优化sql效率的方法，优化sql效率的方法包括

项目中优化sql语句执行效率的方法是什么

1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入：

?检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容

?检查子查询考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

?检查优化索引的使用

?考虑数据库的优化器

2.避免出现SELECT* FROM table语句，要明确查出的字段。

3.在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4.查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5.在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT（*）和select top 1语句。

6.使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7.应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8.如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9.小心使用 IN和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10.<>用<、>代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11.在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12.对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13.多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where(table1的等值条件（=）) and(table1的非等值条件) and(table2与table1的关联条件) and(table2的等值条件) and(table2的非等值条件) and(table3与table2的关联条件) and(table3的等值条件) and(table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14.子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15.在WHERE子句中，避免对列的四则运算，特别是where条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring可以用like代替。

16.如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17.对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。

18.请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19.用union all代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

优化SQL有什么方法

（1）SELECT子句中避免使用‘*’：

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。

（2）尽量多使用COMMIT：

只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT,这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少，COMMIT所释放的资源:

a.回滚段上用于恢复数据的信息。

b.被程序语句获得的锁。

c.redo log buffer中的空间。

（3）用Where子句替换HAVING子句：

避免使用HAVING子句, HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序,总计等操作.

如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。(非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。

在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。

在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由

having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条

件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。

（4）用EXISTS替代IN、用NOTEXISTS替代NOT IN：

在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接。

在这种情况下,使用EXISTS(或NOTEXISTS)通常将提高查询的效率。在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下

,NOTIN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历)。为了避免使用NOT IN,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。

例子：

（高效）

SELECT* FROM EMP(基础表)WHERE EMPNO> 0 AND EXISTS(SELECT‘X' FROM DEPT WHEREDEPT.DEPTNO= EMP.DEPTNO AND LOC=‘MELB')

(低效)

SELECT* FROM EMP(基础表) WHERE EMPNO> 0 ANDDEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC=‘MELB')

（5）用索引提高效率：

索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，

Oracle使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。通常,通过索引查询数据比全表扫描要快。当Oracle找出执行查询和Update语句的最佳路径时, Oracle优化器将使用索引。同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证。

那些LONG或LONG RAW数据类型,你可以索引几乎所有的列。通常,在大型表中使用索引特别有效.当然,你也会发现,在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价。

索引需要空间来存储，也需要定期维护,每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT, DELETE, UPDATE将为此多付出4, 5次的磁盘I/O。因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。定期的重构索引是有必要的：

ALTERINDEX<INDEXNAME> REBUILD<TABLESPACENAME>（18）用EXISTS替换DISTINCT：当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果。

例子：

(低效):

SELECTDISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D, EMP E WHERE D.DEPT_NO= E.DEPT_NO

(高效):

SELECTDEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS( SELECT‘X' FROM EMP E WHEREE.DEPT_NO= D.DEPT_NO);