为什么别人的查询只要几秒，而你的查询语句少则十多秒，多则十几分钟甚至几个小时？与你的查询语句是否高效有很大关系。今天我们来看看如何写出比较高效的查询语句。
- 尽量不要使用NULL当默认值在有索引的列上如果存在NULL值会使得索引失效，降低查询速度，该如何优化呢？例如：SELECT * FROM [Sales].[Temp_SalesOrder] WHERE UnitPrice IS NULL我们可以将NULL的值设置成0或其他固定数值，这样保证索引能够继续有效。SELECT * FROM [Sales].[Temp_SalesOrder] WHERE UnitPrice =0这是改写后的查询语句，效率会比上面的快很多。
- 尽量不要在WHERE条件语句中使用!=或<>在WHERE语句中使用!=或<>也会使得索引失效，进而进行全表扫描，这样就会花费较长时间了。
- 应尽量避免在 WHERE子句中使用 OR遇到有OR的情况，我们可以将OR使用UNION ALL来进行改写例如：SELECT * FROM T1 WHERE NUM=10 OR NUM=20可以改写成SELECT * FROM T1 WHERE NUM=10UNION ALLSELECT * FROM T1 WHERE NUM=20
- IN和NOT IN也要慎用遇到连续确切值的时候 ，我们可以使用BETWEEN AND来进行优化例如：SELECT * FROM T1 WHERE NUM IN (5,6,7,8)可以改写成：SELECT * FROM T1 WHERE NUM BETWEEN 5 AND 8.
- 子查询中的IN可以使用EXISTS来代替子查询中经常会使用到IN，如果换成EXISTS做关联查询会更快例如：SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID IN (SELECT ORDER_ID FROM ORDER WHERE PRICE>20);可以改写成：SELECT * FROM T1 AS A WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM ORDER AS B WHERE A.ORDER_ID=B.ORDER_ID AND B.PRICE>20)虽然代码量可能比上面的多一点，但是在使用效果上会优于上面的查询语句。
- 模糊匹配尽量使用前缀匹配在进行模糊查询，使用LIKE时尽量使用前缀匹配，这样会走索引，减少查询时间。例如：SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE '%李四%'或者SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE '%李四'均不会走索引，只有当如下情况SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE '李四%'才会走索引。
上述这些都是平常经常会遇到的，就直接告诉大家怎么操作了，具体可以下去做试验尝试一下，今天就讲到这里，如有什么疑问，请在下方留言。
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