SQL优化(转)

 1.IN和EXISTS：
EXISTS要远比IN的效率高。里面关系到full table scan和range scan。几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。
例子：
语句1
SELECT dname, deptno FROM dept
WHERE deptno NOT IN
(SELECT deptno FROM emp);
语句2
SELECT dname, deptno FROM dept
WHERE NOT EXISTS
(SELECT deptno FROM emp
WHERE dept.deptno = emp.deptno);
明显的，2要比1的执行性能好很多
因为1中对emp进行了full table scan,这是很浪费时间的操作。而且1中没有用到emp的INdex，
因为没有WHERE子句。而2中的语句对emp进行的是range scan。

2.消除对大型表行数据的顺序存取：
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄??）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
3. 避免相关子查询：
一个列的标签同时在主查询和WHERE子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。