# sql语句优化
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1. 避免查询全局扫描，首先考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。
2. 尽量避免在where字句中使用!=或者<>操作符，否则引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。
3. 尽量避免在where字句中对字段进行null值判断。否则会导致全表扫描.
```SQL
# 例如
select id from t where num is null;
# 可以将null设置一个默认值，如果是int类型的比如设置为0,然后如下查询
select id from t were num = 0;
```
4. 尽量避免在where字句中使用or来连接条件，否则会导致全表扫描
```sql
select id from t where num = 10 or num = 20;
# 可以换成如下语句
select id from t where num = 10
union all
select id from t where num = 20
```
5. 【？】模糊查询在最前面加上%会导致全表扫描，若要考虑效率，建议全文检索
```
select id from t where name like "%abc%";
```
6. in与not in 要慎用，否则会导致全局扫描
```
select id from t where num in(1,2,3);
# 对于连续的数值，建议使用between ... and ...
select id from t where num between 1 and 3;
```
7. 如果在where字句中使用参数，也会导致全表扫描。因为
sql只有在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法
作为所以选择的输入项。
```
select id from t where num=@num
# 可以改为强制查询使用索引
select id from t with(index(索引名)) where num =@num
```
8. 避免在where字句的“=”左边进行函数、算数运算或者其他表达式运算，否则系统无法正常使用索引
```
select id from t where num/2 = 100;
# 改为
select id from t where num = 100 * 2;
```
9. 尽量避免在where字句中对字段进行函数操作，否则会导致全局扫描
```sql
select id from t where substring(name,1,3) = "abc"; # name以abc开头
# 改为
select id from t where name like "abc%";
select id from t where datediff(day,createdate,"2005-11-30") = 0; # "2005-11-30"生成的id
# 改为
select id from t where createdate >= "205-11-30" and createdate < "2005-12-01";
```
10. 并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex:male、female几乎各占一半，即使在sex上建立索引也对查询效率不高。
11. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但是同样降低了insert以及update的效率，因为insert或者update时可能要维护索引，导致insert和update的效率降低，一个表的索引树最好不要超过6个，若太多则应该考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
12. 应尽可能的避免更新clustered索引数组，clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储数据，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源，若应用系统需要频繁更新clustered索引数据类，需要考虑是否应将索引建为clustered索引。
13. 尽量使用数字类型字段，若只含有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。这是因为引擎在处理查询和连接是会逐个比较字符串中的每一个字符，二对于数字型值需要比较一次就可以了。
14. 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，在一个相对小的字段内搜索效率显然要高些。
15. 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。
16. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗.
17. 当需要重复引用大型表或者常用表中的某个数据集时，临时表是个不错的选择。但是对于一次性事件最好使用导出表。
18. 尽量避免使用游标，因为游标的效率差，如果游标操作的数据超过1万行就应该考虑改写。
19. 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。
20. 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
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- 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。
- 如果使用了临时表，在存储的最后务必将所有的临时表显示删除，先truncate table, 然后drop table,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
- 新建临时表时，如果一次性插入的数据量很大，可以使用insert 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 into
- 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)
- 很多时候用exists代替in是一个好的选择：
```
select num from a where num in (selet num from b);
# 使用下面的语句替换
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
```
- 【？】在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能让字段顺序与索引顺序相一致。
- 不要写一些没有意义的查询，如果要生成一个空表结构：
```
select col1,col2 into #t from t where 1 = 0;
# 这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源，应改成
create table #t(...)
```
- 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。
- 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。
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