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以下並非本人整理，但是看後感覺相當不錯，特此分享。
1、應用程序中，保證在實現功能的基礎上，儘量減少對數據庫的訪問次數；通過 搜索參數，儘量減少對錶的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網絡負擔；能夠分 開的操作儘量分開處理，提高每次的響應速度；在數據窗口使用SQL時，儘量把使 用的索引放在選擇的首列；算法的結構儘量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配 符如SELECT * FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情況下儘量限制儘量結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因爲某些情況下用戶是不需要那麼多的數據的。不要在 應用中使用數據庫遊標，遊標是非常有用的工具，但比使用常規的、面向集的SQL 語句需要更大的開銷；按照特定順序提取數據的查找。 2、 避免使用不兼容的數據類型。例如float和int、char和varchar、binary和 varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本來可以進 行的優化操作。例如: SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000 在這條語句中,如salary字段是money型的,則優化器很難對其進行優化,因爲60000 是個整型數。我們應當在編程時將整型轉化成爲錢幣型,而不要等到運行時轉化。 3、 儘量避免在WHERE子句中對字段進行函數或表達式操作，這將導致引擎放棄 使用索引而進行全表掃描。如： SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 應改爲: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2 SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 應改爲: SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’ SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 應改爲: SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫函數、計算表達式等等，查詢 時要儘可能將操作移至等號右邊。 4、 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符, 因爲這會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。 5、 儘量使用數字型字段，一部分開發人員和數據庫管理人員喜歡把包含數值信 息的字段 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 處理查詢和連接回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。 6、 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示： 1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) 2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因爲後者不會產生大量鎖 定的表掃描或是索引掃描。 如果你想校驗表裏是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費服 務器資源。可以用EXISTS代替。如： IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 可以寫成： IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 經常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父 結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如： 1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用別名a代替 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 2.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL 3.SELECT hdr_key FROM hdr_tbl WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。 7、 儘量避免在索引過的字符數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法 利用索引。 見如下例子： SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ 即使NAME字段建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不 對全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。 8、 分利用連接條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這 時在 WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。 例： SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO 第二句將比第一句執行快得多。 9、 消除對大型錶行數據的順序存取 儘管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句強迫優化器使用 順序存取。如： SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 解決辦法可以使用並集來避免順序存取： SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 這樣就能利用索引路徑處理查詢。 10、 避免困難的正規表達式 LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時 間。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如 果把語句改爲SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執行查詢 時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。 11、 使用視圖加速查詢 把表的一個子集進行排序並創建視圖，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序 操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>“98000” ORDER BY cust.name 如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個 視圖中，並按客戶的名字進行排序： CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES AS SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name 然後以下面的方式在視圖中查詢： SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES WHERE postcode>“98000” 視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤 I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。 12、 能夠用BETWEEN的就不要用IN SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14) 改成： SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14 因爲IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。 13、 DISTINCT的就不用GROUP BY SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 可改爲： SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 14、 部分利用索引 1.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food' 2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept = 'prod' UNION ALL SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando' UNION ALL SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division = 'food' 如果dept 列建有索引則查詢2可以部分利用索引，查詢1則不能。 15、 能用UNION ALL就不要用UNION UNION ALL不執行SELECT DISTINCT函數，這樣就會減少很多不必要的資源 16、 不要寫一些不做任何事的查詢 如：SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0 SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2 這類死碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源。 17、 儘量不要用SELECT INTO語句。 SELECT INTO 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。 18、 必要時強制查詢優化器使用某個索引 SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 改成： SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 則查詢優化器將會強行利用索引IX_ProcessID 執行查詢。 19、 雖然UPDATE、DELETE語句的寫法基本固定，但是還是對UPDATE語句給點建 議： a) 儘量不要修改主鍵字段。 b) 當修改VARCHAR型字段時，儘量使用相同長度內容的值代替。 c) 儘量最小化對於含有UPDATE觸發器的表的UPDATE操作。 d) 避免UPDATE將要複製到其他數據庫的列。 e) 避免UPDATE建有很多索引的列。 f) 避免UPDATE在WHERE子句條件中的列。 上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項,但是在更多的情況下,往往 需要反覆試驗比較不同的語句以得到最佳方案。最好的方法當然是測試，看實現相 同功能的SQL語句哪個執行時間最少，但是數據庫中如果數據量很少，是比較不出 來的，這時可以用查看執行計劃，即：把實現相同功能的多條SQL語句考到查詢分 析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數（這兩個對性能影響最大），總體 上看詢成本百分比即可。 簡單的存儲過程可以用嚮導自動生成：在企業管理器工具欄點擊運行嚮導圖標，點 擊”數據庫”、”創建存儲過程嚮導”。複雜存儲過程的調試：在查詢分析器左邊 的對象瀏覽器（沒有？按F8）選擇要調試的存儲過程,點右鍵，點調試，輸入參數 執行，出現一個浮動工具條，上面有單步執行，斷點設置等。 |
