关于SQL性能优化的十条经验

崬城衞

　　关于SQL性能优化的十条经验
　　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。
　　这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注
　　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
　　4.update
　　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=...
　　......
　　象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[tr]