SQL优化细节
1.对于模糊查询的%,如果在复杂的查询中会导致相关索引失效。
解决办法:依输入条件,先查出部分列记录放在临时表里,然后再用临时表去做复杂关联
2.在表上建立合适的索引
但需注意:避免对索引字段进行计算操作,避免在索引字段上使用not,<>,!=避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引列上出现数据类型转换,避免在索引字段上使用函数,避免建立索引的列中使用空值。
3.使用UNION ALL避免使用UNION 因为UNION 回去查表中的每个记录后在连接
4.IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况
注解:(转载)
先讨论IN和EXISTS。
select * from t1 where x in ( select y from t2 )
事实上可以理解为:
select * from t1, ( select distinct y from t2 ) t2 where t1.x = t2.y
如果你有一定的SQL优化经验,从这句很自然的可以想到t2绝对不能是个大表,因为需要对t2进行全表的“唯一排序”,如果t2很大这个排序的性能是不可忍受的。但是t1可以很大,为什么呢?最通俗的理解就是因为t1.x=t2.y可以走索引。但这并不是一个很好的解释。试想,如果t1.x和t2.y都有索引,我们知道索引是种有序的结构,因此t1和t2之间最佳的方案是走merge join。另外,如果t2.y上有索引,对t2的排序性能也有很大提高。
select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x )
可以理解为:
for x in ( select * from t1 )
loop
if ( exists ( select null from t2 where y = x.x ) then
OUTPUT THE RECORD!
end if
end loop
这个更容易理解,t1永远是个表扫描!因此t1绝对不能是个大表,而t2可以很大,因为y=x.x可以走t2.y的索引。
5.not in 和not exists
如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描,没有用到索引;
而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。
所以无论那个表大,用not exists都比not in要快。
6.限制使用select * from table这种方式
7.避免使用耗费资源的操作,带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行,耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序
8.isnull 和 null 将破坏索引,尽量在建立索引的字段上不去使用它们(where条件后面)
解决方案:用其它相同功能的操作运算代替,如:a is not null 改为 a>0 或a>’’等。不允许字段为空,而用一个缺省值代替空值,如申请中状态字段不允许为空,缺省为申请。
9.任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
10.LIKE操作符 优化
LIKE操作符可以应用通配符查询,里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询,但是如果用得不好则会产生性能上的问题,如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引,而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
一个实际例子:用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描,如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询,性能肯定大大提高。
11.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,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。
12.采用函数处理的字段不能利用索引
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’,优化处理:hbs_bh like ‘5400%’
trunc(sk_rq)=trunc(sysdate), 优化处理:sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq<trunc(sysdate+1)
进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引,如:ss_df+20>50,优化处理:ss_df>30
‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’,优化处理:hbs_bh>’5400021542’
sk_rq+5=sysdate,优化处理:sk_rq=sysdate-5
hbs_bh=5401002554,优化处理:hbs_bh=’ 5401002554’,注:此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换,因为hbs_bh字段是字符型。

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