数据库 - SQL优化

1，对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
2，应尽量避免在where子句中使用！=或<>操作符，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3，应尽量避免在where子句中对字段进行nul值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
  select id from t where num is null
  可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
  select id from where num=0
4，应尽量避免在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，如：
  select id from t where num = 10 or  num = 20
  可以这样查询
  select id from t where num = 10
  union all
  select id from t where num = 20
5，下面的查询也将导致扫描表：
  select id from t where name like ‘%abc%’
  若要提高效率，可以考虑全文检索
6，in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如:
  select id from t where num in(1,2,3)
  对于连接的数值，能用between就不要用in了
  select id from t where num between 1 and 3
7，如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选    择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然后，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索    引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
   select id from t where num=@num
   可以改为强制查询使用索引
   select id from t with(index(索引名)) where num = @num
8，应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
   select id from t where num/2=100
   应改为：
   select id from t where num = 100*2
9，应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引进行全表扫描。如：
  select id from t where substring(name,1,3)='abc'   --name字段以ABC开头的id
  select id from where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=00  --'2005-11-30'生成的id
  应改为
  select id from t where name like ‘abc%’
  select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10,不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
  select col1，col2，into #f from t where 1=0
  这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
  create table #t(...)
11,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
12，在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，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，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致
13，很多时候用exists 代替in是一个好 的选择：
   select num from a where num in(select num from b)
   用下面的语句替换
   select num from a where exists(select 1 from b where num =a.num)
14,并不是所用索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会    利用索引，如一表中有字段sex，male，female几乎各一半，，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用
15，索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因    为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，是具体情况而定。一个表的索引数最好    不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16，应尽可能的避免更新 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，一    旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据    列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。    这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对    于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。（char浪费空间，不是数据的地方会以空格 存储）
19.任何地方都不要使用 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。
20.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）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集   时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.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。
24.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。
25.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。
26.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。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。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。
28.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。
29.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。
30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。