SQL语句优化技巧：34个实用建议

"这篇文章主要介绍了34条非常实用的SQL语句优化技巧，旨在帮助提升SQL查询效率和数据库性能。" 在SQL优化方面，以下是一些关键知识点： 1. **选择正确的连接顺序**：在编写SQL查询时，应正确设置JOIN顺序。通常，应该将包含最少记录的表作为驱动表（driving table），以减少数据处理量。 2. **优化WHERE子句**：在可能的情况下，将最严格的过滤条件放在WHERE子句的最前面，这样可以更快地缩小数据集范围。 3. **避免使用通配符(*)**：在SELECT语句中尽量避免使用通配符'*'，因为它会导致数据库检索所有列，增加处理时间。最好明确指定所需列。 4. **避免子查询中的NOT EXISTS**：使用IN或EXISTS通常比NOT IN或NOT EXISTS更有效。如果必须使用子查询，考虑使用关联子查询代替，以提高性能。 5. **设置合适的缓冲区大小**：在SQL*Plus、SQL*Forms等工具中，调整缓冲区大小如CARRAYSIZE可以提高查询速度，但需根据实际需求设定。 6. **使用DECODE函数**：DECODE函数可以用于简化条件判断，减少计算开销。当比较同一列中的多个值时，DECODE能提供简洁的解决方案。 7. **批量操作以减少I/O**：批量处理数据可以减少磁盘I/O，例如一次性更新或删除多行。尽量避免频繁的单行操作。 8. **删除优化**：如果要删除大量数据，使用TRUNCATE比DELETE更有效率，因为前者不会记录回滚信息，但注意TRUNCATE是DDL操作，不可回滚。 9. **理解TRUNCATE与DELETE的区别**：TRUNCATE用于清空表，不触发触发器，不记录回滚信息，而DELETE会。在删除整个表内容时，优先考虑TRUNCATE。 10. **合理使用COMMIT**：只有在必要时才使用COMMIT，这可以减少事务日志的使用，释放资源。在大批量插入或更新后，及时提交事务。 11. **区分WHERE与HAVING**：WHERE用于筛选行，HAVING用于对GROUP BY后的结果进行筛选。尽量将过滤条件放在WHERE中，因为HAVING在SQL执行计划中通常较晚应用，可能导致性能下降。 12. **优化聚合查询**：通过使用索引、物化视图、汇总表等方式优化聚合查询。在需要对大量数据进行SUM、COUNT等操作时，考虑预先计算并存储结果，以提高查询速度。 这些SQL优化技巧涵盖了从查询设计到执行策略的多个层面，通过掌握和应用这些知识，可以显著提升数据库性能，降低系统资源消耗。在日常开发和维护中，应当养成良好的SQL编写习惯，以实现高效的数据库操作。