分享一些数据库使用的心得



	 

	1、应用程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过

	搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分

	开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使

	用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配

	符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM

	T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300

	COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在

	应用中使用数据库游标，游标是非常有用的工具，但比使用常规的、面向集的SQL

	语句需要更大的开销；按照特定顺序提取数据的查找。 

	 

	2、 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和

	varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进

	行的优化操作。例如: 

	SELECT name FROM employee WHERE salary ＞60000 

	在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000

	是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。 

	 

	3、 尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作，这将导致引擎放弃

	使用索引而进行全表扫描。如： 

	SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

	应改为: 

	SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

	 

	SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

	应改为:

	SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

	 

	SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

	WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

	应改为:

	SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

	WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

	即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询

	时要尽可能将操作移至等号右边。

	 

	4、 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,

	因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: 

	SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 

	优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

	 

	5、 尽量使用数字型字段，一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信

	息的字段

	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

	处理查询和连接回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。

	 

	6、 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：

	1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(

	(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)

	2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(

	  SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

	两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁

	定的表扫描或是索引扫描。

	如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服

	务器资源。可以用EXISTS代替。如：

	IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

	可以写成：

	IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

	 

	经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父

	结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：

	1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替

	WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 

	 

	2.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a

	LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL 

	 

	3.SELECT hdr_key FROM hdr_tbl

	WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 

	  三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。

	 

	7、 尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法

	利用索引。  

	见如下例子：

	SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

	SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

	SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

	即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不

	对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

	 

	8、 分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这

	时在WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。

	例：

	SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO 

	SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO

	AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

	第二句将比第一句执行快得多。

	 

	9、 消除对大型表行数据的顺序存取

	  尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句易做图优化器使用

	顺序存取。如：

	SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR 

	order_num=1008

	解决办法可以使用并集来避免顺序存取：

	SELECT ＊FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 

	UNION 

	SELECT ＊FROM orders WHERE order_num=1008 

	这样就能利用索引路径处理查询。

	 

	10、 避免困难的正规表达式

	  LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时

	间。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 

	即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如

	果把语句改为SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询

	时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

	11、 使用视图加速查询

	把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序

	操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如： 

	SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 

	FROM cust，rcvbles 

	WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 

	AND rcvblls.balance>0 

	AND cust.postcode>“98000” 

	ORDER BY cust.name 

	如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个

	视图中，并按客户的名字进行排序： 

	CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES

	AS 

	SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 

	FROM cust，rcvbles 

	WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 

	AND rcvblls.balance>0 

	ORDER BY cust.name 

	 

	然后以下面的方式在视图中查询： 

	SELECT ＊FROM V_CUST_RCVLBES

	WHERE postcode>“98000” 

	视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘

	I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

	 

	12、 能够用BETWEEN的就不要用IN

	SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)

	改成：

	SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14

	因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

	 

	13、DISTINCT的就不用GROUP BY

	  SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID

	  可改为：

	  SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

	   

	 

	14、 部分利用索引

	  1.SELECT employeeID, firstname, lastname

	FROM names

	WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'

	 

	  2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept =

	'prod'

	UNION ALL

	SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'

	UNION ALL

	SELECT em