优化SQL查询实现高效数据检索(二)

大家好，本文将接着上文，继续介绍SQL查询优化的重要性以及如何优化SQL查询以实现更快的数据检索。

• 适当使用通配符

适当使用通配符对于优化SQL查询尤为重要，特别是在匹配字符串和模式方面。通配符是用于SQL查询中查找特定模式的特殊字符，SQL中最常见的通配符是“%”和“_”，其中“%”表示任何字符序列，“_”表示单个字符。明智地使用通配符很重要，因为不当使用可能会导致性能问题，特别是在大型数据库中。然而，有效地使用它们可以极大地提高字符串匹配和模式匹配查询的性能。

现在让我们看一个实例，此查询使用RIGHT()函数来提取customer_name列的最后三个字符，然后检查它是否等于“son”。

SELECT customer_name
FROM customer
WHERE RIGHT(customer_name, 3) = 'son';

 以下是输出结果：

 

尽管此查询实现了所需的结果，但它并不那么高效，因为必须将RIGHT()函数应用于表中的每一行。让我们通过使用通配符来优化我们的代码：

SELECT customer_name
FROM customer
WHERE customer_name LIKE '%son';

以下是输出结果：

 

这个优化后的SQL查询使用LIKE运算符和通配符“%”来搜索customer_name列以“son”结尾的记录。这种方法更有效，因为它利用了数据库引擎的模式匹配能力，并且如果有索引可用，它可以更好地利用索引。

正如我们所看到的，总查询时间从436毫秒降低到62毫秒，快了近7倍。

• 使用Top或LIMIT来限制样本结果的数量

使用TOP或LIMIT来限制样本结果对于优化SQL查询尤为重要，特别是在处理大型表时，这些子句允许你仅从表中检索指定数量的记录，而不是所有记录，这对性能是有益的。

现在从customer表中检索所有信息：

SELECT *
FROM customer

以下是输出结果：
 

 

当处理较大的表时，此操作可能会增加I/O和网络延迟，这可能会降低SQL查询性能。现在通过将输出限制为10来优化我们的代码：

SELECT *
FROM customer
LIMIT 10;

 以下是输出结果：

 

通过限制输出，将减少网络延迟和内存使用，并提高响应时间，尤其是在处理大型表时。在我们的实例中，经过SQL查询优化后，总查询运行时间从260毫秒降低到89毫秒，查询速度变得几乎快了3倍。

• 使用索引

这次将识别并为使用WHERE、JOIN和ORDER BY子句中的列创建适当的索引，以提高查询性能。通过对经常访问的列进行索引，数据库可以更快地检索数据。首先运行以下查询：

SELECT customer_id, 
       customer_name
FROM customer
WHERE segment = 'Corporate';

 以下是输出结果：

 

查询运行时间为259毫秒，试着通过创建索引来改善这一情况：

CREATE INDEX idx_segment ON customer (segment);
SELECT customer_id, 
       customer_name
FROM customer WITH (INDEX(idx_segment))
WHERE segment = 'Corporate';

以下是输出结果：

 通过在INDEX()中使用idx_segment，数据库引擎能够根据segment列高效地搜索customer表，从而使查询运行更快，将总查询时间从259毫秒降低到75毫秒。

使用SQL查询优化工具

由于长代码和高度复杂的查询的复杂性，你可能需要考虑使用查询优化工具。

这些工具可以分析你的查询执行计划，识别缺失的索引，并建议替代查询结构以帮助优化你的查询。一些流行的查询优化工具包括：

1.SolarWinds Database Performance Analyzer：该工具可帮助你监视和改善数据库性能。它显示查询问题以及它们的运行方式。它适用于多种数据库系统，如SQL Server、Oracle和MySQL。

2.SQL Query Tuner for SQL Diagnostic Manager：该工具具有使查询工作得更好的高级功能，如性能提示、索引检查和显示查询运行方式。它通过查找和修复问题来帮助你使SQL查询变得更好。

3.SQL Server Management Studio (SSMS)：SSMS具有可检查性能并改善查询的内置工具，如活动监视器、执行计划分析和索引调整向导。

使用SQL查询优化工具和资源对于改进查询至关重要，通过这些工具可以了解查询的工作方式，找到问题并使用最佳实践来更快地获取数据并改善应用程序。