SQL查询性能优化

通过对一些查询方式和细节的调整，有时能大大提高查询的效率，本次文章整理自《SQL进阶教程》，这本书为大家提供了很多简单易行的查询优化方法，即使你不具备数据库理论知识，也能够很容易的掌握到。

笔记纲要：
1、使用高效的查询方式
2、避免排序
3、善用索引
4、减少中间表

1、使用高效的查询方式

①在子查询中，用EXISTS代替IN

exists只要查到一行数据满足条件就会终止查询。不用像使用in时扫描全表，大大提高了查询效率。

②使用表连接代替IN

特别是连接字段设置了索引时，采用表连接是比较有效的。

2、避免排序

会进行排序的代表性运算有：

GROUP BY

ORDER BY

聚合函数(SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN)

DISTINCT

集合运算符(UNION、INTERSECT、EXCEPT)

窗口函数(RANK、ROW_NUMBER等)

①用UNION ALL代替UNION

union all 不会进行排序，但由于其不具备去重功能，因此需要添加别的限制条件。

②用EXISTS代替DISTINCT

③在极值函数中使用索引

如MAX(id)中，将id添加索引，在寻找最大值时能够提高查询效率。

④当需要运用GROUP BY分组时，能用WHERE别用HAVING

因为where子句用在group by 之前，可提前对查询的内容进行筛选，减少了后续group by的工作量；
having需要用在group by之后，且having子句是针对聚合后生成的视图进行筛选的，很多时候聚合后的视图都没有继承原表的索引结构。

⑤在GROUP BY子句和ORDER BY子句中使用索引

这两个子句都会进行排序，索引能够有助于提升排序效率。

3、善用索引

很多时候，由于对索引使用时的不当，导致不能发挥索引对于查询的优化能力。

①不要在索引字段上进行运算

select * from student where age-10>10;

在这种情况下，并没有真正的用到age列的索引，正确的方式是：

select * from student where age>20;

②不要使用IS NULL

通常，索引字段是不存在NULL的，所以指定IS NULL会使得索引无法使用。

③慎用否定形式

下面这几种否定形式会对全表进行扫描，使索引失效：

<>

!=

NOT IN

④慎用OR

若在col_1和col_2分别建立了不同的索引，或者建立了（col_1,col_2）这样的联合索引时，如果使用OR连接条件，要么用不到索引，要么用到了但是比AND效率差很多。

⑤使用联合索引时，保证列的顺序正确

如建立了（col_1,col_2）的联合索引，索引中的第一列必须写在条件的开头

select * from student where col_1=10 and col_2=20;

而不能写为

select * from student where col_2=20 and col_1=10;

⑥使用LIKE时，只能进行前方一致的匹配

即

select name from student where name like 'a%';

4、减少中间表

频繁使用中间表会带来两个问题：

一是展开数据需要耗费内存资源;

二是原始表中的索引不容易使用到（特别是聚合时）

①灵活使用HAVING子句

对聚合结果指定筛选条件是不需要专门生成中间表，使用HAVING子句就可以。

②需要对多个字段使用IN时，将它们汇总到一处

select * from student s1
where  id || state || city
    in (select id || state || city from student s2);

③先进行连接在进行聚合

④合理的使用视图

当视图中包含以下运算时，SQL会非常低效：

聚合函数（SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN）

集合运算符（UNION、INTERSECT、EXCEPT）