百万数据查问优化技巧三十则 SQL Server

互联网时代的进程越走越深，经常使用MySQL的人也越来越多，关于MySQL的数据库优化指南很多，而关于SQL SERVER的T-SQL优化指南看下来比拟少，近期有学习SQLSERVER的同窗识到SQL SERVER数据库有哪些优化倡导？本文罗列了局部经常出现的优化倡导，详细内容如下：

索引优化：

NULL 值判别防止全表扫描：

eg：关于蕴含 status 列的用户表 Users，防止经常使用 SELECT * FROM Users WHERE status IS NULL，可以在设计表时设置 status 自动值，确保一切用户都有一个形态，而后经常使用 SELECT * FROM Users WHERE status = 0 启动查问。

!= 或 <> 操作符防止全表扫描：

eg：思考一个产品表 Products，假设要查问一切不属于某个特定类别的产品，防止经常使用 SELECT * FROM Products WHERE CategoryID != 5，而是经常使用 SELECT * FROM Products WHERE CategoryID <> 5。

OR 衔接条件防止全表扫描：

eg：关于一个在校生效果表 Grades，假设须要查问得分为 A 或 B 的记载，防止经常使用 SELECT * FROM Grades WHERE Grade = 'A' OR Grade = 'B'，而是经常使用 SELECT * FROM Grades WHERE Grade = 'A' UNION ALL SELECT * FROM Grades WHERE Grade = 'B'。

IN 和 NOT IN 防止全表扫描：

eg：思考一个员工表 Employees，假设须要查问属于某个特定部门的员工，防止经常使用 SELECT * FROM Employees WHERE DepartmentID IN (1, 2, 3)，而是经常使用 SELECT * FROM Employees WHERE DepartmentID BETWEEN 1 AND 3。

LIKE 查问优化：

eg：在一个文章表 Articles 中，假设须要含糊查问题目蕴含关键词的文章，防止经常使用 SELECT * FROM Articles WHERE Title LIKE '%SQL%'，可以思考全文检索或许其余优化方式。

参数经常使用防止全表扫描：

eg：在一个订单表 Orders 中，假设须要依据输入的订单号查问订单信息，防止经常使用 SELECT * FROM Orders WHERE OrderID = @OrderID，可以经常使用强迫索引的方式，如 SELECT * FROM Orders WITH(INDEX(OrderID_Index)) WHERE OrderID = @OrderID。

字段表白式操作防止全表扫描：

eg：在一个商品表 Products 中，假设须要查问多少钱除以2等于100的商品，防止经常使用 SELECT * FROM Products WHERE Price/2 = 100，可以改为 SELECT * FROM Products WHERE Price = 100*2。

字段函数操作防止全表扫描：

eg：在一个员工表 Employees 中，假设须要查问名字以"Smith"扫尾的员工，防止经常使用 SELECT * FROM Employees WHERE LEFT(LastName, 5) = 'Smith'，可以改为 SELECT * FROM Employees WHERE LastName LIKE 'Smith%'。

不要在“=”左边启动函数、算术运算：

eg：在一个库存表 Inventory 中，防止经常使用 SELECT * FROM Inventory WHERE YEAR(StockDate) = 2023，而是经常使用 SELECT * FROM Inventory WHERE StockDate >= '2023-01-01' AND StockDate < '2024-01-01'。

索引字段顺序经常使用防止全表扫描：

eg：在一个订单表 Orders 中，假设有复合索引 (CustomerID, OrderDate)，查问时应该先经常使用 CustomerID，如 SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = @CustomerIDAND OrderDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate。

防止写没无心义的查问：

eg：不倡导经常使用 SELECT col1, col2 INTO #t FROM t WHERE 1 = 0，可以改为明白创立表结构并经常使用 CREATE TABLE #t (...)。

经常使用 EXISTS 替代 IN：

eg：在一个产品表 Products 中，防止经常使用 SELECT * FROM Products WHERE ProductID IN (SELECT ProductID FROM DiscontinuedProducts)，可以改为 SELECT * FROM Products WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM DiscontinuedProducts WHERE ProductID = Products.ProductID)。

索引不必定对一切查问有效：

eg：在一共性别字段 Gender 简直平均散布的表中，对 Gender 建设索引或许不会提高查问效率。

索引数量审慎选用：

eg：在一个订单表 Orders 中，不宜过多地在每个列上建设索引，须要依据查问和降级的详细需求启动掂量。

降级 clustered 索引数据列审慎操作：

eg：在一个用户表 Users 中，假设频繁降级用户姓名，思考能否将姓名列设为非汇集索引，以防止整个表记载顺序调整。

经常使用数字型字段：

eg：在一个在校生效果表 Grades 中，假设考试效果以整数方式示意，经常使用整数型字段而非字符型字段。

经常使用 VARCHAR/NVARCHAR：

eg：在一个文章表 Articles 中，假设存储文章内容，经常使用 VARCHAR(MAX) 而非 TEXT。

防止经常使用 SELECT *：

eg：在一个员工表 Employees 中，防止经常使用 SELECT * FROM Employees，而是明白指定须要的列，如 SELECT EmployeeID, FirstName, LastName FROM Employees。

经常使用表变量替代暂时表：

eg：在一个小型数据集的状况下，可以经常使用表变量而不是创立暂时表来存储两边结果。例如，经常使用表变量替代以下的暂时表：

-- 不介绍CREATE TABLE #TempResults (ID INT,Name VARCHAR(255),...-- 介绍DECLARE @TempResults TABLE (ID INT,Name VARCHAR(255),...);

防止频繁创立和删除暂时表：

eg：在一个存储环节中，假设须要屡次经常使用相反的暂时表，不要在每次经常使用时都创立和删除，而是在存储环节的扫尾创立一次性，最后删除。

eg：在一个复杂的查问中，假设须要屡次援用两边结果，可以思考经常使用暂时表。但应留意不要滥用，确保暂时表的经常使用是必要的。

选用适宜的暂时表创立方式：

eg：在须要一次性性拔出少量数据的状况下，可以经常使用 SELECT INTO 替代 CREATE TABLE 和 INSERT 的两步操作，以缩小日志记载。

 不介绍CREATE TABLE #  INT INSERT INTO # ID  FROM  介绍 ID  INTO #FROM 

eg：在存储环节或脚本的最后，确保显式删除一切创立的暂时表，以监禁系统表资源。

 不介绍DROP TABLE # 介绍TRUNCATE TABLE #DROP TABLE #

eg：在一个订单表 Orders 中，防止经常使用游标来逐行处置数据，可以思考经常使用汇合操作或许其余优化方法。

基于集的方法替代游标或暂时表：

eg：在须要对少量数据启动操作时，尽量寻觅基于集的处置方案，以防止经常使用游标或暂时表。例如，经常使用窗口函数或联接来处置数据。

eg：在存储环节中经常使用 SET NOCOUNT ON 和 SET NOCOUNT OFF，以缩小向客户端发送 DONE_IN_PROC 信息，提高性能。

-- 存储环节扫尾SET NOCOUNT ON;-- 存储环节开头SET NOCOUNT OFF;

eg：在一个银行买卖表 Transactions 中，防止在一个事务中处置过多的买卖记载，以提高系统并发才干。

防止向客户端前往大数据量：

eg：在一个日志表 Logs 中，假设查问或许前往少量的日志记载，应该审查客户端能否真的须要这么少数据，思考分页或其余方式缩小前往的数据量。

经常使用EXPLAIN或Show Execution Plan剖析查问口头方案，发现潜在疑问。

相熟其余数据库的同窗应该也能对比出，很少数据库的优化阅历是相通的，所以在学习其余数据库的时刻可以自创已把握的阅历去对比学习，这样学习起来也会事倍功半。