SQL学习笔记：性能优化与数据类型

"这篇资料主要涉及SQL学习中的常见问题和优化策略，包括数据类型的选择、索引的使用、查询性能的调整以及特定SQL语句的效率分析。" 1. SQL性能影响因素： - `ORDER BY` 和 `DISTINCT` 操作会增加系统开销，因为它们需要额外处理以确保数据的排序和唯一性。 - `TEXT` 类型的字段由于其存储特性，可能导致服务器性能下降，占用大量磁盘空间。 2. 数据类型选择： - `INT` 的取值范围是 -2^31 到 2^31-1，占用4个字节。 - `SMALLINT` 范围为 -2^15 到 2^15-1，占用2个字节。 - `TINYINT` 能容纳0到255的值，占用1个字节。 - `NUMERIC` 数据类型的精度有限，整数部分最大28位，小数部分不能超过整数部分。 - `MONEY` 和 `SMALLMONEY` 分别用于存储货币值，有固定的精度和范围。 3. 索引使用策略： - 索引对查询性能有很大影响，适合分组排序、范围查询的列应考虑创建。 - 聚簇索引适合具有小数目不同值或频繁作为分组、排序条件的列，而非聚集索引适用于大数目不同值的列。 - 更新频繁的列和主键、外键列应有索引，但频繁修改索引列时，非聚集索引可能更优。 4. 查询优化方法： - 使用 `SET STATISTICS IO` 和 `SET STATISTICS TIME` 分析查询的I/O操作和运行时间。 - `SET SHOWPLAN_TEXT` 可以显示查询的执行计划，帮助理解查询如何执行。 5. SQL语句效率： - `LIKE` 语句使用百分号 `%` 开头会导致索引失效。 - `OR` 运算符可能导致全表扫描，`IN` 与 `OR` 功能类似。 - 避免过度使用 `NOT`，`EXISTS` 和 `IN` 效率相当。 - `CHARINDEX()` 和带 `%` 的 `LIKE` 效率相似。 - `UNION` 并不总是比 `OR` 更高效。 - 查询时尽量指定需要的列，避免使用通配符 `*` 获取所有列。 - `COUNT(*)` 和 `COUNT(字段)` 在效率上通常差异不大。 6. 插入语句注意事项： - 当插入语句未指定所有字段时，系统将根据字段设定使用默认值、允许NULL或报错。 综上，学习SQL时应关注数据类型选择、索引设计和查询优化，以提高数据库的性能和效率。同时，了解SQL语句的执行机制有助于编写更高效的查询代码。