复杂sql优化步骤与技巧

数据管理型系统，由于用户的要求或者系统设计要求，会出现大量表进行join，还要进行大量统计性数据查询展示，甚至数据权限控制等操作。最后会导致sql异常复杂，随着数据量增加，或者只是应用到生产环境（正式环境）就会出现系统反应慢，体验差的现象，这个时候不得不对这些，复杂的sql进行优化。没有经验的程序员会感觉无从下手，这么复杂的sql语句看一眼就头疼，该怎么办呢？

根据个人的工作经验提供一下优化步骤：

首先要对sql语句进行格式化，使sql条理清晰，甚至分步骤添加注释，弄清楚每个步骤是为了得到什么；

第二步，用第一部格式化过的sql与最终需求做对比，没有用的表，就不要进行join了，没有用的字段也不要进行返回了。

第三步，分模块检查子查询，到底是哪个表查询速度慢，或者哪个条件导致的查询速度慢。

第四步，配合sql执行计划，这个由于自己也不擅长看执行计划，只能尽量避免全表扫描，提前限制sql数据筛选范围。

第五步，检查是否用了不合适的in查询，过量的in会导致效率骤然降低很多。

第六步，检查是否存在过多的or查询，or会导致全表扫描，能避免尽量避免。

第七步，检查子查询是否过于复杂，或者sql处理是否过于复杂，如果可以将复杂处理放到程序中进行。

第八步，可以用exists替代的地方，用exists进行替代。

第九步，可以建视图，对sql进行简化，至于视图是否可以提高查询效率，我也不知道，还需要学习研究。

以上步骤准确的说，是可以采取的方法，除了前几条，其他的没有先后顺序。

这些心得是在老大指导进行sql优化时的心得，记录下来既可以总结自己的收获，也希望能与大家的观点碰撞，相互进步！

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2018-05-08  更新

自己进行sql速度优化时的感悟心得。

建表时注意：

1，不要用判断值的方法，代替状态字段，建表时应该建状态字段，不能省略；

因为用判断某个字段的值判断状态，可能需要使用转换函数或者isNull判断，会影响查询速度。

2，应该在程序中保持数据的一致性，而不是使用sql，防止查询时可能需要or判断，or判断会影响sql查询速度；

3，严格控制字段的类型，不要使用过大的字段，或者不必要的增大字段长度；