以下并非本人整理,但是看后感觉相当不错,特此分享。 1、应用程序中,保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数;通过 搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担;能够分 开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度;在数据窗口使用SQL时,尽量把使 用的索引放在选择的首列;算法的结构尽量简单;在查询时,不要过多地使用通配 符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1;在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在 应用中使用数据库游标,游标是非常有用的工具,但比使用常规的、面向集的SQL 语句需要更大的开销;按照特定顺序提取数据的查找。 2、 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和 varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进 行的优化操作。例如: SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000 在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000 是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。 3、 尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作,这将导致引擎放弃 使用索引而进行全表扫描。如: SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 应改为: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2 SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 应改为: SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’ SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 应改为: SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即:任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询 时要尽可能将操作移至等号右边。 4、 避免使用!=或<>、IS NULL或IS NOT NULL、IN ,NOT IN等这样的操作符, 因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。 5、 尽量使用数字型字段,一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信 息的字段 设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在 处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一 次就够了。 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) 两者产生相同的结果,但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁 定的表扫描或是索引扫描。 如果你想校验表里是否存在某条纪录,不要用count(*)那样效率很低,而且浪费服 务器资源。可以用EXISTS代替。如: IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 可以写成: IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集,从而找到是否存在在父 结果集中有而在子结果集中没有的记录,如: 1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名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) 三种写法都可以得到同样正确的结果,但是效率依次降低。 7、 尽量避免在索引过的字符数据中,使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法 利用索引。 见如下例子: 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,前两个查询依然无法利用索引完成加快操作,引擎不得不 对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。 8、 分利用连接条件,在某种情况下,两个表之间可能不只一个的连接条件,这 时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上,有可能大大提高查询速度。 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 第二句将比第一句执行快得多。 9、 消除对大型表行数据的顺序存取 尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用 顺序存取。如: SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 解决办法可以使用并集来避免顺序存取: SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。 10、 避免困难的正规表达式 LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时 间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如 果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在执行查询 时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。 11、 使用视图加速查询 把表的一个子集进行排序并创建视图,有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。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 如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个 视图中,并按客户的名字进行排序: 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 然后以下面的方式在视图中查询: SELECT * FROM V_CUST_RCVLBES WHERE postcode>“98000” 视图中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘 I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。 12、 能够用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 因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。 13、 DISTINCT的就不用GROUP BY SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 可改为: 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 列建有索引则查询2可以部分利用索引,查询1则不能。 15、 能用UNION ALL就不要用UNION UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数,这样就会减少很多不必要的资源 16、 不要写一些不做任何事的查询 如:SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0 SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2 这类死码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源。 17、 尽量不要用SELECT INTO语句。 SELECT INTO 语句会导致表锁定,阻止其他用户访问该表。 18、 必要时强制查询优化器使用某个索引 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) 则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID 执行查询。 19、 虽然UPDATE、DELETE语句的写法基本固定,但是还是对UPDATE语句给点建议: a) 尽量不要修改主键字段。 b) 当修改VARCHAR型字段时,尽量使用相同长度内容的值代替。 c) 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。 d) 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。 e) 避免UPDATE建有很多索引的列。 f) 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。 上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往 需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试,看实现相 同功能的SQL语句哪个执行时间最少,但是数据库中如果数据量很少,是比较不出 来的,这时可以用查看执行计划,即:把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分 析器,按CTRL+L看查所利用的索引,表扫描次数(这两个对性能影响最大),总体 上看询成本百分比即可。 简单的存储过程可以用向导自动生成:在企业管理器工具栏点击运行向导图标,点 击”数据库”、”创建存储过程向导”。复杂存储过程的调试:在查询分析器左边 的对象浏览器(没有?按F8)选择要调试的存储过程,点右键,点调试,输入参数 执行,出现一个浮动工具条,上面有单步执行,断点设置等。 (责任编辑:IT) |