SQL优化
下面列出一些oracleSQL优化方案:
(01)选择最有效率的表名顺序
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,
FROM子句中写在最后的表将被最先处理,
在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,
如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。
例如:查询员工的编号,姓名,工资,工资等级,部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal)
1)如果三个表是完全无关系的话,将记录和列名最少的表,写在最后,然后依次类推
2)如果三个表是有关系的话,将引用最多的表,放在最后,然后依次类推
(02)WHERE子句中的连接顺序
ORACLE采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,
那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。
例如:查询员工的编号,姓名,工资,部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
from emp,dept
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)
(03)SELECT子句中避免使用*号
ORACLE在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间
select empno,ename from emp;
(04)使用DECODE函数来减少处理时间
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表
(05)整合简单,无关联的数据库访问
(06)用TRUNCATE替代DELETE
(07)尽量多使用COMMIT
因为COMMIT会释放回滚点
(08)用WHERE子句替换HAVING子句
WHERE先执行,HAVING后执行
(09)多使用内部函数提高SQL效率
(10)使用表的别名
salgrade s
(11)使用列的别名
ename e
(12)用索引提高效率
在查询中,善用索引
(13)字符串型,能用=号,不用like
因为=号表示精确比较,like表示模糊比较
(14)SQL语句用大写的
因为Oracle服务器总是先将小写字母转成大写后,才执行
在eclipse中,先写小写字母,再通过ctrl+shift+X转大写;ctrl+shift+Y转小写
(15)避免在索引列上使用NOT
因为Oracle服务器遇到NOT后,他就会停止目前的工作,转而执行全表扫描
(16)避免在索引列上使用计算
WHERE子句中,如果索引列是函数的一部分,优化器将不使用索引而使用全表扫描,这样会变得变慢
例如,SAL列上有索引,
低效:
SELECT EMPNO,ENAME
FROM EMP
WHERE SAL*12 > 24000;
高效:
SELECT EMPNO,ENAME
FROM EMP
WHERE SAL > 24000/12;
(17)用 >= 替代 >
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO > 3
首先定位到DEPTNO=3的记录并且扫描到第一个DEPT大于3的记录
高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >= 4
直接跳到第一个DEPT等于4的记录
(18)用IN替代OR
select * from emp where sal = 1500 or sal = 3000 or sal = 800;
select * from emp where sal in (1500,3000,800);
(19)总是使用索引的第一个列
如果索引是建立在多个列上,只有在它的第一个列被WHERE子句引用时,优化器才会选择使用该索引
当只引用索引的第二个列时,不引用索引的第一个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引
create index emp_sal_job_idex
on emp(sal,job);
----------------------------------
select *
from emp
where job != 'SALES';
(20)避免改变索引列的类型,显示比隐式更安全
当字符和数值比较时,ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
select 123 || '123' from dual;
下面列出一些数据库mysql SQL优化方案:
(01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考)
数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,
FROM子句中写在最后的表将被最先处理,
在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,
如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。
例如:查询员工的编号,姓名,工资,工资等级,部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal)
1)如果三个表是完全无关系的话,将记录和列名最少的表,写在最后,然后依次类推
2)如果三个表是有关系的话,将引用最多的表,放在最后,然后依次类推
(02)WHERE子句中的连接顺序(笔试常考)
数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,
那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。
例如:查询员工的编号,姓名,工资,部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
from emp,dept
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)
(03)SELECT子句中避免使用*号
数据库在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间
select empno,ename from emp;
(04)用TRUNCATE替代DELETE
(05)尽量多使用COMMIT
因为COMMIT会释放回滚点
(06)用WHERE子句替换HAVING子句
WHERE先执行,HAVING后执行
(07)多使用内部函数提高SQL效率
(08)使用表的别名
salgrade s
(09)使用列的别名
ename e
总之,数据库优化不是一天的课题
SQL优化
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