SQL优化技巧指南

这篇文章深入了SQL优化的各种技巧，对于关心数据库性能的朋友来说，这无疑是一份宝贵的指南。

在查询数据库时，我们应该尽量避免全表扫描，以提高查询效率。为此，我们应该考虑为where和order by子句涉及的列建立索引。这样，数据库引擎可以更快地定位到所需的数据，减少查询时间。

需要注意的是，在where子句中应避免对字段进行null值判断。这样的操作可能导致数据库引擎放弃使用索引，转而进行全表扫描，从而大大降低查询效率。例如，查询语句“select id from t where num is null”可能会引发这种问题。

对于那些必须查询null值的情况，我们可以通过设置默认值来避免这个问题。比如，在num字段上设置默认值为0，然后查询“select id from t where num = 0”，这样就不会出现null值判断的问题。

我们还应避免在where子句中使用!=或<>操作符，以及使用or连接条件。这些操作可能导致数据库引擎放弃使用索引，转而进行全表扫描。针对这种情况，我们可以通过调整查询语句的结构来避免这个问题。例如，可以使用union all将多个查询结果合并，或者采用其他查询策略来替换in和not in操作。

在查询连续数值时，使用between操作符比使用in操作符更加高效。因为between操作符可以直接利用索引进行范围查询，而in操作符需要对每个值进行单独的查询。

在某些情况下，使用exists代替in可能是一个更好的选择。例如，“select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)”这样的查询语句可以更高效地获取所需的数据。

某些查询语句，如使用like '%abc%'进行模糊匹配，可能导致全表扫描。为了提高效率，我们可以考虑使用全文检索技术来替代部分like查询。

如果在where子句中使用参数，也可能导致全表扫描。这是因为SQL必须在运行时局部变量，无法在编译时确定变量的值。为了解决这个问题，我们可以强制查询使用特定的索引。

我们应该避免在where子句中对字段进行表达式操作或函数操作。这些操作会导致数据库引擎放弃使用索引，转而进行全表扫描。我们可以通过调整查询语句的结构来避免这个问题，让查询更加高效。

在数据库查询中，有一些特定的SQL语句可以更加精准地获取我们需要的数据。比如，当我们想要找到那些名字以"abc"开头的记录时，我们可以使用如下查询：

```sql

select id from t where name like 'abc%'

```

这样的查询语句能够迅速筛选出符合条件的记录。再比如，如果我们想要查找在特定日期创建的记录，可以使用以下查询语句：

```sql

select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

```

这样，我们可以精确地找到在指定日期范围内创建的所有记录。

在构建查询语句时，我们需要特别注意一些原则以提高查询效率和性能。避免在"="左边使用函数、算术运算或其他表达式，这样可以确保系统能够更有效地使用索引。当使用复合索引时，我们必须从索引的第一个字段开始使用条件，以确保系统能够利用该索引。我们应该避免编写无意义的查询，如生成空表结构的查询，这类查询会消耗系统资源，应直接创建表结构。

在进行Update操作时，如果只需要更新少量字段，应避免更新所有字段，以减少性能消耗和日志生成。对于涉及多张大数据表的JOIN操作，我们应该先分页再进行JOIN，以提高逻辑读效率和性能。无条件的count查询会导致全表扫描，没有业务意义，应该避免这种查询。

关于索引的使用，虽然索引可以提高select的效率，但也会降低insert和update的效率。在创建索引时需要慎重考虑，根据具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，过多的索引可能导致不必要的资源浪费。

我们还应该注意避免更新clustered索引数据列，因为这类操作会改变表记录的物理存储顺序，消耗大量资源。对于需要频繁更新clustered索引数据列的应用系统，需要重新考虑是否应将该索引设置为clustered索引。

为了提高查询和连接的性能，我们应尽可能使用数字型字段来代替字符型字段。引擎在处理查询和连接时，对于数字型字段只需比较一次就够了，而字符型字段则需要逐个比较字符串中的每一个字符。使用数字型字段可以提高效率并降低存储开销。

在选择使用varchar/nvarchar和char/nchar时，由于变长字段的存储空间较小，我们应该优先选择使用varchar/nvarchar来节省存储空间并提高查询效率。在任何地方都不要使用无具体字段列表的select from t查询，只返回需要的字段。

在编写存储过程和触发器时，遵循一些最佳实践有助于提高系统的性能和并发能力。其中，设置SET NOCOUNT ON和SET NOCOUNT OFF可以减少向客户端发送的消息数量，从而提高处理效率。尽量避免执行大事务操作，以减少系统资源的占用，提高系统的并发能力。

为了解决这个问题，我们可以采用分批处理的方式。例如，在删除日志数据时，可以每次只删除一部分数据，而不是一次性删除所有旧日志。这样可以避免长时间锁定表，提高系统的可用性。具体的实现方式可以使用数据库提供的LIMIT子句来限制每次处理的数据量。在每次处理完一定数量的数据后，可以暂停一段时间，释放表锁，让其他进程/线程可以访问数据。

下面是一个使用分批处理删除日志数据的示例代码：

```sql

while(1){

// 每次只做一部分数据

mysql_query("delete from logs where log_date <= '2012-11-01' limit 1000");

// 检查是否还有更多数据需要处理

if(mysql_affected_rows() == 0){

// 删除完成，退出循环

break;

}

// 每次暂停一段时间，释放表锁

usleep(50000);

}

```

通过这种方式，我们可以避免长时间锁定表，提高系统的并发性能。还可以考虑对返回给客户端的数据量进行控制，避免返回过多数据导致网络传输缓慢或客户端处理困难。对于大数据量的处理，我们应该仔细考虑需求是否合理，寻找更高效的解决方案。