sql查詢語句最佳化

 目錄

1、什麼是執行計畫？執行計劃是依賴什麼資訊。
2、 統一SQL語句的寫法減少解析開銷
3、 減少SQL語句的巢狀
4、 使用「臨時表」暫存中間結果
5、 OLTP系統SQL語句必須採用綁定變數
6、傾斜欄位的綁定變數窺測問題
7、 begin tran的事務要盡量小。
8、 一些SQL查詢語句應加上nolock
9、加nolock後查詢經常發生頁分裂的表，容易產生跳讀或重複讀
10、聚集索引沒有建在表的順序字段上，該表容易發生頁分割
11、使用複合索引提高多個where條件的查詢速度
13、使用like進行模糊查詢時應注意盡量不要使用前%
14、SQL Server 表連接的三種方式
15、Row_number 會導致表掃描，用臨時表分頁比較好

 什麼是執行計畫？執行計劃是依賴什麼資訊。

執行計劃是資料庫根據SQL語句和相關表格的統計資料所做的查詢方案，這個方案是由查詢最佳化器自動分析產生的，例如一條SQL語句如果用來從一個10萬筆記錄的表中查1筆記錄，那查詢優化器會選擇「索引查找」方式，如果該表進行了歸檔，目前只剩下5000筆記錄了，那查詢優化器就會改變方案，採用「全表掃描」方式。

可見，執行計畫並不是固定的，它是「個人化」的。產生一個正確的「執行計畫」有兩點很重要：
SQL語句是否清楚告訴查詢最佳化器它想做什麼？
查詢優化器所得到的資料庫統計資料是否是最新的、正確的？

統一SQL語句的寫法減少解析開銷

對於以下兩句SQL語句，程式設計師認為是相同的，資料庫查詢最佳化器可能認為是不同的。

select * from dual

Select * From dual

其實就是大小寫不同，查詢分析器認為是兩句不同的SQL語句，必須進行兩次解析。產生2個執行計劃。所以身為程式設計師，應該要保證相同的查詢語句在任何地方都一致，多一個空格都不行！

減少SQL語句的巢狀

我常看到，從資料庫捕捉到的一條SQL語句印出來有2張A4紙這麼長。一般來說這麼複雜的語句通常都是有問題的。我拿著這2頁長的SQL語句去請教原作者，結果他說時間太長，他一時也看不懂了。可想而知，連原作者都有可能看糊塗的SQL語句，資料庫也一樣會看糊塗。

一般，將一個Select語句的結果作為子集，然後從該子集中再進行查詢，這種一層嵌套語句還是比較常見的，但是根據經驗，超過3層嵌套，查詢優化器就很容易給出錯誤的執行計劃。因為它被繞暈了。像這種類似人工智慧的東西，終究比人的分辨力要差些，如果人都看暈了，我可以保證資料庫也會暈的。

另外，執行計畫是可以重複使用的，越簡單的SQL語句被重複使用的可能性越高。而複雜的SQL語句只要有一個字元改變就必須重新解析，然後再把這一大堆垃圾塞在記憶體裡。可想而知，資料庫的效率會何等低下。

使用「臨時表」暫存中間結果

 簡化SQL語句的重要方法就是採用臨時表暫存中間結果，但是，臨時表的好處遠不止這些，將臨時結果暫存在臨時表，後面的查詢就在tempdb中了，這可以避免程式中多次掃描主表，也大大減少了程式執行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了並發性能。

OLTP系統SQL語句必須採用綁定變數

select * from orderheader where changetime > '2010-10-20 00:00:01'
select * from orderheader where changetime > '2010-09-2012 009-20:20:00: 01'
以上兩句語句，查詢最佳化器認為是不同的SQL語句，需要解析兩次。如果採用綁定變數
select * from orderheader where changetime > @chgtime
@chgtime變數可以傳入任何值，這樣大量的類似查詢可以重複使用該執行計劃了，這可以大大降低資料庫解析SQL語句的負擔。一次解析，多次重複使用，是提高資料庫效率的原則。

 傾斜字段的綁定變數窺測問題

事物都存在兩面性，綁定變數對大多數OLTP處理是適用的，但是也有例外。例如where條件中的欄位是「傾斜欄位」的時候。

「傾斜字段」指該列中的絕大多數的值都是相同的，例如一張人口調查表，其中「民族」這列，90%以上都是漢族。那如果一個SQL語句要查詢30歲的漢族人口有多少，那麼「民族」這列必然要放在where條件裡。這時候如果採用綁定變數@nation會存在很大問題。

試想如果@nation傳入的第一個值是“漢族”，那麼整個執行計劃必然會選擇表掃描。然後，第二個值傳入的是“布依族”，按理說“布依族”佔的比例可能只有萬分之一，應該採用索引查找。但是，由於重用了第一次解析的「漢族」的那個執行計劃，那麼第二次也將採用表格掃描方式。這個問題就是著名的“綁定變數窺測”，建議對於“傾斜欄位”不要採用綁定變數。

begin tran的事務要盡量小

SQL Server中一句SQL語句預設就是一個事務，在該語句執行完成後也是預設commit的。其實，這就是begin tran的一個最小化的形式，好比在每句語句開頭隱含了一個begin tran，結束時隱含了一個commit。
有些情況下，我們需要明確聲明begin tran，例如做「插、刪、改」操作需要同時修改幾個表，要求要嘛幾個表都修改成功，要嘛都不成功。 begin tran 可以起到這樣的作用，它可以把若干SQL語句套在一起執行，最後再一起commit。好處是保證了數據的一致性，但任何事情都不是完美無缺的。 Begin tran付出的代價是在提交之前，所有SQL語句鎖住的資源都不能釋放，直到commit掉。
可見，如果Begin tran套住的SQL語句太多，那資料庫的效能就糟了。在該大事務提交之前，必然會阻塞別的語句，造成block很多。
Begin tran所使用的原則是，在確保資料一致性的前提下，begin tran 套住的SQL語句越少越好！有些情況下可以採用觸發器同步數據，不一定要用begin tran。

一些SQL查詢語句應加上nolock

在SQL語句中加nolock是提高SQL Server並發效能的重要手段，在oracle中並不需要這樣做，因為oracle的結構更為合理，有undo表空間保存“資料前影”，該資料如果在修改中還未commit，那麼你讀到的是它修改之前的副本，該副本放在undo表空間中。這樣，oracle的讀、寫可以做到互不影響，這也是oracle廣受稱讚的地方。 SQL Server 的讀取、寫入是會互相阻塞的，為了提高並發效能，對於某些查詢，可以加上nolock，這樣讀的時候可以允許寫，但缺點是可能讀到未提交的髒資料。使用nolock有3個原則。

(1) 查詢的結果用於「插、刪、改」的不能加上nolock ！

(2) 查詢的表格屬於頻繁發生頁分裂的，慎用nolock ！

(3) 使用臨時表一樣可以保存“數據前影”，起到類似oracle的undo表空間的功能，

能採用臨時表提高並發性能的，不要用nolock 。

加nolock後查詢經常發生頁分裂的表，容易產生跳讀或重複讀取

加nolock後可以在“插、刪、改”的同時進行查詢，但是由於同時發生“插、刪、改” ，在某些情況下，一旦該資料頁滿了，那麼頁分裂不可避免，而此時nolock的查詢正在發生，例如在第100頁已經讀過的記錄，可能會因為頁分裂而分到第101頁，這有可能使得nolock查詢在讀101頁時重複讀到該條數據，產生「重複讀取」。同理，如果在100頁的資料還沒被讀到就分到99頁去了，那nolock查詢有可能會漏過該記錄，產生「跳讀」。

 上面提到的哥們，在加了nolock後一些操作出現報錯，估計有可能因為nolock查詢產生了重複讀，2條相同的記錄去插入別的表，當然會發生主鍵衝突。

聚集索引沒有建在表的順序欄位上，該表容易發生頁分裂

例如訂單表，有訂單編號orderid，也有客戶編號contactid，那麼聚集索引應該加在哪個欄位上呢？對於該表，訂單編號是順序添加的，如果在orderid上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，這樣不容易經常產生頁分裂。然而，由於大多數查詢都是根據客戶編號來檢查的，因此，將聚集索引加在contactid上才有意義。而contactid對於訂單表而言，並非順序欄位。

例如「張三」的「contactid」是001，那麼「張三」的訂單資訊必須都放在這張表的第一個資料頁上，如果今天「張三」新下了一個訂單，那該訂單資訊不能放在表格的最後一頁，而是第一頁！如果第一頁放滿了呢？很抱歉，表格所有資料都要往後移動為這條記錄騰地方。

SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的，SQL Server的聚集索引實際上是對資料表按照聚集索引欄位的順序進行了排序，相當於oracle的索引組織表。 SQL Server的聚集索引就是表格本身的一種組織形式，所以它的效率是非常高的。也因為此，插入一筆記錄，它的位置不是隨便放的，而是要按照順序放在該放的資料頁，如果那個資料頁沒有空間了，就引起了頁分裂。所以很顯然，聚集索引沒有建在表的順序欄位上，該表容易發生頁分裂。

曾經碰到過一個情況，一位哥們的某張表重建索引後，插入的效率大幅下降了。估計情況大概是這樣的。該表的聚集索引可能沒有建在表的順序欄位上，該表經常被歸檔，所以該表的資料是以一種稀疏狀態存在的。例如張三下過20張訂單，而最近3個月的訂單只有5張，歸檔策略是保留3個月數據，那麼張三過去的15張訂單已經被歸檔，留下15個空位，可以在insert發生時重新被利用。在這種情況下由於有空位可以利用，就不會發生頁分裂。但是查詢效能會比較低，因為查詢時必須掃描那些沒有資料的空位。

重建聚集索引後情況改變了，因為重建聚集索引就是把表中的資料重新排列一遍，原來的空位沒有了，而頁的填充率又很高，插入資料經常要發生頁分裂，所以效能大幅下降。

對於聚集索引沒有建在順序欄位上的表，是否要給與比較低的頁填充率？是否要避免重建聚集索引？是一個值得考慮的問題！

使用複合索引提高多個where條件的查詢速度

複合索引通常擁有比單一索引更好的選擇性。而且，它是特別針對某個where條件所設立的索引，它已經進行了排序，所以查詢速度比單一索引更快。複合索引的引導欄位必須採用「選擇性高」的欄位。例如有3個欄位：日期，性別，年齡。大家看，應該採用哪個欄位作引導欄位？顯然應該採用「日期」作為引導欄位。日期是3個欄位中選擇性最高的欄位。

這裡有一個例外，如果日期同時也是聚集索引的引導字段，可以不建複合索引，直接走聚集索引，效率也是比較高的。

不要把聚集索引建成“複合索引”，聚集索引越簡單越好，選擇性越高越好！聚集索引包括2個欄位尚可容忍。但是超過2個字段，應該考慮建1個自增字段作為主鍵，聚集索引可以不做主鍵。

使用like進行模糊查詢時應注意盡量不要使用前%

有的時候會需要進行一些模糊查詢例如

 Select * from contact where username like)%yue%' % yue前面使用了“%”，因此查詢必然走全表掃描，除非必要，否則不要在關鍵字前加%，

SQL Server 表連接的三種方式

   (1) Merge Join

   (1) Merge Join

   ) Nested Loop Join 

    (3) Hash Join 

SQL Server 2000只有一種join方式－Nested Loop Join，如果AA結果結果不小，則為每個外表記錄掃描一遍，實際掃過的行數相當於A結果集行數x B結果集行數。所以如果兩個結果集都很大，那Join的結果很糟糕。

SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的連接字段正好是聚集索引所在字段，那麼表的順序已經排好，只要兩邊拼上去就行了，這種join的開銷相當於A表的結果集行數加上B表的結果集行數，一個是加，一個是乘，可見merge join 的效果比Nested Loop Join好多了。

如果連接的字段上沒有索引，那麼SQL2000的效率是相當低的，而SQL2005提供了Hash join，相當於臨時給A，B表的結果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我認為，這是一個重要的原因。

總結一下，在表格連接時要注意以下幾點：

(1) 連接欄位盡量選擇聚集索引所在的欄位

(2) 仔細考慮where條件，盡量減小A、B表的結果集

(3) 如果很多join的連接欄位都缺少索引，而你還在用SQL2000，乾緊升級吧.

Row_number 會導致表格掃描，用臨時表分頁更好

ROW_Number分頁的測試結果：
使用ROW_Number來分頁：CPU 時間= 317265 毫秒，佔用時間= 423090 毫秒

使用臨時表來分頁：CPU 時間= 1266 毫秒，佔用時間= 6705 毫秒

ROW_Number實作是基於order by的，而排序的影響。

其他

諸如有的寫法會限制使用索引 🎜

從表名中選擇 *，其中 chgdate +7

從表名中選擇 *，其中 chgdate