SQL Server 海量數據查詢代碼優化以及建議

 1.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    


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  



2.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。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。  


3.應儘量避免在  where  子句中使用  or  來連接條件，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=10 or num=20    

可以這樣查詢：    
select id from t where num=10    
union all    
select id from t where num=20  


4.in  和  not in  也要慎用，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。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  


5.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。  

6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在  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  

7.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 * 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。  


8.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'  

9.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。  

10.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。  


11.很多時候用  exists 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)    
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(    
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)    
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：    
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)    
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    
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。  


12.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）。  


13.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。  


14.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。  

15.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。    


16.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。  


17.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。  


18.儘量避免大事務操作，提高系統併發能力。  

19.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。  

20.  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。  


21.充分利用連接條件，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。  


22、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。  


23、能用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  

24.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  

25.儘量不要用SELECT INTO 語句。    

SELECT INOT  語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。    
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。  

26.join效率要比in高

select * from A where user_id in(select user_id from B)

select * from A

left join B on A.user_id =B.user_id

where B.user_id is not null