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详解10种 SQL性能优化的方法

2017-01-19 09:39:13　|　来源：中培企业IT培训网

SQL 数据库是目前世界比较流行的一款数据库。信息爆炸的时代，对数据库的性能也提出了越来越高的要求。中培伟业《SQL Server2014数据库管理与性能调优》培训专家臧老师根据自己的工作经验，给出了10种SQL性能优化的方法

1.查询的模糊匹配

尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用

解决办法:

其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：

a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。

b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联。

2.索引问题

在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多

这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。

这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注

法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:

◆ 避免对索引字段进行计算操作

◆ 避免在索引字段上使用not<>!=

◆ 避免在索引列上使用IS NULLIS NOT NULL

◆ 避免在索引列上出现数据类型转换

◆ 避免在索引字段上使用函数

◆ 避免建立索引的列中使用空值。

3.复杂操作

部分UPDATESELECT 语句写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作

4.update

同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：

update table1

set col1=...

where col2=...;

update table1

set col1=...

where col2=...

......

象这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）

5.在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION

UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复，故可以改用UNION ALL

6.WHERE 语句中，尽量避免对索引字段进行计算操作

这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道，但仍有不少人这么使用，我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能，那就不可取了

9月份在对XX系统做性能分析时发现，有大量的后台程序存在类似用法虽然已对create_date 字段建了索引，但由于加了TRUNC，使得索引无法用上。

故严格意义上应该再减去一个趋于0的小数，这里暂且设置成减去秒（1/(24*60*60)），如果不要求这么精确的话，可以略掉这步。

7.Where 语句的法则

7.1 避免在WHERE子句中使用innot inor 或者having

可以使用 exist not exist代替 innot in

可以使用表链接代替 existHaving可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。

优化

SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist

(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)

7.2 不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。