SQL优化技能指南

对查询进行优化，要尽可能避免全表扫描，首先应斟酌在 where 及 order by 触及的列上建立索引。

应尽可能避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描

最好不要给数据库留NULL，尽量的使用 NOT NULL填充数据库。

备注、描写、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了， 不论是不是插入值（NULL也包括在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。

可以在num上设置默许值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

应尽可能避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描

select id from t where num=10 or Name = ‘admin’
可以这样查询：

in 和 not in 也要慎用，否则会致使全表扫描

对连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

用下面的语句替换：

下面的查询也将致使全表扫描

若要提高效力，可以斟酌全文检索。

如果在 where 子句中使用参数，也会致使全表扫描。由于SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推延到运行时；它一定要在编译时进行选择。但是，如果在编译时建立访问计划，变量的值或者未知的，因此没法作为索引选择的输入项。以下面语句将进行全表扫描：

可以改成强迫查询使用索引：

应尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

应改成:

应尽可能避免在where子句中对字段进行函数操作，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3) = ‘abc’       –name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005⑴1⑶0′) = 0    -–‘2005⑴1⑶0′    –生成的id
应改成:

不要在 where 子句中的“=”左侧进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能没法正确使用索引。
在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那末一定要使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽量的让字段顺序与索引顺序相一致。
不要写一些没成心义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引发明显的性能消耗，同时带来大量日志。

对多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引发全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

引其实不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效力，但同时也下降了 insert 及 update 的效力，由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重斟酌，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应斟酌一些不常使用到的列上建的索引会不会有必要。

应尽量的避免更新 clustered 索引数据列，由于 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将致使全部表记录的顺序的调剂，会耗费相当大的资源。若利用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那末需要斟酌会不会应将该索引建为 clustered 索引。

尽可能使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型，这会下降查询和连接的性能，并会增加存储开消。这是由于引擎在处理查询和连接时会逐一比较字符串中每个字符，而对数字型而言只需要比较一次就够了。

尽量的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，由于首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对查询来讲，在一个相对较小的字段内搜索效力明显要高些。

任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

尽可能使用表变量来代替临时表。如果表变量包括大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表其实不是不可以使用，适当地使用它们可使某些例程更有效，例如，当需要重复援用大型表或经常使用表中的某个数据集时。但是，对一次性事件， 最好使用导出表。

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那末可使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了和缓系统表的资源，应先create table，然后insert。

如果使用到了临时表，在存储进程的最后务势必所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以免系统表的较长时间锁定。

尽可能避免使用游标，由于游标的效力较差，如果游标操作的数据超过1万行，那末就应当斟酌改写。

使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻觅基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

与临时表一样，游标其实不是不可以使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，特别是在一定要援用几个表才能取得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标履行的速度不错。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪种方法的效果更好。

在所有的存储进程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在履行存储进程和触发器的每一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

尽可能避免大事务操作，提高系统并发能力。

尽可能避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应当斟酌相应需求会不会公道。

实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句

　　如果你需要在一个在线的网站上去履行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常谨慎，要避免你的操作让你的全部网站停止相应。由于这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
　　Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效力，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，特别是内存。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那末对一个有很高访问量的站点来讲，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不单单会让你的WEB服务崩溃，还可能会让你的整台服务器马上挂了。
　　所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例：