SQL效率

雀儿山（海拔6168米）

不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。

一、索引的建立和使用

1.定义主键的数据列一定要建立索引

2.定义有外键的数据列一定要建立索引

3.对于经常查询的数据列最好建立索引

4.对于需要在指定范围内的快速或频繁查询的数据列

5.经常用在WHERE子句中的数据列

6.经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，建立索引。如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被使用

7.对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引

8.对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引

9.对于经常存取的列避免建立索引

10.限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作

11.对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引。在复合索引中，记录首先按照第一个字段排序。对于在第一个字段上取值相同的记录，系统再按照第二个字段的取值排序，以此类推。因此只有复合索引的第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用,因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能地使用此索引，发挥索引的作用

二、SQL语句的执行原理

1.服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划,如果存在,就直接调用已经编译好的执行计划,节省了执行计划的编译时间

2.语法效验、语义效验、权限验证

3.针对SQL进行优化,选择不同的查询算法以最高效的形式返回

4.语句执行，执行顺序：

1）FROM 子句返回初始结果集

2）WHERE 子句排除不满足搜索条件的行

3）GROUP BY 子句将选定的行收集到 GROUP BY 子句中各个唯一值的组中

4）选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值

5）此外，HAVING 子句排除不满足搜索条件的行

6）计算所有的表达式

7）使用order by对结果集进行排序

5.where条件执行原理及效率

首先要了解Where 条件执行方向是从右向左的（如多条件判断下，会从最后一个条件来判断过滤数据的，依次向前推进判断）

1）注意SQL运算符（非、与、或）优先级别，级别越高放最后

2）在同运算符内字段值数据范围越大的查询字段放最后

三、优化SQL语句的若干方法

1.WHERE 语句中，小表字段写左边

2.在WHERE中尽量不要使用OR

3.操作符号： IN  &  NOT IN操作符

NOT IN操作是强列推荐不使用的，NOT IN会多次扫描表

推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替

而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作

使用in时，在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，这样可以减少判断的次数

另外，多表连接查询时，用IN，sql会先尝试转换成多表连接，转换不成功则先执行IN里面的查询，再查询外层表记录。

4.注意union和union all的区别。union比union all多做了一步distinct操作。能用union all的情况下尽量不用union

5.查询时尽量不要返回不需要的行、列。另外在多表连接查询时，尽量改成连接查询，少用子查询

6.Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地找到范围

7.从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，选择数据量少的表作为基础表

8.没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，它们增加了额外的开销

9.计算记录条数

和一般的观点相反, count(*) 比count(1)稍快 , 当然如果可以通过索引检索,对索引列的计数仍旧是最快的. 例如 COUNT(CONTRACT_NO)

10.减少对表的查询

11.使用表的别名