sql查询语句速度

最新推荐文章于 2024-08-27 18:49:21 发布

原创最新推荐文章于 2024-08-27 18:49:21 发布 · 1.1k 阅读

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本文探讨了一张包含百万条数据的数据库表的查询效率问题。针对flowNo字段建立了索引，通过比较不同类型的SQL查询语句（如直接大小比较与拼接方式）发现，直接大小比较的查询速度更快。文章提醒在编写select子句时需要注意避免拼接操作以提高系统查询速度，从而进行有效的SQL优化。

查询一张百万数据量的数据库表，已经建立了索引 flowNo。

因为导出日志备份需要，要求根据flowNo的值取出数据。

即，select部分的语句如下：

Select MONTHNO||'|'||FLOWNO||'|'||DIFFERENCEKEY||'|'||INPHONENUM||'|'||USERTYPE||'|'||DISTRICT||'|'||STRORGCALLED||'|'||BEGINTIME||'|'||ENDTIME||'|'||CALLTIME||'|'||QUEUETIMES||'|'||QUEUETIME||'|'||OVERTIMES||'|'||ERRORTIMES||'|'||REFUSETIMES||'|'||NOANSWERTIMES||'|'||APPRAISETIMES||'|'||ENDREASON||'|'||TOPSTAFFNO||'|'||STAFFNO||'|'||QBEGINTIME||'|'||QENDTIME||'|'||APPRAISE||'|'||ACCESSCODE||'|'||SKILLNO||'|'||AREACODE||'|'||FLOWFLAG||'|'||ANSWERTIME from t_log_auto_bak t

对比了以下三种where查询子句的运行速度：

where t.flowno between '2017031400' and '2017031410'

查询105412条数据耗时126.031秒

where t.flowno between '2017031400' and '2017031401'

查询4222条数据耗时5.438秒

where t.flowno like '201703140%'

查询105412条数据耗时124.437秒

where t.flowno like '2017031400%'

查询4222条数据耗时5.39秒

where t.flowno >='2017031400' and t.flowno <'2017031410'

查询105412条数据耗时124.078秒

where t.flowno >='2017031400' and t.flowno <'2017031401'

查询4222条数据耗时4.625秒

从这里来看，使用直接的大小比较的语句查询速度要略快一些。

此外，在select子句中使用的拼接也拖慢了系统查询的速度，这里要考虑一下要如何优化查询