sql语句优化大全

1）不知大家是否喜欢使用‘NOT IN’这样的操作，如果是，那尽量使用(NOT) EXISTS
替代
例子：
语句1
SELECT dname, deptno
FROM dept
WHERE deptno NOT IN
(SELECT deptno FROM emp);
语句2
SELECT dname, deptno
FROM dept
WHERE NOT EXISTS
(SELECT deptno
FROM emp
WHERE dept.deptno = emp.deptno);
明显的，2要比1的执行性能好很多
因为1中对emp进行了full table scan,这是很浪费时间的操作。而且1中没有用到emp的
index，
因为没有where子句。而2中的语句对emp进行的是range scan。

2）在海量查询时尽量少用格式转换。
如用
WHERE a.order_no = b.order_no
而不用
WHERE TO_NUMBER (substr(a.order_no, instr(b.order_no, '.') - 1)
= TO_NUMBER (substr(a.order_no, instr(b.order_no, '.') - 1)
　
17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好
　　
18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好
　　
21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行

22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"<>"等还是不能优化，用不到索引。
　　
　24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： Select * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')
26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。　

　29、Between在某些时候比IN 速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。 select * from chineseresume where title in ('男','女') Select * from chineseresume where between '男' and '女' 是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。

　　32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
　　
　 33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procedure来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。
　　
　34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。
　　
　　36、当用Select INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是 select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume where name = 'XYZ' --commit 在另一个连接中Select * from sysobjects可以看到 Select INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。

　　37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快
　38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好
　　

　40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：
　　
　　a、计算字段的表达是确定的
　　
　　b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型
　　
　　c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

　41、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程
　　
　　42、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快
　　
　　43、Select COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的！！！

　　44、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量<最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。
　　
　　45、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现
　　

　49、
　　
　　(1)IF 没有输入负责人代码 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=负责人代码 END IF 执行SQL语句为: Select 负责人名 FROM P2000 Where 负责人代码>=:code1 AND负责人代码 <=:code2
　　
　　(2)IF 没有输入负责人代码 THEN 　Select 负责人名 FROM P2000 ELSE code= 负责人代码 Select 负责人代码 FROM P2000 Where 负责人代码=:code END IF 第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件; 在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕麻烦
　　
3、高程序运行效率，优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点： 　　

　　a)SQL的使用规范：

　　　i.　尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。

　　　ii.　尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。

　　　iii.　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，那么就应该改写；如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。

　　　iv.　注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。

　　　v.　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。

　　　vi.　尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率。

　　　vii.　尽量使用“>=”，不要使用“>”。

　　　viii.　注意一些or子句和union子句之间的替换

　　　ix.　注意表之间连接的数据类型，避免不同类型数据之间的连接。

　　　x.　注意存储过程中参数和数据类型的关系。

　　　xi.　注意insert、update操作的数据量，防止与其他应用冲突。如果数据量超过200个数据页面（400k），那么系统将会进行锁升级，页级锁会升级成表级锁。 　　

　　b)索引的使用规范：

　　　i.　索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引。

　　　ii.　尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过index index_name来强制指定索引

　　　iii.　避免对大表查询时进行table scan，必要时考虑新建索引。

　　　iv.　在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，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。

　　　v.　要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。　　

　　c)tempdb的使用规范：

　　　i.　尽量避免使用distinct、order by、group by、having、join、cumpute，因为这些语句会加重tempdb的负担。

　　　ii.　避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源的消耗。

　　　iii.　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log，提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，建议先create table，然后insert。

　　　iv.　如果临时表的数据量较大，需要建立索引，那么应该将创建临时表和建立索引的过程放在单独一个子存储过程中，这样才能保证系统能够很好的使用到该临时表的索引。

　　　 v.　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。

　　　 vi.　慎用大的临时表与其他大表的连接查询和修改，减低系统表负担，因为这种操作会在一条语句中多次使用tempdb的系统表。　　



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1.合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

(1)在下面两条select语句中:
   select * from table1  where  field1<=10000 and field1>=0;
   select * from table1  where  field1>=0 and field1<=10000;
   如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
   第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。

(2)在下面的select语句中:
   select * from tab  where  a=… and b=… and c=…;
  若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
   第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
(3) select field3,field4 from tb where field1='sdf'        快
    select * from tb where field1='sdf'      慢，
因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。

(4) select field3,field4 from tb where field1>='sdf'        快
select field3,field4 from tb where field1>'sdf'        慢
因为前者可以迅速定位索引。

(5) select field3,field4 from tb where field2 like 'R%'    快
    select field3,field4 from tb where field2 like '%R'    慢，
    因为后者不使用索引。

(6) 使用函数如：
select field3,field4 from tb where upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。

(7) 空值不在索引中存储，所以
    select field3,field4 from tb where field2 is[not] null不使用索引。

(8) 不等式如
    select field3,field4 from tb where field2!='TOM'不使用索引。
    相似地，
    select field3,field4 from tb where field2 not in('M','P')不使用索引。

(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。

(10)  MAX，MIN等函数，如
Select max(field2) from tb使用索引。所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。
一次只使用一个聚集函数，如：
select “min”=min(field1), “max”=max(field1)  from tb      
不如：select “min”=(select min(field1) from tb) , “max”=(select max(field1) from tb)    

(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的操作比没有索引更慢。

(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。

(13) 对于多列索引，order by的顺序必须和索引的字段顺序一致。

(14) 在sybase中，如果order by的字段组成一个簇索引，那么无须做order by。记录的排列顺序是与簇索引一致的。

(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）
    where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。
    select a.field1,b.field2 from a,b where a.field3=b.field3
 1. field3上没有索引的情况下:
    对a作全表扫描，结果排序
    对b作全表扫描，结果排序
    结果合并。
    对于很小的表或巨大的表比较合适。

 2. field3上有索引
    按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表
    对b作全表扫描
    对a作索引范围扫描
    如果匹配，通过a的rowid访问

(16) 避免一对多的join。如：
     select tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 from tb1,tb2 where tb1.field2=tb2.field2 and tb1.field2=‘BU1032’ and tb2.field2= ‘aaa’
     不如：
     declare @a varchar(80)
select @a=field2 from tb2 where field2=‘aaa’  
     select tb1.field3,tb1.field4,@a from tb1 where field2= ‘aaa’

(16) 子查询
    用exists/not exists代替in/not in操作
    比较：
    select a.field1 from a where a.field2 in(select b.field1 from b where b.field2=100)
    select a.field1 from a where exists( select 1 from b where a.field2=b.field1 and b.field2=100)

    select field1 from a where field1 not in( select field2 from b)
    select field1 from a where not exists( select 1 from b where b.field2=a.field1)

(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。

(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。

(19)   使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(distinct column_name)。

(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：
select * from tb where field1 = field3
 
(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。

2.避免使用order by和group by字句。
    因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
   如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。
   测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！

3.尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

 
 
4．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．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。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
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，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。