SQL调优简介及调优方式

引导语：我曾有一种感觉，不管何种调优方式，索引是最根本的方法，是一切优化手法的内功，所以一下我们将讨论一些和索引相关的调优方式。在日常工作或交流中，经常会讨论一些关于sql调优的问题，然后总结了下，下面我们主要是从软件方面进行分析，希望对你有帮助：        索引可以新建、删除、重建。        注：下面介绍的调优手段只是一些常规条件下的优化手法，具体的优化效果是与使用的DBMS以及数据的特点密切相关的，需要根据具体的情况使用不同的优化手法，否则有可能适得其反。        ①：创建必要的索引        在经常需要进行检索的字段上创建索引，比如要按照姓名进行检索，那么就应该在姓名字段上创建索引，如果经常要按照员工部门和员工岗位级别进行检索，那么就应该在员工部门和员工岗位级别这两个字段上创建索引。创建索引给检索带来的性能提升往往是巨大的，因此在发现检索速度过慢的时候应该首先想到的就是创建索引。        ②：使用预编译查询        程序中通常是根据用户的输入来动态执行SQL，这时应该尽量使用参数化SQL,这样不仅可以避免SQL注入漏洞攻击，最重要数据库会对这些参数化SQL进行预编译，这样第一次执行的时候DBMS会为这个SQL语句进行查询优化并且执行预编译，这样以后再执行这个SQL的时候就直接使用预编译的结果，这样可以大大提高执行的速度。        ③：调整Where字句中的连接顺序        DBMS一般采用自下而上的顺序解析where字句，根据这个原理表连接最好写在其他where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录。        ④：尽量将多条SQL语句压缩到一句SQL中        每次执行SQL的时候都要建立网络连接、进行权限校验、进行SQL语句的查询优化、发送执行结果，这个过程是非常耗时的，因此应该尽量避免过多的执行SQL语句，能够压缩到一句SQL执行的语句就不要用多条来执行。        ⑤：用where字句替换HAVING字句        避免使用HAVING字句，因为HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，而where则是在聚合前刷选记录，如果能通过where字句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。HAVING中的条件一般用于聚合函数的过滤，除此之外，应该将条件写在where字句中。        ⑥：使用表的别名        当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个列名上。这样就可以减少解析的时间并减少哪些友列名歧义引起的语法错误。        ⑦：在in和exists中通常情况下使用EXISTS，因为in不走索引。        ⑧：避免在索引上使用计算        在where字句中，如果索引列是计算或者函数的一部分，DBMS的优化器将不会使用索引而使用全表查询,函数属于计算的一种        效率低：select * from person where salary*12>25000(salary是索引列)        效率高：select * from person where salary>25000/12(salary是索引列)        ⑨：用union all替换union       当SQL语句需要union两个查询结果集合时，即使检索结果中不会有重复的记录，如果使用union这两个结果集同样会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序，因此如果可以判断检索结果中不会有重复的记录时候，应该用union all，这样效率就会因此得到提高。       ⑩：避免SQL中出现隐式类型转换       当某一张表中的索引字段在作为where条件的时候，如果进行了隐式类型转换，则此索引字段将会不被识别，因为隐式类型转换也属于计算，所以此时DBMS会使用全表扫面。       最后需要注意的是：防止检索范围过宽       如果DBMS优化器认为检索范围过宽，那么将放弃索引查找而使用全表扫描。下面几种可能造成检索范围过宽的情况。       a、使用is not null或者不等于判断，可能造成优化器假设匹配的记录数太多。       b、使用like运算符的时候，“a%”将会使用索引，而“a%c”和“%a”则会使用全表扫描，因此“a%c”和“%a”不能被有效的评估匹配的数量。转载：http://blog.csdn.net/u011463470/article/details/51016928