SQL语句效率问题的几点总结

1. SQL优化的原则是：

  将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。   
  调整不良SQL通常可以从以下几点切入：   
  检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容   
  检查子查询   考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写   
  检查优化索引的使用   
  考虑数据库的优化器

2. 避免出现SELECT   *   FROM   table     语句，要明确查出的字段。     
    
3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，

    定位越准确，则该where条件越应该前移。   
    
4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，

    这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT   COUNT   （*）和select   top   1   语句。   
    
6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，

    并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。   
    
7. 应绝对避免在order   by子句中使用表达式。   
    
8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。   
    
9. 小心使用   IN   和   OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。   
    
10. <>   用   < 、 >   代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，

则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，

且必须包含第 一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。

格式如下

select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2,

table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件)

and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件)

and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值件)。
注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。

例如：select name from customer where

customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。

     应该用如下语句代替：select   name   from   customer  

    inner   join   order   on     customer.customer_id=order.customer_id  

    where   order.money>100。   
    
15. 在WHERE   子句中，避免对列的四则运算，

     特别是where   条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。

     比如有些地方   substring   可以用like代替。   
    
16. 如果在语句中有not   in（in）操作，

     应考虑用not   exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。   
      
17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，

     原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。

18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order   by,group   by等，谨慎使用disti软件开发t。   
    
19. 用union   all   代替   union，数据库执行union操作，

     首先先分别执行union两端的查询，

     将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。   
     当已知的业务逻辑决定query   A和query   B中不会有重复记录时，

     应该用union   all代替union，以提高查询效率。