在实际应用中。数据库中的数据会有非常多。若要从这些数据表中检索数据，就须要对系统进行优化，提高数据库系统的响应速度，以下就是日常一些查询优化的方法。

 

 

1.创建索引


索引能够提高数据库查询的速度，提高数据库的訪问性能，但同一时候也会影响数据更新操作（比如插入、改动、删除）的速度。

  1. 假设WHERE子句中经经常使用到的某一列或者某几列创建索引

  2. 为数据表中常常须要运行排序操作的列创建索引

  3. 多表连接时。应该为数据表的连接列创建索引

  4. 对于须要不断更新的列，则不建议创建索引

 

 

2.优化查询语句

  1. 避免在SELECT语句中使用“*”

  2. 在使用SELECT语句时，应该在SELECT语句之后将要查询的信息一一列出来，即使要查询全部列的信息。也最好不要使用，从可读性上讲，方便用户对所要查询数据的理解。

  3. 调整WHERE子句中连接条件的顺序

    在SQL语句查询中，使用最多的就应该是WHERE子句。连接条件顺序的不同也会影响数据的查询效率。

比如：查询员工工资表中工资在1000到3000的员工记录


语句一

select empno,eName,salary
from employee
where salary>1000 
and salary<3000

语句二

select empno,eName,salary
from employee
where salary<3000 
and salary>1000


我们看到这两条语句。查询的结果是全然同样的。可是查询效率确实不一样的，假设员工工资都在1000元以上的话，那么我们就不言而喻了，第二条语句直接就缩小了查询范文。

注意：在使用WHERE子句进行查询时，要把限制性最高的查询条件放在最前面

 

3.多表联合查询


样例：

select stuid,curid ,curName,result
from t_result r,t_curriculum t
where t.curid=t.curid --应该将表与表联合放在前面
and t.stuid='123'

注意：在多表连接时。应该将表与表的结合操作放在WHERE子句的前面。后面才是过滤语句


4.避免使用ORkeyword


匹配记录时。能够有两种方式，一种使用OR，还有一种使用In，使用Inkeyword能够提高数据的查询速度

比如：

select empno,eName
from employee
where eptno=10
or eptno=15

IN语句

select empno,eName
from employee
where eptno in(10,15)--相当于创建了索引


5.避免使用<>和!=操作符


比如：查询教师工资不为3000的教师记录

这样的查询不是使用索引。而是直接查询数据库中的数据，应该用以下这样的形式

select empno,eName,salary
from employee
where salary<3000
or salary>3000

注意：在实际应用中。应该尽量使用<、>等操作符而不是<>

相关子查询中使用EXISTSkeyword取代INkeyword

比如查询选修课程编号为105这门课的学生信息。


6.EXISTSkeyword查询


样例一：查询课程编号为105课程的信息


EXISTS语句

select s.stuid,s.stuName,s.age,s.sex
from t_student s
where exists 
(select *
 from t_result t where 
 s.stuid=t.stuid and t.curid='t105')

IN语句

select s.stuid,s.stuName,s.age,s.sex
from t_student s
where s.stuid in
(select *
 from t_result t where 
 s.stuid=t.stuid and t.curid='t105')


原因：在运行带有INkeyword的子查询时。数据库会首先运行子查询操作，将查询结果放到一个暂时表中，主查询会在子查询运行完成后再运行。而带有EXISTSkeyword的相关子查询则是先检查主查询的第一条记录，通过子查询进行匹配。这个过程会重复运行，知道子查询所有检查完成。这样就节省了时间。


7.使用LIKEkeyword


使用LIKEkeyword实现模糊查询时。须要注意一下。

比如查询学生编号中含有数字100的学生信息的两种方法


方法一

select stuid,stuName,age
 from t_student
 where stuid like '%100%'

方法二

 select stuid,stuName,age
 from t_student
 where stuid like 's100%'


注意：在实际应用中或许必需要实现第一种查询方法才干满足，这里仅仅是让大家知道这样会减少查询的效率。

 

8.避免使用HAVING子句


HAVING子句是用来对分组后的结果进行过滤，限制分组后的查询结果。在使用时一般须要运行排序，统计等功能。这就会消耗SQL额外工作。因此应该避免使用这些操作

使用存储过程

存储过程是经过编译的，永久保存在数据中的一组SQL语句。使用存储过程运行效率要比SQL语句运行效率高


小结：以上仅仅是一部分SQL语句来改善数据库性能的方法，后面还会有相关的文章，敬请期待。