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数据库sql语句优化

今天小编就为大家分享一篇关于数据库sql语句优化,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧

为什么要优化:

随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们 就需要做一个优化调整。

数据库优化这个课题较大,可分为四大类:

  • 》主机性能
  • 》内存使用性能
  • 》网络传输性能
  • 》SQL语句执行性能【软件工程师】

下面列出一些数据库SQL优化方案:

(01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考)

数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。

例如:查询员工的编号,姓名,工资,工资等级,部门名

select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal) 

1)如果三个表是完全无关系的话,将记录和列名最少的表,写在最后,然后依次类推

2)如果三个表是有关系的话,将引用最多的表,放在最后,然后依次类推

(02)WHERE子句中的连接顺序(笔试常考)

数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。

例如:查询员工的编号,姓名,工资,部门名

select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
from emp,dept
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)

(03)SELECT子句中避免使用*号

数据库在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间

select empno,ename from emp;

(04)用TRUNCATE替代DELETE

(05)尽量多使用COMMIT

因为COMMIT会释放回滚点

(06)用WHERE子句替换HAVING子句

WHERE先执行,HAVING后执行

(07)多使用内部函数提高SQL效率

(08)使用表的别名

salgrade s

(09)使用列的别名

ename e

总之,数据库优化不是一天的课题,你得在长期工作实践中,进行反复测试与总结,希望学员们日后好好领会

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接


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