sql的簡單提高效率方法，sql提高效率
少用in操作（效率極差），盡量用表關聯代替
select要指定列，不要*（*會讀入所有資料，而指定列則只提取涉及的列，減少io）
盡量有where（減少讀取量），where操作列盡量有索引（加快查詢）
（mysql索引使用B-Tree資料結構對特定列額外組織存放,加快儲存引擎尋找記錄的速度，不需回表查詢資料的就是聚簇索引(索引和資料存放在一起)。通常是需要回表再查資料，需要消耗額外的磁碟IO。）
主鍵是特殊的唯一索引（不含null），唯一索引更好用
複合索引設計合理，比多列索引強。因為多列索引在where中引用時，列順序非常重要，要滿足最左首碼列，左邊優先，不一定能構建合理的索引。
（最左首碼：查詢條件中的所有欄位需要從左邊起按順序出現在多列索引中，查詢條件的欄位數要小於等於多列索引的欄位數，中間欄位不能 存在範圍查詢的欄位(<,like等)，這樣的sql可以使用該多列索引。）
盡量不用like，用like時萬用字元不開頭，盡量建立首碼索引（萬用字元位置之前的字串）
盡量不order by
懶得寫了，整理一個篇網上的還可以的
1 避免全表掃描
進行全表掃描情況：
- 無索引
- 返回行無限制條件（無Where子句）
- 索引主列（索引的第一列）無限制條件
- 索引主列的限制條件被包含在運算式中
- 索引主列的限制條件是is (not) null或!=
- 索引主列的限制條件是like操作且值是一個bind variable或%打頭的值
2 只用選擇性索引
索引選擇性是指索引列中不同值的數和表中記錄數的比。如果表中2000條記錄，索引列有1980個不同的值，那索引選擇性是1980/2000=0.99。越接近於1，這個索引的效率就越高。
列的選擇性=不同值的數目/行的總數 /* 越接近1越好 */
複合索引中列的次序的問題：
1 在限定條件裡最頻繁使用的列應該是主列
2 最具有選擇性的列（即最清晰的列）應該是主列
如果1和2 不一致，可以考慮建立多個索引。
在複合索引和多個單個索引中作選擇： 考慮選擇性 考慮讀取索引的次數 考慮AND-EQUAL操作
3 管理多表串連（Nested Loops, Merge Joins和Hash Joins）
最佳化聯結操作
Merge Joins是集合操作 Nested Loops和Hash Joins是記錄操作返回第一批記錄迅速
Merge Joins的操作適用於批處理操作，巨大表 和遠程查詢
1全表掃描 --〉 2排序 --〉3比較和合并 效能開銷主要在前兩步
適用全表掃描的情形，都適用Merge Joins操作（比Nested Loops有效）。
改善1的效率： 最佳化I/O， 提高使用ORACLE多塊讀的能力， 使用並行查詢的選項
改善1的效率：提高Sort_Area_Size的值， 使用Sort Direct Writes，為臨時段提供專用資料表空間
4 管理組件含視圖的SQL語句
最佳化器執行包含視圖的SQL語句有兩種方法：
- 先執行視圖，完成全部的結果集，然後用其餘的查詢條件作過濾器執行查詢
- 將視圖文本整合到查詢裡去
含有group by子句的視圖不能被整合到一個大的查詢中去。
在視圖中使用union，不阻止視圖的SQL整合到查詢的文法中去。
5 最佳化子查詢
6 使用複合Keys/Star查詢
7 恰當地索引Connect By操作
8 限制對遠端資料表的訪問
9 管理非常巨大的表的訪問
- 管理資料接近(proximity) 記錄在表中的存放按對錶的範圍掃描中最長使用的列排序 按次序儲存資料有助於範圍掃描，尤其是對大表。
- 避免沒有協助的索引掃描 當返回的資料集合較大時，使用索引對SGA的資料區塊緩衝佔用較大，影響其他使用者；全表掃描還能從ORACLE的多塊讀取機制和“一致性擷取/每塊”特性中受益。
- 建立充分索引的表 使訪問索引能夠讀取較全面的資料 建立僅主列不同的多個索引
- 建立hash簇
- 建立分割表和視圖
- 使用並行選項
10 使用Union All 而不是Union
UNION ALL操作不包括Sort Unique操作，第一行檢索的響應速度快，多數情況下不用臨時段完成操作，
UNION ALL建立的視圖用在查詢裡可以整合到查詢的文法中去，提高效率
11 避免在SQL裡使用PL/SQL功能調用
12 綁定變數(Bind Variable)的使用管理
使用Bind Variable和Execute using方式
將like :name ||’%’ 改寫成 between :name and :name || char(225), 已避免進行全表掃描，而是使用索引。
13 回訪最佳化進程
資料變化後，重新考察最佳化情況
