網上關於SQL優化的教程很多，但是比較雜亂。近日有空整理了一下，寫出來跟大家分享一下，其中有錯誤和不足的地方，還請大家糾正補充。
這篇文章我花費了大量的時間查找資料、修改、排版，希望大家閱讀之後，感覺好的話推薦給更多的人，讓更多的人看到、糾正以及補充。
一、百萬級數據庫優化方案
1.對查詢進行優化，要儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應儘量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
最好不要給數據庫留NULL，儘可能的使用 NOT NULL填充數據庫.
備註、描述、評論之類的可以設置爲 NULL，其他的，最好不要使用NULL。
不要以爲 NULL 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內），都是佔用 100個字符的空間的，如果是varchar這樣的變長字段， null 不佔用空間。
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num = 0
3.應儘量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應儘量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or Name = 'admin'
可以這樣查詢：
select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因爲SQL只有在運行時纔會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作爲索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num = @num
可以改爲強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num = @num
.應儘量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2 = 100
應改爲:
select id from t where num = 100*2
9.應儘量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ -–name以abc開頭的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0 -–‘2005-11-30’ --生成的id
應改爲:
select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引字段作爲條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個字段作爲條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13.Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日誌。
14.對於多張大數據量（這裏幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。
15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。
16.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因爲 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
17.應儘可能的避免更新 clustered 索引數據列，因爲 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建爲 clustered 索引。
18.儘量使用數字型字段，若只含數值信息的字段儘量不要設計爲字符型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因爲引擎在處理查詢和連 接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
19.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因爲首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
20.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
21.儘量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
22. 避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件， 最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，爲了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.儘量避免使用遊標，因爲遊標的效率較差，如果遊標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，遊標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.儘量避免大事務操作，提高系統併發能力。
30.儘量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
實際案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 語句，批量提交SQL語句
如果你需要在一個在線的網站上去執行一個大的 DELETE 或 INSERT 查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因爲這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。
Apache 會有很多的子進程或線程。所以，其工作起來相當有效率，而我們的服務器也不希望有太多的子進程，線程和數據庫鏈接，這是極大的佔服務器資源的事情，尤其是內存。
如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那麼對於一個有很高訪問量的站點來說，這30秒所積累的訪問進程/線程，數據庫鏈接，打開的文件數，可能不僅僅會讓你的WEB服務崩潰，還可能會讓你的整臺服務器馬上掛了。
所以，如果你有一個大的處理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個mysql示例：
while(1){
//每次只做1000條
mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);
if(mysql_affected_rows() == 0){
//刪除完成，退出！
break；
}
//每次暫停一段時間，釋放表讓其他進程/線程訪問。
usleep(50000)
}
二、數據庫訪問性能優化
特別說明：
1、 本文只是面對數據庫應用開發的程序員，不適合專業DBA，DBA在數據庫性能優化方面需要了解更多的知識；
2、 本文許多示例及概念是基於Oracle數據庫描述，對於其它關係型數據庫也可以參考，但許多觀點不適合於KV數據庫或內存數據庫或者是基於SSD技術的數據庫；
3、 本文未深入數據庫優化中最核心的執行計劃分析技術。
讀者對像：
開發人員：如果你是做數據庫開發，那本文的內容非常適合，因爲本文是從程序員的角度來談數據庫性能優化。
架構師：如果你已經是數據庫應用的架構師，那本文的知識你應該清楚90%，否則你可能是一個喜歡折騰的架構師。
DBA（數據庫管理員）：大型數據庫優化的知識非常複雜，本文只是從程序員的角度來談性能優化，DBA除了需要了解這些知識外，還需要深入數據庫的內部體系架構來解決問題。
在網上有很多文章介紹數據庫優化知識，但是大部份文章只是對某個一個方面進行說明，而對於我們程序員來說這種介紹並不能很好的掌握優化知識，因爲很多介紹只是對一些特定的場景優化的，所以反而有時會產生誤導或讓程序員感覺不明白其中的奧妙而對數據庫優化感覺很神祕。
很多程序員總是問如何學習數據庫優化，有沒有好的教材之類的問題。在書店也看到了許多數據庫優化的專業書籍，但是感覺更多是面向DBA或者是PL/SQL開發方面的知識，個人感覺不太適合普通程序員。而要想做到數據庫優化的高手，不是花幾周，幾個月就能達到的，這並不是因爲數據庫優化有多高深，而是因爲要做好優化一方面需要有非常好的技術功底，對操作系統、存儲硬件網絡、數據庫原理等方面有比較紮實的基礎知識，另一方面是需要花大量時間對特定的數據庫進行實踐測試與總結。
作爲一個程序員，我們也許不清楚線上正式的服務器硬件配置，我們不可能像DBA那樣專業的對數據庫進行各種實踐測試與總結，但我們都應該非常瞭解我們SQL的業務邏輯，我們清楚SQL中訪問表及字段的數據情況，我們其實只關心我們的SQL是否能儘快返回結果。那程序員如何利用已知的知識進行數據庫優化？如何能快速定位SQL性能問題並找到正確的優化方向？
面對這些問題，筆者總結了一些面向程序員的基本優化法則，本文將結合實例來坦述數據庫開發的優化知識。
要正確的優化SQL，我們需要快速定位能性的瓶頸點，也就是說快速找到我們SQL主要的開銷在哪裏？而大多數情況性能最慢的設備會是瓶頸點，如下載時網絡速度可能會是瓶頸點，本地複製文件時硬盤可能會是瓶頸點，爲什麼這些一般的工作我們能快速確認瓶頸點呢，因爲我們對這些慢速設備的性能數據有一些基本的認識，如網絡帶寬是2Mbps，硬盤是每分鐘7200轉等等。因此，爲了快速找到SQL的性能瓶頸點，我們也需要了解我們計算機系統的硬件基本性能指標，下圖展示的當前主流計算機性能指標數據。