为了提高SQL语句的执行效率,我们需要对SQL语句进行优化,而SQL语句的优化

可以从以下方面进行优化:

 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.
备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

3.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。

4.应尽量避免在 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，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，

如：select id from t where num=10 or Name = ‘admin‘
可以这样查询：
select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = ‘admin‘

5.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)

6.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

   --查询销售部和统计部的员工
   SELECT empno,ename FROM scott.emp_bak WHERE deptno IN
   (SELECT deptno FROM dept_bak WHERE dname=‘SALES‘ OR dname=‘ACCOUNTING‘)
用下面的语句替换：
 SELECT * FROM scott.emp e WHERE  EXISTS
 ( SELECT * FROM scott.dept  d WHERE e.deptno=d.deptno
 AND (dname=‘SALES‘ OR dname=‘ACCOUNTING‘)
  )

7.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like ‘%abc%‘--索引会失效
select id from t where name like ‘abc%‘ --索引启用

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

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

可以改成:  select count(列名) from table；

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。

15.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

16.尽可能的使用 varchar2/nvarchar 2代替 char/nchar ，因为首先可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。

17.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。

18.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。

19.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

20.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。

21.当需要写多个条件的时候，过滤掉数据最多的条件，应该放在sql的最右端,因为oracle中where条件是从右往左执行

SQL语句的优化