sql語句最佳化

1.合理使用索引
索引是資料庫中重要的資料結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
●在經常進行串連，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常串連的欄位則由最佳化器自動產生索引。
●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在條件運算式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在僱員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立複合索引（compound index）。
●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修複。另外，當資料庫表更新大量資料後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。

(1)在下面兩條select語句中:
   select * from table1  where  field1<=10000 and field1>=0;
   select * from table1  where  field1>=0 and field1<=10000;
   如果資料表中的資料field1都>=0,則第一條select語句要比第二條select語句效率高的多，因為第二條select語句的第一個條件耗費了大量的系統資源。
   第一個原則：在where子句中應把最具限制性的條件放在最前面。

(2)在下面的select語句中:
   select * from tab  where  a=… and b=… and c=…;
  若有索引index(a,b,c)，則where子句中欄位的順序應和索引中欄位順序一致。
   第二個原則：where子句中欄位的順序應和索引中欄位順序一致。

以下假設在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
(3) select field3,field4 from tb where field1='sdf'        快
    select * from tb where field1='sdf'      慢，
因為後者在索引掃描後要多一步ROWID表訪問。

(4) select field3,field4 from tb where field1>='sdf'        快
select field3,field4 from tb where field1>'sdf'        慢
因為前者可以迅速定位索引。

(5) select field3,field4 from tb where field2 like 'R%'    快
    select field3,field4 from tb where field2 like '%R'    慢，
    因為後者不使用索引。

(6) 使用函數如：
select field3,field4 from tb where upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一個表有兩萬條記錄，建議不使用函數；如果一個表有五萬條以上記錄，嚴格禁止使用函數！兩萬條記錄以下沒有限制。

(7) 空值不在索引中儲存，所以
    select field3,field4 from tb where field2 is[not] null不使用索引。

(8) 不等式如
    select field3,field4 from tb where field2!='TOM'不使用索引。
    相似地，
    select field3,field4 from tb where field2 not in('M','P')不使用索引。

(9) 多列索引，只有當查詢中索引首列被用於條件時，索引才能被使用。

(10)  MAX，MIN等函數，如
Select max(field2) from tb使用索引。所以，如果需要對欄位取max，min，sum等，應該加索引。
一次只使用一個聚集合函式，如：
select “min”=min(field1), “max”=max(field1)  from tb     
不如：select “min”=(select min(field1) from tb) , “max”=(select max(field1) from tb)   

(11) 重複值過多的索引不會被查詢最佳化工具使用。而且因為建了索引，修改該欄位值時還要修改索引，所以更新該欄位的操作比沒有索引更慢。

(12) 索引值過大（如在一個char(40)的欄位上建索引），會造成大量的I/O開銷（甚至會超過表掃描的I/O開銷）。因此，盡量使用整數索引。 Sp_estspace可以計算表和索引的開銷。

(13) 對於多列索引，order by的順序必須和索引的欄位順序一致。

(14) 在sybase中，如果order by的欄位組成一個簇索引，那麼無須做order by。記錄的排列順序是與簇索引一致的。

(15) 多表連接（具體查詢方案需要通過測試得到）
    where子句中限定條件盡量使用相關聯的欄位，且盡量把相關聯的欄位放在前面。
    select a.field1,b.field2 from a,b where a.field3=b.field3
 1. field3上沒有索引的情況下:
    對a作全表掃描，結果排序
    對b作全表掃描，結果排序
    結果合并。
    對於很小的表或巨大的表比較合適。

 2. field3上有索引
    按照表連接的次序，b為驅動表，a為被驅動表
    對b作全表掃描
    對a作索引範圍掃描
    如果匹配，通過a的rowid訪問

(16) 避免一對多的join。如：
     select tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 from tb1,tb2 where tb1.field2=tb2.field2 and tb1.field2=‘BU1032’ and tb2.field2= ‘aaa’
     不如：
     declare @a varchar(80)
select @a=field2 from tb2 where field2=‘aaa’ 
     select tb1.field3,tb1.field4,@a from tb1 where field2= ‘aaa’

(16) 子查詢
    用exists/not exists代替in/not in操作
    比較：
    select a.field1 from a where a.field2 in(select b.field1 from b where b.field2=100)
    select a.field1 from a where exists( select 1 from b where a.field2=b.field1 and b.field2=100)

    select field1 from a where field1 not in( select field2 from b)
    select field1 from a where not exists( select 1 from b where b.field2=a.field1)

(17) 主、外鍵主要用於資料約束，sybase中建立主鍵時會自動建立索引，外鍵與索引無關，提高效能必須再建索引。

(18) char類型的欄位不建索引比int類型的欄位不建索引更糟糕。建索引後效能只稍差一點。

(19)   使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(distinct column_name)。

(20) 等號右邊盡量不要使用欄位名，如：
select * from tb where field1 = field3
 
(21) 避免使用or條件，因為or不使用索引。

2.避免使用order by和group by字句。
    因為使用這兩個子句會佔用大量的臨時空間(tempspace),如果一定要使用，可用視圖、人工產生暫存資料表的方法來代替。
   如果必須使用，先檢查memory、tempdb的大小。
   測試證明，特別要避免一個查詢裡既使用join又使用group by，速度會非常慢！

3.盡量少用子查詢，特別是相互關聯的子查詢。因為這樣會導致效率下降。
一個列的標籤同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉儘可能多的行。

 
4．消除對大型表行資料的順序存取
在巢狀查詢中，對錶的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行資料。避免這種情況的主要方法就是對串連的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做串連，就要在“學號”這個串連欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。儘管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫最佳化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中最佳化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
5．避免困難的正規運算式
MATCHES和LIKE關鍵字支援萬用字元匹配，技術上叫正規運算式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6．使用暫存資料表加速查詢
把表的一個子集進行排序並建立暫存資料表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化最佳化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時檔案中，並按客戶的名字進行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在暫存資料表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
暫存資料表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意：暫存資料表建立後不會反映主表的修改。在主表中資料頻繁修改的情況下，注意不要遺失資料。
7．用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程式時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。