SQL优化技巧-优快云博客

常见优化手段：

where及order_by的列建索引
避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,可以在字段上设置默认值0
避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，使用union all替代
like '%abc%'导致全表扫描，可以考虑全文检索
in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，连续的数值可用between替代in
where 子句中使用参数，也会导致全表扫描，from t where num=@num，可改为from t with(index(索引名)) where num=@num
where 子句中对字段进行表达式操作会导致全表扫描，where num/2=100可改为 where num=100*2
避免在where子句中对字段进行函数操作会导致全表扫描，where substring(name,1,3)='abc’可改为where name like ‘abc%’
有些时候可用exists 代替 in
联合索引符合前置原则
性别等少量的数据建立索引，无用
索引并不是越多越好，mysql最多15个，降低insert，update效率
避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序
尽量使用数字型字段，只含数值信息的字段不要设计为字符型
使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar 因为变长字段存储空间更小
不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
对于一次性事件，最好使用导出表代替临时表
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，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
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。
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，那么就应该考虑改写。
使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
代替in 的改写方案：
1表中数值某些情况用exists代替
in-：：：如果子查询的结果记录小，主查询中的表大又有索引时使用。 IN先执行子查询，in是把外表和内表作hash连接，另外IN时不对NULL进行处理。，
exists-：如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大又有索引时使用。exists以外层表为驱动表，先访问外表，对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
2 有限数值：

explain SELECT *
FROM history_join_recording HJR right JOIN (
    SELECT 12054 AS cid UNION ALL
    SELECT 65158 UNION ALL
    SELECT 102585
) AS tmp ON HJR.join_recording_id = tmp.cid