sql優化技巧
全表掃描情況分析：
1、模糊查詢效率很低：
原因：like本身效率就比較低，應該儘量避免查詢條件使用like；對於like ‘%...%’（全模糊）這樣的條件，是無法使用索引的，全表掃描自然效率很低；另外，由於匹配演算法的關係，模糊查詢的欄位長度越大，模糊查詢效率越低。
解決辦法：首先儘量避免模糊查詢，如果因為業務需要一定要使用模糊查詢，則至少保證不要使用全模糊查詢，對於右模糊查詢，即like ‘…%’，是會使用索引的；左模糊like
‘%...’無法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，變化成 like ‘…%’；全模糊是無法優化的，一定要的話考慮用搜索引擎。出於降低資料庫伺服器的負載考慮，儘可能地減少資料庫模糊查詢。
2、查詢條件中含有is null的select語句執行慢
原因：Oracle 9i中，查詢欄位is null時單索引失效，引起全表掃描。
解決方法：SQL語法中使用NULL會有很多麻煩，最好索引列都是NOT NULL的；對於is null，可以建立組合索引，nvl(欄位,0),對錶和索引analyse後，is null查詢時可以重新啟用索引查詢,但是效率還不是值得肯定；is not null 時永遠不會使用索引。一般資料量大的表不要用is null查詢。
select id from table where name is null
在這個查詢中，就算我們為 name 欄位設定了索引，查詢分析器也不會使用，因此查詢效率底下。為了避免這樣的查詢，在資料庫設計的時候，儘量將可能會出現 null 值的欄位設定預設值，這裡如果我們將 name 欄位的預設值設定為0，那麼我們就可以這樣查詢：
select id from table where name = 0
3、查詢條件中使用了不等於操作符（<>、!=）的select語句執行慢
原因：SQL中，不等於操作符會限制索引，引起全表掃描，即使比較的欄位上有索引
解決方法：通過把不等於操作符改成or，可以使用索引，避免全表掃描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’ or column>’aaa’，就可以使用索引了。
如：
select name from table where id <> 0
資料庫在查詢時，對 != 或 <> 操作符不會使用索引，而對於 < 、 <= 、 = 、 > 、 >= 、 BETWEEN AND，資料庫才會使用索引。因此對於上面的查詢，正確寫法應該是：
select name from table where id < 0 union all select name from table where id > 0
4、使用組合索引，如果查詢條件中沒有前導列，那麼索引不起作用，會引起全表掃描；但是從Oracle9i開始，引入了索引跳躍式掃描的特性，可以允許優化器使用組合索引，即便索引的前導列沒有出現在WHERE子句中。例如：create index skip1 on emp5(job,empno); 全索引掃描 select count(*) from emp5 where empno=7900; 索引跳躍式掃描 select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900; 前一種是全表掃描，後一種則會使用組合索引。
5、or語句使用不當會引起全表掃描
原因：where子句中比較的兩個條件，一個有索引，一個沒索引，使用or則會引起全表掃描。例如：where A=：1 or B=：2，A上有索引，B上沒索引，則比較B=：2時會重新開始全表掃描。
select id from tabel where name = 'UncleToo' or name = 'PHP'
這種情況，我們可以這樣寫：
select id from tabel where name = 'UncleToo'
union all
select id from tabel where name = 'PHP'
6、組合索引，排序時應按照組合索引中各列的順序進行排序，即使索引中只有一個列是要排序的，否則排序效能會比較差。例如：create index skip1 on emp5(job,empno，date); select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ order by job,empno,date desc; 實際上只是查詢出符合job=’manager’and empno=’10’條件的記錄並按date降序排列，但是寫成order by date desc效能較差。
7、Update 語句，如果只更改1、2個欄位，不要Update全部欄位，否則頻繁呼叫會引起明顯的效能消耗，同時帶來大量日誌。
8、對於多張大資料量（這裡幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，效能很差。
9、select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。
10、sql的where條件要繫結變數，比如where column=：1，不要寫成where column=‘aaa’，這樣會導致每次執行時都會重新分析，浪費CPU和記憶體資源
1、避免在where子句中使用 is null 或 is not null 對欄位進行判斷。
如：
select id from table where name is null
在這個查詢中，就算我們為 name 欄位設定了索引，查詢分析器也不會使用，因此查詢效率底下。為了避免這樣的查詢，在資料庫設計的時候，儘量將可能會出現 null 值的欄位設定預設值，這裡如果我們將 name 欄位的預設值設定為0，那麼我們就可以這樣查詢：
select id from table where name = 0
2、避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。
如：
select name from table where id <> 0
資料庫在查詢時，對 != 或 <> 操作符不會使用索引，而對於 < 、 <= 、 = 、 > 、 >= 、 BETWEEN AND，資料庫才會使用索引。因此對於上面的查詢，正確寫法應該是：
select name from table where id < 0
union all
select name from table where id > 0
這裡我們為什麼沒有使用 or 來連結 where 後的兩個條件呢？這就是我們下面要說的第3個優化技巧。
3、避免在 where 子句中使用 or來連結條件。
如：
select id from tabel where name = 'UncleToo' or name = 'PHP'
這種情況，我們可以這樣寫：
select id from tabel where name = 'UncleToo'
union all
select id from tabel where name = 'PHP'
4、少用 in 或 not in。
雖然對於 in 的條件會使用索引，不會全表掃描，但是在某些特定的情況，使用其他方法也許效果更好。如：
select name from tabel where id in(1,2,3,4,5)
像這種連續的數值，我們可以使用 BETWEEN AND，如：
select name from tabel where id between 1 and 5
5、注意 like 中萬用字元的使用。
下面的語句會導致全表掃描，儘量少用。如：
select id from tabel where name like'%UncleToo%'
或者
select id from tabel where name like'%UncleToo'
而下面的語句執行效率要快的多，因為它使用了索引：
select id from tabel where name like'UncleToo%'
6、避免在 where 子句中對欄位進行表示式操作。
如：
select name from table where id/2 = 100
正確的寫法應該是：
select name from table where id = 100*2
7、避免在 where 子句中對欄位進行函式操作。
如：
select id from table where substring(name,1,8) = 'UncleToo'
或
select id from table where datediff(day,datefield,'2014-07-17') >= 0
這兩條語句中都對欄位進行了函式處理，這樣就是的查詢分析器放棄了索引的使用。正確的寫法是這樣的：
select id from table where name like'UncleToo%'
或
select id from table where datefield <= '2014-07-17'
也就是說，不要在 where 子句中的 = 左邊進行函式、算術運算或其他表示式運算。
8、在子查詢中，用 exists 代替 in 是一個好的選擇。
如：
select name from a where id in(select id from b)
如果我們將這條語句換成下面的寫法：
select name from a where exists(select 1 from b where id = a.id)
這樣，查詢出來的結果一樣，但是下面這條語句查詢的速度要快的多。
對查詢進行優化，應儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引:
嘗試下面的技巧以避免優化器錯選了表掃描：
使用ANALYZE TABLE tbl_name為掃描的表更新關鍵字分佈。
對掃描的表使用FORCE INDEX告知MySQL，相對於使用給定的索引表掃描將非常耗時。
SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column)WHERE t1.col_name=t2.col_name；
用--max-seeks-for-key=1000選項啟動mysqld或使用SET max_seeks_for_key=1000告知優化器假設關鍵字掃描不會超過1,000次關鍵字搜尋。
避免全表掃描的優化方案：
1. 應儘量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
NULL對於大多數資料庫都需要特殊處理，MySQL也不例外，它需要更多的程式碼，更多的檢查和特殊的索引邏輯，有些開發人員完全沒有意識到，建立表時NULL是預設值，但大多數時候應該使用NOT NULL，或者使用一個特殊的值，如0，-1作為預設值。
不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列 就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高效能。 任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的。
此例可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
2. 應儘量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
MySQL只有對以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一個運算元不是以萬用字元（%或者_）開頭的情形。例如，“SELECT id FROM t WHERE col LIKE 'Mich%';”這個查詢將使用索引，但“SELECTid FROM t WHERE col LIKE '%ike';”這個查詢不會使用索引。
3. 應儘量避免在 where 子句中使用 or 來連線條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%' 或者
select id from t where name like '%abc' 或者
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
而select id from t where name like 'abc%' 才用到索引
7. 如果在 where 子句中使用引數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在執行時才會解析區域性變數，但優化程式不能將訪問計劃的選擇推 遲到執行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where [email protected]
可以改為強制查詢使用索引： select id from t with(index(索引名)) where [email protected]
8.應儘量避免在 where 子句中對欄位進行表示式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9. 應儘量避免在where子句中對欄位進行函式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id 應改為:
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“=”左邊進行函式、算術運算或其他表示式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類程式碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣： create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中資料來進行查詢優化的，當索引列有大量資料重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應儘可能的避免更新 clustered 索引資料列，因為 clustered 索引資料列的順序就是表記錄的物理儲存順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.儘量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位儘量不要設計為字元型，這會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連線時會逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替“*”，不要返回用不到的任何欄位。
20.儘量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量資料，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。 21.避免頻繁建立和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件，最好使用匯出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在儲存過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.儘量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。 26.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，遊標並不是不可使用。對小型資料集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的資料時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的儲存過程和觸發器的開始處設定 SET NOCOUNT ON ，在結束時設定 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行儲存過程和觸發器的每個語句後向客戶端傳送 DONE_IN_PROC 訊息。
29.儘量避免大事務操作，提高系統併發能力。
30.儘量避免向客戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。