sql查询执行效率

Sql查询执行效率
转自：http://boyd.cn/info_Print.asp?ArticleID=3822

 sql查询执行效率条件中最好不要使用OR 或IN )

1.有索引的列优先，都有索引的看查询出来的数据量，少的优先
in ,not in,<>,is null,is not null 等由于不会走索引，尽量不要使用。
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1K以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1K以下'
以上两个SQL中dy_dj及xh_bz两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的 比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。

2.选择最有效率的表名顺序
sql解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理。在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表
如果tab2中记录数明显高于tab1，用
SELECT COUNT(*) FROM tab2, tab1 
效率明显优于
SELECT COUNT(*) FROM tab1, tab2 

1、操作符号： NOT IN操作符 
此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替 IS NULL, <>, !=, !>, !<, NOT, NOT EXISTS, NOT IN, NOT LIKE, LIKE '%500'，因为他们不走索引全是表扫描。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作. 如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，NOT, NOT EXISTS, NOT IN能优化她，而<>等还是不能优化，用不到索引。
 
2、注意union和union all的区别。union比union all多做了一步distinct操作。能用union all的情况下尽量不用union。 

3、查询时尽量不要返回不需要的行、列。另外在多表连接查询时，尽量改成连接查询，少用子查询。 

4、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用存储过程来代替它。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。 
我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图， 
直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。 

5、创建合理的索引，对于插入或者修改比较频繁的表，尽量慎用索引。因为如果表中存在索引，插入和修改时也会引起全表扫描。 
索引一般使用于where后经常用作条件的字段上。 

6、在表中定义字段或者存储过程、函数中定义参数时，将参数的大小设置为合适即可，勿设置太大。这样开销很大。 

7、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。 

select * from chineseresume where title in ('男','女') 
Select * from chineseresume where between '男' and '女'是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。
 
8、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。 

9、WHERE后面的条件顺序影响 
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如 
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1 
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下' 
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，如果dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的 比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。所以尽量 将范围小的条件放在前面。

10、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用 UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。 
11、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION和UNION ALL一样的道理。 

12、使用in时，在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，这样可以减少判断的次数 

13、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示声明语句，在另一个连接中 SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表， Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。
 
14、一般在GROUP BY和HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By和Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快 

15、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好 

16、慎用临时表，临时表存储于tempdb库中，操作临时表时，会引起跨库操作。尽量用结果集和表变量来代替它。 

17、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过，并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。 

18、不要在一段SQL或者存储过程中多次使用相同的函数或相同的查询语句，这样比较浪费资源,建议将结果放在变量里再调用。这样更快。 

19、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现