数据库SQL Server性能优化之SQL语句总结

2022-05-31 12:30 204阅读 0赞

**1、不要使用select \***

在select中指定所需要的列，将带来的好处：  
（1）减少内存耗费和网络的带宽  
（2）更安全  
（3）给查询优化器机会从索引读取所有需要的列

**2、in 和 not in 要慎用，否则会导致全表扫描**

如：

select id from t where num in(1,2,3)

**3、对于连续的数值，能用 between 就不要用 in**

select id from t where num between 1 and 3

**4、使用exists 代替 in**

select num from a where num in(select num from b)

替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

**5、is null或is not null操作**

应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.  
备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num = 0

**6、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：这个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。下面的例子中loc\_id和region上都有建索引。

（低效）select loc_id,loc_desc,begion from location where loc_id=10 or begion='MELBOURNE'; 
    
    （高效）select loc_id,loc_desc,begion from location where loc_id=10 union select loc_id,loc_desc_begion from location where begion='MELBOURNE';

**7、优化group by**

提高group by语句的效率，可以通过将不需要的记录在group by之前过滤掉。

（低效）select [job],avg([sal]) from [emp] group by [job] having job='PRESIDENT' or job='MANAGER'; 
    
    （高效）select [job],avg([sal]) from [emp] where [job]='PRESIDENT' or job='MANAGER' group by [job];

**8、<及>操作**

大于或小于一般情况不用调整，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化。如一个表有100万记录，那么执行>2与>=3的效果就有很大区别了。

（低效）select * from [emp] where [deptno]>2;
    （高效）select * from [emp] where [deptno]>=3;

**9、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件**

如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以这样查询：

select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'

**10、尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，否则将导致全表扫描。**

select id from t where num/2=100

应改为：

select id from t where num=100*2

**11、尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，否则将导致全表扫描。**

select id from t where substring(name,1,3)='abc'

应改为：

select id from t where name like 'abc%'

**12、尽量避免使用前置百分号。**

select id from t where name like '%abc%'

13、Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

14、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

15、select count(\*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

16、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

17、并不是所有索引对查询都有效，SQL根据表中数据来进行查询优化，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引。

18、索引并不是越多越好，索引提交了select效率，但是降低了insert和update的效率。一个表的索引数最好不要超过6个。

19、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

20、尽可能使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间；其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

21、任何地方都不要使用select *，用具体的字段列表代替*，不要返回用不到的字段。

22、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就考虑改写。

23、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

24、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

25、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

26、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

27、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。

28、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

29、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

30、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

31、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

32、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST\_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

33、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE\_IN\_PROC 消息。

34、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

35、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。