有个字段用的是clob或者是blob这种大数据字段的话，

     他们的查询应该根据业务需要来进行指定字段的查询，切记勿直接用*

 

2.(重点) 删除重复记录(oracle)：

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);

 

3. 用>=替换>

如一个表有100万记录，一个数值型字段A，

      A=0时，有30万条；

      A=1时，有30万条；

      A=2时，有39万条；

      A=3时，有1万记录。

      那么执行 A>2 与 A>=3 的效果就有很大的区别了，因为 A>2 时，

      ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，

      而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。

 

4.(重点)尽量多使用COMMIT

如对大数据量的分段批量提交

 

5. (重点)用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案 替换 NOT IN操作符

    此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。

    推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替

 

6.(重点 必须说)LIKE操作符(大数据的全文检索使用luncene)(solr)

    因为使用like不当，会导致性能问题，原因是like在左右两边都有

    %的时候，不会使用索引

    如LIKE '%5400%' 这种查询不会引用索引，

    而LIKE 'X5400%' 则会引用范围索引。

 

    一个实际例子：

    查询营业编号 YY_BH LIKE '%5400%' 这个条件会产生全表扫描，

    如果改成     YY_BH LIKE 'X5400%' OR YY_BH LIKE 'B5400%'

    则会利用     YY_BH  的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。