大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于SQL优化总结，这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
Where 子句条件经过优化排序。与前一个相反，处理最大记录数的条件必须写在where子句的末尾。
避免在查询中使用“*”，需要哪些字段以及要检查哪些内容。 （在解析过程中，’*’会依次转换为所有列名，这项工作是通过查询数据字典来完成的，这意味着会花费更多的时间）
使用解码功能可以减少处理时间，避免重复扫描相同的记录或重复连接相同的表。
将简单、不相关的数据库访问合并到单个查询中，从而减少查询数量
将HAVING 子句替换为Where 子句。 HAVING 仅在检索完所有记录后才会过滤结果集。这个处理需要排序、求和等操作。如果可以通过WHERE子句限制记录的数量，则可以减少这种开销。
减少表查询。在包含子查询的SQL语句中，要特别注意减少表查询。
使用表别名（as）可以减少解析时间并减少由列歧义引起的语法错误。
使用EXISTS 替换IN，使用NOT EXISTS 替换NOT IN。 NOT IN 对子查询中的表进行全表遍历，效率较低。
使用索引，通过索引查询数据比全表扫描更快。
避免在索引列上使用IS NULL 和IS NOT NULL。不能使用null 作为索引。任何包含空值的列都不会包含在索引中。即使索引有多列，只要其中一列包含null，该列就会从索引中排除。
尽量避免使用消耗资源的操作。具有DISTINCT、UNION、MINUS、INTERSECT、ORDER BY 的SQL 语句将启动SQL 引擎并执行消耗资源的排序功能。
原创文章，作者：小su，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/139134.html
用户评论
发型不乱一切好办
看了这篇博客，对SQL优化有了更深的理解！尤其是我之前经常犯的“缺少索引”的错误，文中详细解释都让我茅塞顿开！希望能再分享一些实用的优化技巧，学习借鉴一下。
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?亡梦爱人
感觉这篇总结写的很有条理，将常用的SQL优化方法按照层次结构分类，很容易理解，而且案例很生动形象。但对于高级的优化技术还没展开介绍，希望作者能后续继续更新。
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殃樾晨
作为一个前端开发人员，我一直觉得SQL优化是黑魔法一般的存在…看到博主整理了这么多实用技巧，让我终于找到一点踏实的感觉！
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轨迹！
数据库系统越复杂，性能瓶颈就越多，这篇文章总结的确实到位。我平时遇到一些慢查询的时候，总会习惯性地去查看索引情况，现在看来还是需要多方位的优化才是最关键的！
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你的眸中有星辰
博客里提到的优化方法我都基本了解，但实际操作中还是会遇到各种各样的问题。希望博主能分享一下遇到实际问题的解决方案，以及不同情况下的最佳实践。
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孤者何惧
虽然我对数据库编程不是特别的熟练，但是这篇总结还是很有帮助的！那些常见痛点，比如WHERE子句查询的时候选择合适的索引方法，我都感受到了！
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经典的对白
对SQL优化一直感兴趣，看了这篇文章之后更加了解了优化过程中的关键步骤。感觉有些原理概念还是需要多实践才能真正掌握，希望后续的文章能提供更多实战案例分析。
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红尘烟雨
总觉得现在很多博客文章都是些浅层的介绍，这篇总结算是比较深入的，涉及到数据库性能瓶颈以及如何进行性能调优。对于有一定基础的人来说很有帮助！
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ー半忧伤
我觉得这篇文章总结得不错，但是缺少一些实际案例分析和代码实现，这样能更容易理解这些优化方法的应用场景和具体操作步骤。
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念初
文章重点突出了一些常用的SQL优化技术，但没有涉及到最新的优化方案或工具。对于那些追求更高效数据库操作的用户来说，可能存在一些局限性。”
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断秋风
数据库优化是个细活，这篇总结虽然很全面，但我还是觉得需要不断的学习和实践才能真正掌握其中的精髓！
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她的风骚姿势我学不来
写的太浅了，很多 SQL 优化的关键点都没讲到，比如查询计划分析、explain 命令的使用等等。希望博主能深入一些，分享更多实战经验。
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断秋风
总结的内容比较全面，对于初学者很有帮助，但对于已经有一定基础的人来说可能缺乏新意，希望能提供更深入的分析和高级优化技巧。
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莫名的青春
我对某些方法的解读不太认同，比如表分区，在我看来不一定适用于所有场景。希望博主能解释一下不同情况下优化的策略选择比较全面点。
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我就是这样一个人
这篇总结文章很有用，帮我看清了SQL优化的方法和步骤。我会把这些知识应用到实际项目中，提高代码的性能效率!
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