sql优化建议

背景：

       在北京工作期间，我们做应用开发的和后台数据库的联系非常大，我们经常在一起讨论存储过程或者是sql性能优化的事情来降低应用运行时的时间，提高性能，经过和数据库方面的工程师的一些讨论与学习，收获了一些对优化sql比较有帮助的几点建议，同时在应用开发的实践中，证实的确可以相当可观的提高查询效率，特分享一下。

介绍：

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where及
order by涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 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。

3.应尽量避免在 where子句中对字段进行 null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，

如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4.使用nuion
all来替换or条件，避免进行全表扫描，降低效率，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5.我们平时用到的模糊查询也会导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑在非功能要求的前提下，使用全文检索。 

6.in和 not in也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

值得一提的是，对于连续的数值，能用between就不要用
in了：

select id from t where num between 1 and 3

但是，貌似有的数据库对between默认的是闭区间，所以视情况而定前后极限值

7.如果在 where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为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迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num 

8.应尽量避免在
where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2 

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致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,'2005-11-30')=0；--'2005-11-30'生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'；
select id from t where createdate>='2005-11-30'and createdate<'2005-12-1'；

10.不要在
where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须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，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 

12.很多时候用 exists代替 in是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from bwhere num=a.num)

13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。 

14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select的效率，但同时也降低了 insert及
update 的效率，因为insert或 update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要，总之，掌握平衡最重要。 

15.尽可能的使用 varchar/nvarchar代替 char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 

16.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。 

17.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。 

18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。但是如果是在存储过程使用临时表的情况下，一定要记得将临时表drop掉，临时表存在于缓存中，再次使用的回抛异常临时表重名。 

19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。 

20.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 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，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。 

21如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table，然后
drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 

22.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。 

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

24.与临时表一样，游标并不是不可使用。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，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。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，看哪一种方法的效果更好。 

25.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON，在结束时设置
SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC消息。 

26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

27.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

总结：

数据和算法是一个程序员的基本功，那如何写出一个有水平高性能的sql语句也应该一个程序员的优秀素质体现，以前总感觉能写出来就是好的，可是在北京工作时间内，一张3亿数据的报表要跑将近4、5分钟，经过我们共同看存储过程，优化sql语句，优化存储过程算法之后，一张报表仅仅跑将近1分多钟，效果不可谓是不明显，也正是这个经历让我意识到sql优化的重要性。以上的一些建议中，除了有以下sap数据库工程师讲解实践外，还有一些是自己从网上看到的，经过和sapHana工程师聊天，说会起到一定作用，特地分享一下，供大家参考。但是，条条大路通罗马，sql优化的路还很远，我们还需一起努力！