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Sql优化系列之(1)__SQL优化之where子句优化

Sql优化系列之(1)__SQL优化之where子句优化
 
1.为什么要进行SQL优化
  系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。
2.劣质的sql语句  www.zzzyk.com  
  在多数情况下,Oracle使用索引来更快地遍历表,优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是,如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理,就会造成优化器删去索引而使用全表扫描,一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引,这有助于写出高性能的SQL语句。
3.where 子句中会出现的问题
  下面就对SQL语句的where子句中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中,即使某些列存在索引,但是由于编写了劣质的SQL,系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引,而同样使用全表扫描,这就造成了响应速度的极大降低。
3.1 IS NULL 与 IS NOT NULL 语句  www.zzzyk.com  
  不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。
  任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
3.2 联接列
对于有联接的列,即使最后的联接值为一个静态值,优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子,假定有一个职工表(employee),对于一个职工的姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME),现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill Cliton)的职工。
SQL 1:
[sql] 
select * from employss where first_name||' '||last_name ='Beill Cliton';  
上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工,但是这里需要注意,系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。
SQL 2:
[sql] 
where first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';  
  当采用下面这种SQL语句的编写,Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。  
3.带通配符(%)的like语句
 同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的,要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句:
SQL 1:  
[sql] 
select * from employee where last_name like '%cliton%';  
 这里由于通配符(%)在搜寻词首出现,所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况,但是一定要心中有底,通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时,优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用: 
SQL 2:  
[sql] 
select * from employee where last_name like 'c%';   
4. Order by语句
  ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。
Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制,也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。
解决方法:
仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引,也可以为所使用的列建立另外一个索引,同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。
5.逻辑运算符中的不等于(<>)运算符
sql 1:  
[sql] 
select * from employee where salary<>3000;  
sql 2:  
[sql] 
select * from employee where salary<3000 or salary>3000;  
虽然这两种查询的结果一样,但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引,而第一种查询则不能使用索引。
 
参考文章:
1.SQL 优化原则  http://www.zzzyk.com/database/201303/192993.html
Oracle
MySQL
Access
SQLServer
DB2
Excel
SQLite
SYBASE
Postgres
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