常用SQL语句优化技巧总结【经典】

本文实例总结了常用SQL语句优化技巧。分享给大家供大家参考，具体如下：

除了建立索引之外，保持良好的SQL语句编写习惯将会降http://www.devze.com低SQL性能问题发生。

①通过变量的方式来设置参数

好：

stringsql = "select * from people p where p.id = ? ";

坏：

stringsql = "select * from people p where p.http://www.devze.comid = "+id;

数据库的SQL文解析和执行计划会保存在缓存中，但是SQL文只要有变化，就得重新解析。

“…where p.id = ”+id的方式在id值发生改变时需要重新解析，这会耗费时间。

②不要使用select *

好：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people ";

坏：

stringsql = "select * from people ";

使用select *的话会增加解析的时间，另外会把不需要的数据也给查询出来，数据传输也是耗费时间的，

比如text类型的字段通常用来保存一些内容比较繁杂的东西，如果使用select *则会把该字段也查询出来。

③谨慎使用模糊查询

好：

stringsql = "select * from people p where p.id like 'parm1%' ";

坏：

stringsql = "select * from people p where p.id like '%parm1%' ";

当模糊匹配以%开头时，该列索引将失效www.devze.com，若不以%开头，该列索引有效。

④不要使用列号

好：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people order by name,age";

坏：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people order by 6,8";

使用列号的话，将会增加不必要的解析时间。

⑤优先使用UNION ALL，避免使用UNION

好：

stringsql = "select name from student union all select name from teacher";

坏：

stringsql = "select name from student union select name from teacher";

UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。还有一种情况，如果业务上能够确保不会出现重复记录。

⑥在where语句或者order by语句中避免对索引字段进行计算操作

好：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people where create_date=date1 ";

坏：

stringsql = "select people_name,pepole_age from people where trunc(create_date)=date1";

当在索引列上进行操作之后，索引将会失效。正确做法应该是将值计算好再传入进来。

⑦使用not exist代替not in

好：

stringsql = "select * from orders where customer_name not exist (select customer_name from customer)";

坏：

stringsql = "select * from orders where customer_name not in(www.devze.comselect customer_name from customer)";

如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。

⑧ exist和in的区别

in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。因此，in用到的是外表的索引， exists用到的是内表的索引。

如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。

如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：

例如：开发者_Kafka表A（小表），表B（大表）

1：

select * from A where cc in (select cc from B)

效率低，用到了A表上cc列的索引；

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)

效率高，用到了B表上cc列的索引。

2：

select * from B where cc in (select cc from A)

效率高，用到了B表上cc列的索引；

select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)

效率低，用到了A表上cc列的索引。

⑨避免在索引列上做如下操作：

◆避免在索引字段上使用<>，!=

◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

◆避免在索引列上出现数据类型转换（比如某字段是String类型，参数传入时是int类型）

当在索引列上使用如上操作时，索引将会失效，造成全表扫描。

⑩复杂操作可以考虑适当拆成几步

有时候会有通过一个SQL语句来实现复杂业务的编程客栈例子出现，为了实现复杂的业务，嵌套多级子查询。造成SQL性能问题。对于这种情况可以考虑拆分SQL，通过多个SQL语句实现，或者把部分程序能完成的工作交给程序完成。

PS：这里再为大家推荐2款SQL在线工具供大家参考使用：

SQL在线压缩/格式化工具：

http://tools.jb51.net/code/sql_format_compress

sql代码在线格式化美化工具：

http://tools.jb51.net/code/sqlcodeformat

希望本文所述对大家数据库程序设计有所帮助。