数据库常用查询语句写法(优化)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据库常用查询语句写法(优化)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

常用查询写法

Like

like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like;

原因:

  • 对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低;
  • 由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低。

解决办法:

  • 尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的;
  • 左模糊like‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index 的形式,变化成 like ‘…%’;
  • 全模糊是无法优化的,一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑,尽可能地减少数据库模糊查询。

NULL

原因:

  • 查询字段IS NULL时单索引失效,引起全表扫描。

解决方法:

  • SQL语法中使用NULL会有很多麻烦,最好索引列都是NOT NULL的;
  • 对于is null,可以建立组合索引,nvl(字段,0),对表和索引analyse后,is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定;
  • is not null 时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。

<>、!=

原因:

  • SQL中,不等于操作符会限制索引,引起全表扫描,即使比较的字段上有索引。

解决方法:

  • 通过把不等于操作符改成OR,可以使用索引,避免全表扫描。例如,把column<>’aaa’,改成column<’aaa’ OR column>’aaa’,就可以使用索引了。

OR

原因:

  • where子句中比较的两个条件,一个有索引,一个没索引,使用or则会引起全表扫描。例如:where A==1 or B==2,A上有索引,B上没索引,则比较B=:2时会重新开始全表扫描,可以获取两个条件的数据,然后采用union all。

组合索引

  • 排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序,即使索引中只有一个列是要排序的,否则排序性能会比较差。【索引中包含排序字段】

Update

  • 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。

多张大数据量

  • 先分页再JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。

COUNT函数

  • 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。

IN 和 NOT IN

  • 对于连续的数值,用 between:

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

      => select id from t where id between 1 and 3

  • 用EXISTS代替IN;NOT EXISTS代替NOT IN。

A/B

原因:

  • 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
  • 引擎放弃使用索引而进行全表扫描

解决方法:

select id from t where id/2 = 10

      => select id from t where id = 2 * 10

SUBSTRING/ DATEDIFF

原因:

  • 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
  • 引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

解决方法:

select id from t where substring(id,1,2) = ‘abcd’

        => select id from t where id like ‘abcd%’

select id from t where datediff(day,createdate,’2017-09-08′) = 0

    => select id from t where createdate >= ‘2016-11-30‘ and createdate < ‘2016-12-1‘

 

没有意义的查询

原因:

  • 不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源。例如:
    • select col1,col2 into #t from t where 1=0
  • select id from t with(index(索引名)) where ID= @id

强制使用索引

  • select id from t with(index(索引名)) where ID= @id

建议

1)   尽可能的使用 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。

2)   任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

3)   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)

4)   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。

5)   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。

6)   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。

7)   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。

8)   尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

9)   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。

10)  拆分大的 DELETE 或INSERT 语句,批量提交SQL语句。

以上是关于数据库常用查询语句写法(优化)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

SQL数据库语句优化方法

Oracle学习篇之SQL语句的优化

项目中优化sql语句执行效率的方法是啥?

SQL语句常见优化十大案例

mongodb模糊查询语句用法

Oracle分页查询语句的写法(转)