SQL优化

1、IN 和 EXISTS 区别

以pubs数据库为例：

-- 根据作者id查询出版图书名

i、使用嵌套循环IN来查询，IN()只执行一次,它查出titleauthor表中的所有title_id字段并缓存起来.之后,检查titles表的title_id是否与titleauthor表中的title_id相等,如果相等则将titles表的记录加入结果集中,直到遍历完titles表的所有记录.

SELECT t.title FROM titles t WHERE t.title_id IN (
 SELECT ti.title_id FROM titleauthor ti WHERE ti.au_id='213-46-8915');

ii、使用EXISTS替换IN查询，EXISTS()会执行titles.length次,它并不缓存EXISTS()结果集,因为EXISTS()结果集的内容并不重要,重要的是结果集中是否有记录,如果有则返回true,没有则返回false.

SELECT t.title FROM titles t WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM titleauthor ti WHERE ti.title_id=t.title_id AND ti.au_id='213-46-8915');

总结：当titleauthor表数据比titles表数据多时适合使用exists(),因为它没有那么遍历操作,只需要再执行一次查询就行.

2、NULL与索引

不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。

任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。

3、SELECT子句中应该避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE数据库在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。

4、应减少访问数据库的次数： 

ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等；

使用存储过程或者自定义函数来进行数据库操作，可以减少数据库访问次数，同时还可以有效防止SQL注入。

5、尽量多使用COMMIT： 
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:。

6、用Where子句替换HAVING子句： 
避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不 符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后 才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字 段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作 用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表 后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在哪里。

7、使用表的别名(Alias)： 
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误. 

8、用索引提高效率： 

索引有唯一索引、聚集索引、非聚集索引。索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.

索引创建：

在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 
在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 
在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 
在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 
在经常需要排序的列上创 建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 
在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

索引的原理：索引是一个B+二叉树。从原理上说B+二叉树的特性 决定了对insert、update、delete、select的影响和作用。

索引优点：查询效率变快。

索引缺点：建立索引过多，会影响insert速度。

如果对数据库进行增删改操作，会导致B+二叉树进行再平衡重整，这个过程B+二叉树进行重新整理，索引越大，索引越多，重新整理的时间花费越大。所以有时候再进行大批量数据操作时，我们会不建立索引，等数据全部操作完毕，进行查询时再建立索引。

9、用UNION替换OR (适用于索引列) 
通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 

10、尽量不要使用临时表 
尽量不要使用临时表，除非你必须这样做。一般使用子查询可以代替临时表。使用临时表会带来系统开销，如果你是用COM+进行编程，它还会给你带来很大的麻 烦，因为COM+使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在。SQL Server提供了一些替代方案，比如Table数据类型。