数据库SQL优化

1、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应该考虑在 where 和 roder by 涉及的键上建立索引。

2、尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引进而全表扫描；
如：select id from t where num is null ；
最好不要给数据库留空，尽可能的使用 not null 填充数据库；
不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。

3、尽量避免在 where 子句中使用 ！= 或 > < 操作符，否则将导致引擎放弃使用索引进而全表扫描。

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引进而全表扫描。

select id from t where num=10 or Name = 'admin'
//可以这样查询：
select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'

5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描。如：

select id from t where  num in（1，2，3）
// 对连续的数值，能用 between 就不要用 in ：
select id from t where between 1 and 3 
// 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
// 用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6、尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2 = 100
// 应改为：
select id from t where num = 100*2 

7、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’       // name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2005-11-30’    // 生成的id
// 应改为：
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

8、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

9、Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

10、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

11、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

12、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

13、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

14、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

15、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

16、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。

17、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

18、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。