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在数据库查询优化中,选择合适的方法至关重要。以下是一些实用的技巧,帮助你提升SQL查询效率。
子查询是一种常见的数据库操作,但它通常不如连接查询高效。优化器可能会将子查询“扁平化”为连接查询,但这并不是总是最优选择。明确的连接查询提供了更多的灵活性和控制权。以下是一个实际的示例:
子查询方案:
SELECT st.stor_name AS 'Store', (SELECT SUM(bs.qty) FROM big_sales AS bs WHERE bs.stor_id = st.stor_id), 0) AS 'Books Sold'FROM stores AS stWHERE st.stor_id IN (SELECT DISTINCT stor_id FROM big_sales)
连接查询方案:
SELECT st.stor_name AS 'Store', SUM(bs.qty) AS 'Books Sold'FROM stores AS stJOIN big_sales AS bs ON bs.stor_id = st.stor_idWHERE st.stor_id IN (SELECT DISTINCT stor_id FROM big_sales)GROUP BY st.stor_name
对比分析:
在使用UNION
和UNION ALL
时,选择UNION ALL
通常更高效。UNION
会导致数据库创建临时工作表并进行排序,而UNION ALL
省去了这些步骤。以下是一个实际的示例:
UNION方案:
SELECT stor_id FROM big_salesUNIONSELECT stor_id FROM sales
UNION ALL方案:
SELECT stor_id FROM big_salesUNION ALLSELECT stor_id FROM sales
对比分析:
UNION ALL
更适合确保结果集无重复的情况。当在索引列上使用函数或表达式时,优化器无法利用这些索引。为了避免这一问题,尽量将条件重写为不使用索引列的形式。例如:
不优化的查询:
SELECT * FROM employeeWHERE DATEPART(year, hire_date) = 1990 AND DATEPART(quarter, hire_date) = 1
优化后的查询:
SELECT * FROM employeeWHERE hire_date >= '1/1/1990' AND hire_date < '4/1/1990'
在不需要结果集大小的场景下,使用SET NOCOUNT ON
可以显著提高性能。以下是一个实际的示例:
SET NOCOUNT ON方案:
EXECUTE AS COMMANDDBCC.DUMPDB('1')DBCC.DUMPDB('2')
不使用SET NOCOUNT ON方案:
EXECUTE AS COMMANDDBCC.DUMPDB('1')DBCC.DUMPDB('2')
对比分析:
TOP n
和SET ROWCOUNT
是限制查询结果行数的有效方法。以下是一个实际的示例:
纯ANSI SQL方案:
SELECT title, ytd_salesFROM titles aWHERE EXISTS ( SELECT * FROM titles b WHERE b.ytd_sales > a.ytd_sales AND b.ytd_sales < 5)ORDER BY ytd_sales DESC
SET ROWCOUNT方案:
SET ROWCOUNT 5SELECT title, ytd_salesFROM titlesORDER BY ytd_sales DESCSET ROWCOUNT 0
TOP方案:
SELECT TOP 5 title, ytd_salesFROM titlesORDER BY ytd_sales DESC
对比分析:
SET ROWCOUNT
需要创建工作表和排序。TOP
不需要这些额外步骤。TOP
的性能显著优于SET ROWCOUNT
。通过合理使用连接查询、选择合适的UNION
类型、避免函数表达式在索引列上以及有效利用SET NOCOUNT ON
和TOP/SET ROWCOUNT
,你可以显著提升SQL查询性能。选择最适合的方法对于结果集的大小和执行效率至关重要。
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