SQL优化

本文介绍了12种SQL优化方法,包括规范书写、使用表别名、合理选择查询与连接顺序、灵活运用in与exists、避免使用非操作符、优化like查询、减少字段提取等,旨在帮助开发者提高SQL查询效率。

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1、 注重细节

我们在程序中编写 sql 语句时,通常都会在数据库工具中跑一下,我通常遇到最多的就是在变量之间未分隔开,变量名书写不正确等。因此在 sql 中,首先要注意书写规范。虽然数据库不区分大小写,但是 sql 语句在执行时, ORACLE 会将它全部转化为大写,如果在写 SQL 语句时时就全部写成大写,能节省些资源。

2使用表的别名

SQL 语句中涉及到多个表时,使用表的别名,并将别前缀在每一个列上,这样可以减少简析时间,避免一些语法上的歧义造成的错误。

3、 3、 在有条件查询和连接并存时,我们应尽量先做条件查询再进行连接

我曾写过一条语句如下:

Sql代码
  1. selectn.adm_noadm_no1,m.adm_noadm_no2,m.third_name,n.quickfrom
  2. (selectadm_no,third_namefromT_COMPLAIN_ADMLOGwherelog_timein
  3. (selectmax(log_time)fromT_COMPLAIN_ADMLOGwhereN_STATE='YJSFXC'groupbyadm_no))m
  4. fulljoin
  5. (selectdistinctadm_no,quickfromT_COMPLAIN_ADMLOGwherequick=1)n
  6. onm.adm_no=n.adm_no
select n.adm_no adm_no1,m.adm_no adm_no2 ,m.third_name ,n.quick from (select adm_no,third_name from T_COMPLAIN_ADMLOG where log_time in (select max(log_time) from T_COMPLAIN_ADMLOG where N_STATE='YJSFXC'group by adm_no)) m full join (select distinct adm_no,quick from T_COMPLAIN_ADMLOG where quick=1 ) n on m.adm_no=n.adm_no

在这条语句中先做 distinct 与后做 distinct 的性能在差距上是很明显的,前者只花了几十毫秒,后者则花费 6~7 秒时间。

4、 4、 合理使用 inexists 有助于提高效率

In 是把外表和内表做 hash 连接,而 exists 是对外表作 loop 循环,每次 loop 循环在对内表进行查询,对于认为 exists 始终比 in 效率高的说法是不准确的

如果内表和外表大小相当,那么使用 exists 和使用 in 的效率差别不大,如果两个表一个大一个小,则子查询大的表用 exists ,子查询小的用 in

例如:表 A (大表)、表 B( 小表 )

Sql代码
  1. select*fromBwhereB.c1in(selectA.c1fromA)效率低
  2. Select*fromBwhereexists(selectA.c1fromAwhereA.c1=B.c1)效率高
select * from B where B.c1 in (select A.c1 from A) 效率低 Select * from B where exists(select A.c1 from A where A.c1=B.c1) 效率高

not in not exists 相比 not in 对内外表都使用全表扫描,没有使用索引, not exists 仍能对内表使用索引。因此不管内外表谁大, not exists 都比 not in 快。

5 、“非”操作符无法使用索引 ,如: NOT !=<>!<!> NOT IN NOT LIKE

对于以下例子:

Select * from t_ employee where salary <>3000;

可以改写为:

Select * from t_employee where salary<3000 or salary>3000;

两者的查询结果一样,但是第二种的查询方案会叫第一种更快,第二种查询允许对 salary 列使用索引,第一种不行

6> 及 < 操作符 ( 大于或小于操作符 )

大于或小于操作符一般情况下是不用调整的,因为它有索引就会采用索引查找,但有的情况下可以对它进行优化,如一个表有 100 万记录,一个数值型字段 A30 万记录的 A=030 万记录的 A=139 万记录的 A=21 万记录的 A=3 。那么执行 A>2A>=3 的效果就有很大的区别了,因为 A>2ORACLE 会先找出为 2 的记录索引再进行比较,而 A>=3ORACLE 则直接找到 =3 的记录索引。

7 like 操作符

我们在进行模糊查询时,如果有可能尽量少使用 %X% 而是用 AX% BX% ,因为前者会产生全表扫描,后者则是采用索引 AXBX 的索引,效率更高。

8 、IS NULL 或 IS NOT NULL 操作 ( 判断字段是否为空 )

判断字段是否为空会导致系统无法使用索引,因为索引是不索引空值的。

推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如: a is not null 改为 a>0 a>’’ 等。不允许字段为空,而用一个缺省值代替空值,如申请中状态字段不允许为空,缺省为申请。

9、字段提取尽量按照“用多少,取多少”的原则,避免使用“select *”

字段大小越大,数目越多, select 所耗费的资源越多,取一个 int 型的数据比取 char 型数据快很多,我们没少取一个字段,数据的提取速度就会有相应的提升。

10 、 count(*) 与 count( 字段 ) 的比较

使用 count(*) 与使用 count( 主键 ) 的速度相当,而 count(*) 比使用除主键之外的字段汇总快。

因此可以直接使用 count( 主键 )

11 、不要再索引列上使用计算

where 语句中,如果索引列是函数的一部分,优化器将不使用索引,而使用全表扫描,降低 sql 效率。

例如:

Sql代码
  1. 低效:select*fromT1whereT1.C1*12>35000;
  2. 高效:Select*fromT2whereT1.C1>35000/12;
低效 : select * from T1 where T1.C1*12>35000; 高效 :Select * from T2 where T1.C1>35000/12;

12优化 group by 语句

提高 group by 语句的效率,可以讲不需要的记录在执行 group by 之前过滤掉,如以下示例:

Sql代码
  1. 低效:selectjob,avg(salary)fromemployeegroupbyjobhavingjob=’teacher’orjob=’manager’
  2. 高效:selectjob,avg(sal)fromemployeewherejob=’teacher’orjob=’manager’groupbyjob
低效: select job,avg(salary) from employee group by job having job=’teacher’ or job=’manager’ 高效: select job ,avg(sal) from employee where job=’teacher’ or job=’manager’ group by job
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