好程式設計師大資料解析 SQL優化方案精解十則

一、避免進行null判斷

應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄，這裡最好不要給資料庫留null，盡可能的使用 not null填充資料庫。

二、不要使用select *

使用select *的話會增加解析的時間，另外也會把不需要的資料同時查詢出來，從而延長資料傳輸時間，耗費精力。如text型別的字段，通常用來儲存一些內容比較繁雜的東西，如果使用select *，則會把該字段也查詢出來。

三、謹慎使用模糊查詢

當模糊匹配以%開頭時，該列索引將失效。若不以%開頭，該列索引有效。

四、不要使用列號

使用列號的話，將會增加不必要的解析時間。

五、優先使用union all，避免使用union

因為union 會將各查詢子集的記錄做比較，故比起union all ，通常速度都會慢上許多。一般來說，如果使用union all能滿足要求的話，務必使用union all。還有一種情況，如果業務上能夠確保不會出現重覆記錄。

六、在where語句或者order by語句中避免對索引字段進行計算操作

當在索引列上進行操作之後，索引將會失效。正確做法應該是將值計算好再傳入進來。

七、使用not exist代替not in

如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃瞄，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。

八、exist和in的區別

in 是把外表和內錶作hash 連線，而exists是對外表作loop迴圈，每次loop迴圈

再對內表進行查詢。因此，in用到的是外表的索引， exists用到的是內錶的索引。如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。如果兩個表中乙個較小，乙個是大表，則子查詢表大的用exists，子查詢錶小的用in。

九、避免在索引列上做如下操作

1.避免在索引列上使用is null和is not null。

2.避免在索引列上出現資料型別轉換。（比如某字段是string型別，引數傳入時是int型別）當在索引列上使用如上操作時，索引將會失效，造成全表掃瞄。

十、複雜操作可以考慮適當拆成幾步

有時候會有通過乙個sql語句來實現複雜業務的例子出現，為了實現複雜的業務，巢狀多級子查詢。造成sql效能問題。對於這種情況可以考慮拆分sql，通過多個sql語句實現，或者把部分程式能完成的工作交給程式完成。