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优化查询语句结构 (优化查询语句有哪些)
优化查询语句结构的重要性及其策略
一、引言
在数据库管理和信息检索领域，查询语句的优化是提高数据库性能的关键环节。
一个高效、精确的查询语句可以大幅度提升数据处理速度，降低系统资源消耗，提高用户体验。
随着数据库规模的不断扩大，如何优化查询语句结构成为数据库管理员、开发人员及研究人员关注的热点问题。
本文将介绍优化查询语句结构的重要性及其策略。
二、优化查询语句结构的重要性
1. 提高查询效率：优化查询语句结构可以显著提高查询效率，减少数据库处理时间。
2. 降低资源消耗：优化查询语句有助于降低数据库服务器的CPU和内存等资源的消耗。
3. 提升数据准确性：合理的查询语句结构有助于提高数据查询的准确性和完整性。
4. 改善用户体验：快速的查询响应和准确的数据结果可以显著提高用户满意度。
三、优化查询语句的策略
1. 精简查询语句
（1）避免使用SELECT ：尽量指定需要查询的列名，避免使用SELECT 。
这样可以减少网络传输的数据量，提高查询效率。
（2）使用简短且明确的字段名：避免使用冗长或复杂的字段名，尽量使用简短且具描述性的字段名，便于理解和维护。
（3）避免在查询中使用无意义的运算和转换：避免在WHERE子句中进行无意义的运算和转换，尽量将运算和转换放在应用层进行。
2. 使用索引
（1）创建索引：在经常进行查询的字段上创建索引，可以显著提高查询速度。
（2）合理利用索引：避免在索引字段上进行计算或函数操作，否则可能导致索引失效。
（3）定期维护和优化索引：随着数据量的增长，定期维护和优化索引，避免索引过多导致系统性能下降。
3. 优化WHERE子句
（1）使用简单的条件：尽量避免使用复杂的逻辑运算，使用简单的条件可以提高查询速度。
（2）避免使用LIKE运算符进行前缀模糊查询：尽量避免使用LIKE运算符进行前缀模糊查询，这可能导致查询速度大幅降低。
（3）利用BETWEEN运算符：对于范围查询，尽量使用BETWEEN运算符，这通常比使用多个OR条件更有效率。
4. 使用合适的连接类型
（1）了解不同的连接类型：熟悉并掌握内连接、左连接、右连接和交叉连接等不同的连接类型，根据实际需求选择合适的连接类型。
（2）避免使用CROSS JOIN：尽量避免使用CROSS JOIN，因为它可能导致产生大量的不必要数据。
5. 合理使用子查询和临时表
（1）合理使用子查询：在需要处理复杂查询逻辑时，合理使用子查询可以提高查询的灵活性和效率。
（2）合理使用临时表：对于需要反复使用的中间结果，可以考虑使用临时表进行存储，提高查询效率。
6. 分析和优化执行计划
（1）分析执行计划：通过查看查询的执行计划，分析查询的性能瓶颈。
（2）优化执行计划：根据执行计划的分析结果，对查询进行优化，如调整查询语句结构、添加索引等。
四、总结
优化查询语句结构是提高数据库性能的关键环节。
通过精简查询语句、使用索引、优化WHERE子句、使用合适的连接类型、合理利用子查询和临时表以及分析和优化执行计划等策略，可以有效提高查询效率，降低资源消耗，提升数据准确性和用户体验。
在实际应用中，应根据具体情况选择合适的优化策略，不断尝试和改进，以实现最佳的查询性能。
如何进行性能调优
在SQL查询中，为了提高查询的效率，我们常常采取一些措施对查询语句进行SQL性能优化。 本文我们总结了一些优化措施，接下来我们就一一介绍。 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE %parm1%—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。 改进方法如下： a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。 b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联。 2.索引问题 在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。 这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。 然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多。 这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。 法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作: 避免对索引字段进行计算操作 避免在索引字段上使用not，<>，!= 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引列上出现数据类型转换 避免在索引字段上使用函数 避免建立索引的列中使用空值 3.复杂操作 部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作。 同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：update table1 set col1=... where col2=...; update table1 set col1=... where col2=... ... 这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况） 5.在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。 一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。 还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用 UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复，故可以改用UNION ALL）。 6.在WHERE 语句中，尽量避免对索引字段进行计算操作 这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道，但仍有不少人这么使用，我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能，那就不可取了。 9月份在对XX系统做性能分析时发现，有大量的后台程序存在类似用法，如：where trunc(create_date)=trunc(:date1)，虽然已对create_date 字段建了索引，但由于加了TRUNC，使得索引无法用上。 此处正确的写法应该是where create_date>=trunc(:date1) and create_date< pre=><>或者是where create_date between trunc(:date1) and trunc(:date1)+1-1/(24*60*60)。 注意：因between 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to high value.），故严格意义上应该再减去一个趋于0的小数，这里暂且设置成减去1秒（1/(24*60*60)），如果不要求这么精确的话，可以略掉这步。 7.对Where 语句的法则 7.1 避免在WHERE子句中使用in，notin，or 或者having。 可以使用 exist 和not exist代替in和not in。 可以使用表链接代替 exist。 Having可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。 例子SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 优化SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)7.2 不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。 （日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。 例子使用： SELECT , FROM emp WHERE = 7369; --不要使用： SELECT , FROM emp WHERE = 7369 8.对Select语句的法则 在应用程序、包和过程中限制使用select * from table这种方式。 看下面例子 --使用 SELECT empno,ename,category FROM emp WHERE empno = 7369 --而不要使用 SELECT * FROM emp WHERE empno = 7369 9. 排序 避免使用耗费资源的操作，带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行，耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序。 10.临时表 慎重使用临时表可以极大的提高系统性能。 关于SQL性能优化的知识就介绍到这里了，希望本次的介绍能够带给您一些收获，谢谢！
优化SQL 查询：如何写出高性能SQL语句
1、深入理解数据库的工作原理和数据存储的方式，不同的数据库的工作原理是不同的，mysql oracle db2等等都是不同的，更不要说一些nosql数据库和newsql数据库了。 2、理解sql语句检索数据的方式。 3、理解索引，知道怎样的字段建立怎样的索引，索引能做什么，不能做什么，合理的建立字段。 4、合理的拆分和合并表，数据放在一张表里面查询肯定比放在多张表里面级联查询要快。 5、会查看执行任务，任何数据库都有查看执行任务的方法，包括nosql数据库和newsql数据库已经一些大数据数据库；同时还要会分析执行任务，分析主要是所以的使用效率和字段数据的检索方式。 6、sql语句只是性能优化的简单方面，性能优化是从整体应用架构开始体现的，优化sql并不能够解决根本问题，当数据量达到一定级别以后，数据就不能使用关系型数据库，而要使用大数据数据库，这样sql就无用了。 7、不要刻意专注sql本身，sql只是一种查询语言，它本身与性能无关，性能优化的本质在于对存储方式和查询检索过程的深入理解。 8、任何系统功能业务的准确性至上，首先保证功能的正确性再考虑性能优化，如果功能就是数据量大，业务复杂，必须要用到低性能sql的检索方式，那么你只能妥协，否则就要弃用sql和关系型数据库另寻它路。
如何优化慢查询的SQL语句
优化方法一般从几个方面这几个考虑：1、根据业务情况，精简代码逻辑，2、根据读写方式，降低数据表读写量3、关键条件列增加合适的索引4、对于碎片多的索引进行重建多数情况下只需要考虑前两条就能解决很大的效率问题，业务模式可能在最初开发的时候，因需求分析不彻底，或者需求理解不深入，导致逻辑不合理，或者后续多次变动业务模式，新增功能与最初的开发理念发生变化，这时就应该对代码的逻辑进行重新优化改写。
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