SQL语句优化提高数据库性能

优化SQL语句是提高数据库性能的关键步骤之一。一个复杂的系统，除了应用程序本身的负载压力外，更多的是因为存在大量的需要优化的SQL语句。为了获得稳定的执行性能，我们应该尽量简化SQL语句，使之更易于理解和执行。

常见的简化规则包括：避免过多的表连接、使用临时表或表变量存储中间结果、减少子查询的使用，以及避免过深的视图嵌套等。随着数据库中数据的增加，优化SQL语句的重要性愈发凸显。劣质SQL语句和优质SQL语句之间的性能差异可能达到惊人的程度，因此编写高质量的SQL语句对于提高系统的响应速度和可用性至关重要。

在多数数据库中，如Oracle，索引被用来更快地遍历表。优化器会根据定义的索引来提高查询性能。如果SQL语句的编写不合理，优化器可能会忽略索引而采用全表扫描。理解优化器如何根据编写的原则来决定是否使用索引是非常重要的。

在编写SQL语句时，我们需要注意几个关键点。首先是操作符的优化。尽管IN操作符在某些情况下方便了查询的编写，但从性能的角度来看，它往往不如其他方式。对于IN操作，Oracle会尝试将其转换为多个表的连接，这增加了处理步骤。NOT IN操作也不推荐使用，因为它无法利用表的索引。同样，对字段是否为空的判断（IS NULL或IS NOT NULL）也不会使用索引。因此我们需要避免在WHERE子句中使用这些操作符，或者寻找其他方式来表达相同的查询意图。

对于大于或小于操作符（>或<），虽然一般情况下它们可以很好地利用索引，但在某些特定情况下，我们可以通过调整查询方式来提高性能。例如，如果一个字段的某些值分布非常不均匀，调整查询条件可能会使查询更加高效。

(e) LIKE操作符的秘密

LIKE操作符，一个能够施展通配符魔法的查询高手。当使用LIKE查询时，通配符的组合几乎可以创造出任意的查询场景。如果不慎使用，如LIKE ‘%5%’，可能导致索引无法发挥威力，查询性能直线下降。这时，巧妙的使用如LIKE ‘X5%’则可以唤醒索引的力量，实现快速查询。

举个例子，在YW_YHJBQK表中，如果你想查找营业编号后的户标识号，原始查询YY_BH LIKE ‘%5%’可能会引发全表扫描。但稍作调整，使用YY_BH LIKE 'X5%' OR YY_BH LIKE 'B5%'，就能利用YY_BH的索引进行高效查询，大幅提升性能。在使用带通配符(%)的like语句时，一定要注意通配符的位置，否则索引可能无法发挥作用。比如在员工表中查询名字中包含cliton的人，使用select from employee where last_name like '%cliton%'会让Oracle放弃使用last_name的索引。如果将通配符放在字符串的其他位置，如select from employee where last_name like 'c%';则有机会唤醒索引的力量。

(f) UNION操作符的奥义

UNION，一个擅长筛选并合并结果的神器。当执行UNION操作时，它会链接两个或多个表，然后删除重复的记录并返回结果。在实际应用中，大部分情况下不会产生重复记录。比如将过程表与历史表进行UNION操作。但要注意，如果数据量庞大，UNION可能会导致磁盘排序。为了提升性能，推荐使用UNION ALL操作符，它会简单地将两个结果集合并后直接返回。

(g) 联接列的魔法

对于联接的列，即使是静态值的联接，优化器也可能不会使用索引。以员工表为例，如果要将员工的姓和名作为两个列存放，并查询叫比尔·克林顿的员工。一种查询方式是使用字符串拼接的方式：select from employss where first_name||''||last_name ='Beill Cliton';这种方式可能导致索引失效。而另一种方式：where first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';则可能唤醒基于last_name的索引力量。因此在使用联接列时，要注意查询语句的编写方式。

(h) Order by语句的秘诀

(i) NOT的神秘力量

在查询中，我们经常使用NOT来对逻辑表达式取反。例如，在员工表中查找状态不是“VALID”的员工。使用NOT时，一定要在取反的短语前加上括号并在前面加上NOT运算符。正确使用NOT可以帮助我们更灵活地构建查询条件，但也要注意合理使用括号和运算符优先级，确保查询的正确性和高效性。

在数据库查询中合理使用各种操作符是提升查询性能的关键。通过深入理解SQL语句的特性并灵活应用各种操作符，我们可以在数据库查询优化领域发挥出更大的潜力。关于SQL语句的优化与理解

一、关于不等于(<>)运算符的理解

尽管在查询中可能没有显式地使用“NOT”词，但“不等于”(<>)运算符实际上在执行逻辑否定操作。例如，查询语句“where status <>'INVALID'”可以被理解为选择那些状态不为“INVALID”的记录，即使我们没有直接写出“NOT”。从优化角度考虑，使用不包含“NOT”的查询方式可能更为高效，尤其是在能够利用索引的情况下。如，“select from employee where salary<3000 or salary>3000”这样的查询允许数据库对salary列进行索引扫描，从而可能提高查询速度。

二、关于SQL书写的影响

SQL语句的书写风格可能会影响数据库的处理效率和内存使用。尽管某些细微的差别可能在某些情况下不会导致明显的性能差异，但在大数据量或特定数据库配置下，这些差异可能会变得重要。例如，如果多个开发人员为同一表编写不同的SQL语句，虽然结果相同，但使用完全相同的SQL语句可以节省数据库分析时间和内存使用。WHERE子句中的条件顺序也可能影响查询性能。当涉及到大数据量表时，根据条件的实际比率调整条件的顺序可能会提高查询效率。FROM子句中表的顺序也可能影响性能，特别是在没有索引或没有进行统计分析的情况下。如果进行了统计分析，Oracle等数据库可能会自动优化表连接顺序。

三、关于索引的利用与优化

索引是数据库优化查询性能的重要工具。如何有效利用索引是一个需要考虑的问题。某些操作可能导致数据库无法有效利用索引，如函数处理字段或隐式运算等。对于这些情况，我们可以通过优化处理方式来避免这种情况，从而提高索引的使用效率。例如，避免在索引字段上使用函数操作或隐式运算，可以尝试将条件转换为范围查询或利用LIKE语句的特性等。对于条件字段的优化处理也有助于提高索引的利用率。理解并合理利用索引是优化SQL性能的关键之一。

通过对SQL语句的深入理解与适当优化，我们可以提高数据库查询的性能和效率。这包括合理使用运算符、优化书写风格、合理利用索引等。了解数据库的工作原理和特性也是进行有效优化的关键。在进行数据库查询优化时，我们需要注意一些关键原则和实践。以下是关于SQL查询优化的各种策略和方法的深入。

当涉及到跨多个表的字段运算时，如`ys_df>cx_df`或`qc_bh || kh_bh=''`这样的操作，我们需要谨慎处理索引的使用。在某些情况下，这些操作可能无法充分利用索引进行优化。理解数据库如何和执行SQL语句至关重要。

对于ORACLE数据库，其器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名。选择最有效的表名顺序对于查询性能至关重要。WHERE子句中的连接顺序也对查询效率产生影响。ORACLE采用自下而上的顺序WHERE子句，表之间的连接应置于其他WHERE条件之前。

在编写SQL语句时，应避免在SELECT子句中使用不必要的空格或字符。这些看似微小的优化，实际上可以显著提高查询性能。这是因为ORACLE在过程中需要处理这些额外的字符或空格，这可能会增加查询的执行时间。

为了减少数据库访问次数，我们应尽可能优化SQL语句。ORACLE在执行SQL语句时会进行许多内部工作，如SQL语句、估算索引的利用率等。减少不必要的数据库访问可以显著提高性能。

还可以采取一些其他优化措施。例如，重新设置ARRAYSIZE参数以增加每次数据库访问的检索数据量。使用DECODE函数可以减少处理时间，避免重复扫描或连接相同的表。整合简单且无关联的数据库访问、删除重复记录以及使用TRUNCATE替代DELETE等操作也可以提高查询效率。

在编程过程中，应尽量多使用COMMIT。COMMIT可以释放资源并提高程序的性能。这些资源包括用于恢复数据的回滚段信息、程序语句获得的锁以及redo log buffer中的空间等。

要注意使用WHERE子句替换HAVING子句。HAVING子句会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这可能需要排序和总计等操作，从而增加开销。相比之下，WHERE子句可以在早期阶段过滤记录，从而减少中间运算要处理的数据。在设计查询时，应根据具体情况选择合适的子句。

当我们面对单表查询统计时，有时会发现过滤条件并不涉及计算字段。在这种情况下，where和having子句的效果是相似的，但where可以使用rushmore技术进行优化，而having则无法做到。在速度上，having可能会稍显逊色。一旦过滤条件涉及到计算字段，事情就变得不同了。在计算之前，这些字段的值是不确定的。where的作用是在计算前完成过滤工作，而having则是在计算后发挥作用。两者的结果会有差异。当我们处理多表联接查询时，on比where更早发挥作用。系统首先根据表的联接条件将它们合并成一个临时表，然后由where进行过滤并计算，最后再由having进行二次过滤。要想让过滤条件发挥正确作用，我们需要明白这个条件应该在何时发挥作用，然后决定放在哪里。

现在让我们谈谈减少对表的查询。在含有子查询的SQL语句中，我们要特别注意这一点。比如这样一个例子：从一个名为TABLES的表中筛选出满足特定条件的TAB_NAME和DB_VER的组合，而这些组合又在另一个名为TAB_COLUMNS的表中存在，且该表中的VERSION为604。这种查询涉及到对子表的查询，所以我们要尽量减少这种情况的发生。

除了减少查询次数外，我们还可以利用内部函数来提高SQL的效率。当我们面临复杂的SQL问题时，能够灵活运用各种函数往往能帮助我们解决实际问题。使用表的别名也是一个很好的实践。在连接多个表时，给每个表起一个别名并前缀于每个列名上，可以减少时间并避免由于列歧义引起的语法错误。

除了以上优化技巧外，我们还需要能够识别那些执行效率不高的SQL语句。虽然有很多图形化的SQL优化工具可供选择，但写出自己的工具来解决问题始终是最好的方法。通过一些特定的查询语句和参数设置，我们可以查看SQL的执行效率并对其进行优化。比如一些常用的指标包括执行次数、磁盘读取次数、缓冲区获取次数等。通过分析这些指标可以帮助我们找到效率低下的SQL语句并进行相应的优化。使用索引也可以大大提高检索数据的效率。索引是表的一个组成部分它帮助我们快速找到需要的数据而无需全表扫描在联结多个表时也可以使用索引提高效率另外索引还可以验证主键的唯一性这为我们提供了额外的数据完整性保障。关于数据库操作的一些重要提示与建议

针对LONG或LONG RAW数据类型，您可以索引几乎所有的列。在大型表中，使用索引的效率尤为突出。即使在小表扫描时，索引也能提高查询速度。虽然索引能显著提高查询效率，但我们也不能忽视其成本。索引需要额外的存储空间，并且需要定期维护。每当表中的记录有增减或索引列被修改时，索引本身也会被修改。这意味着INSERT、DELETE、UPDATE操作可能会因为索引而增加4、5次的磁盘I/O。不必要的索引可能会导致查询响应时间变慢，定期进行索引重构是非常必要的。

在使用SQL语句时，有些小技巧可以帮助我们更高效地执行查询。例如：

（1）用EXISTS替代DISTINCT：在处理包含一对多表信息的查询时（如部门表和雇员表），避免在SELECT子句中使用DISTINCT。通常可以考虑用EXISTS替换。EXISTS能使查询更迅速，因为RDBMS核心模块会在子查询的条件一旦满足后立刻返回结果。

（2）SQL语句使用大写：Oracle总是先SQL语句，把小写的字母转换成大写再执行。养成良好的习惯，使用大写字母编写SQL语句。

（3）避免在索引列上使用NOT、计算以及使用>=替代>：在WHERE子句中，尽量避免在索引列上使用NOT。如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而执行全表扫描。使用>=往往比>更高效，因为使用>=可以直接跳到符合条件的第一个记录，而>则需要向前扫描到符合条件的第一个记录。

还有一些其他的建议需要注意：

在Java代码中，尽量减少使用连接符“＋”连接字符串，这可以提高代码效率和性能。

在设计数据库和编写SQL语句时，要考虑数据的分布和查询的频率，合理选择索引列，避免不必要的全表扫描。

定期监控和优化数据库性能，包括检查索引的使用情况、查询的执行计划等，以确保数据库始终保持良好的运行状态。

替换OR与IN的使用策略，以及索引列的优化技巧

在数据库查询中，如何更有效地使用UNION和IN替代OR，以及如何在索引列上做出优化决策，是提升查询效率的关键。让我们深入这些策略及其背后的原因。

使用UNION替代OR（适用于索引列）

通常情况下，将WHERE子句中的OR替换为UNION会带来更好的效果。特别是在处理带有索引的列时，使用OR可能会导致全表扫描。这是因为，当查询涉及到多个索引列时，只有第一个被引用的索引列会触发索引搜索。在狼蚁网站SEO优化的案例中，LOC_ID和REGION列都建有索引。使用UNION可以避免这种情况：

低效查询（可能引发全表扫描）：

```sql

SELECT LOC_ID, LOC_DESC, REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = 'MELBOURNE';

```

高效查询（利用索引）：

```sql

SELECT LOC_ID, LOC_DESC, REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID, LOC_DESC, REGION FROM LOCATION WHERE REGION = 'MELBOURNE';

```

如果必须使用OR，那么应该将记录较少的索引列放在前面，以提高查询效率。

使用IN替代多个OR条件

在某些情况下，使用IN替代多个OR条件能提高查询效率。特别是在处理大量的OR条件时，使用IN可以简化查询结构并提高性能。例如：

低效查询（多个OR条件）：

```sql

SELECT ... FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;

```

高效查询（使用IN）：

```sql

SELECT ... FROM LOCATION WHERE LOC_ID IN (10, 20, 30);

```

但是需要注意的是，实际效果还需根据实际数据库版本和执行环境进行验证。

避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

在索引列上使用IS NULL或IS NOT NULL会大大降低索引的使用效率。这是因为当索引列包含空值时，数据库无法有效地使用该索引。例如，在复合索引中，如果所有列都为空，那么这条记录就不会存在于索引中。在设计查询时，尽量避免在索引列上进行空值比较。低效的查询（索引失效）：

```sql

SELECT ... FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;

```相比之下，高效的查询（索引有效）可以是通过其他方式绕过空值检查：

```sql

SELECT ... FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >= 0; -- 或者其他非空值条件

``` 总是使用索引的第一个列

（28）巧妙使用UNION ALL替代UNION，提升效率

在SQL查询中，当需要合并两个查询结果集时，我们通常会使用UNION操作符。如果可能的话，使用UNION ALL可能会更高效。这是因为UNION ALL不会对其结果集进行排序，而UNION则会对合并后的结果集进行排序，这需要额外的计算资源。但请注意，UNION ALL会包含重复的记录。在使用时，需要根据具体的业务需求来决定是否使用UNION ALL。例如，如果你知道两个查询结果中不会有重复的行，或者这些重复的行对你的查询结果没有影响，那么使用UNION ALL将是一个更好的选择。排序操作可能会占用大量的内存资源，因此对其进行优化也是非常重要的。针对这种情况，一些针对网站SEO优化的SQL查询可以分析排序操作的内存消耗情况。

低效查询示例：

```sql

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

UNION

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

```

高效查询示例：

```sql

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

UNION ALL

SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

FROM DEBIT_TRANSACTIONS

WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

```

（29）明智选择：用WHERE替代ORDER BY，发挥索引优势

ORDER BY子句仅在特定条件下才会使用索引。具体来说，所有列必须包含在相同的索引中并维持索引中的顺序，同时这些列必须定义为非空。相比之下，WHERE子句使用的索引更加灵活。在某些情况下，通过巧妙使用WHERE子句，可以避免不必要的排序操作并充分利用索引的优势。例如，假设我们有一个名为DEPT的表，包含DEPT_CODE（主键且非空）、DEPT_DESC（非空）和DEPT_TYPE（可为空）这几列。在这种情况下，使用ORDER BY DEPT_TYPE进行排序可能不会使用索引，但如果改为使用WHERE DEPT_TYPE > 0，则可能会利用到索引，从而提高查询效率。在设计SQL查询时，需要根据具体情况权衡使用ORDER BY还是WHERE子句。

（30）避免索引列的数据类型转变

在Oracle数据库中，当比较不同数据类型的数据时，系统会自动进行类型转换。虽然这种转换在某些情况下不会对索引的使用造成影响，但在某些情况下却可能导致索引失效。例如，假设EMPNO是一个数值类型的索引列，如果查询时使用了字符串形式的数值（如'123'），Oracle会自动将其转换为数值类型。幸运的是，这种情况下的索引仍然有效。如果索引列是字符类型，而查询时使用了数值（如123），Oracle同样会进行类型转换，但这次转换可能会导致索引失效。为了避免这种情况，建议尽量避免在查询时进行隐式的数据类型转换。在编写SQL查询时，应显式进行数据类型转换，并注意字符和数值之间的比较可能会导致类型转换的发生。例如，在分析某个查询语句时（如select emp_name from employee where salary > 3000），如果salary是Float类型的列，优化器可能会对其进行转换。为了避免这种情况，建议在编程时使用精确的数值（如3000.0），以避免在运行时由DBMS进行类型转换。同样地，也要注意字符和整型数据之间的转换。警惕WHERE子句的陷阱

在数据库的查询语言中，某些SELECT语句中的WHERE子句有时并不会利用索引，这可能会影响到查询的效率。让我们深入几个例子。

以狼蚁网站的SEO优化为例，使用“!=”操作符的WHERE子句是不会利用索引的。索引能帮助我们快速找到存在的数据，但它并不能告诉我们哪些数据不存在。字符连接函数‘ ¦ ¦’，以及数学函数‘+’等，因为它们是处理数据的函数而非简单的查找，所以它们会阻止索引的使用。如果你尝试比较同一索引列的不同值，这可能会触发全表扫描，而非利用索引进行高效查询。

值得注意的是，当检索的数据量超过表中记录数的30%时，使用索引可能并不会显著提高查询效率。在某些特定情况下，使用索引甚至可能比全表扫描更慢。但这通常是数量级上的微小差异，多数情况下，使用索引的速度是全表扫描的几倍甚至几千倍。

避免资源密集操作

优化GROUP BY

要提高GROUP BY语句的效率，可以在GROUP BY之前过滤掉不需要的记录。狼蚁网站的SEO优化案例中有两个查询返回相同的结果，但第二个查询通过在GROUP BY之前过滤数据，明显提高了效率。

低效查询示例：

```sql

SELECT JOB, AVG(SAL)

FROM EMP

GROUP BY JOB

HAVING JOB = ‘PRESIDENT’

OR JOB = ‘MANAGER’;

```

高效查询示例：

```sql

SELECT JOB, AVG(SAL)

FROM EMP

WHERE JOB = ‘PRESIDENT’

OR JOB = ‘MANAGER’

GROUP BY JOB;

```

在进行数据库查询时，理解并合理利用索引是提高查询效率的关键。避免使用资源密集型的操作和优化GROUP BY语句也是优化数据库查询的重要技巧。只有深入理解数据库的工作原理，才能更有效地进行查询优化，从而提高数据库的整体性能。