35个提升SQL性能的关键技巧

本文档提供了35条关于编写高性能SQL语句的关键技巧和最佳实践，旨在帮助数据库管理员和开发人员优化查询性能，提高数据处理效率。以下是部分内容的详细解读： 1. **避免全表扫描**：首先，通过索引（如单列索引或复合索引）来加速查询，特别是针对 WHERE 子句中的条件进行查找。避免使用 ROWID 进行范围查询，因为它可能导致全表扫描。 2. **删除操作优化**：当执行 DELETE 操作时，尽量使用 TRUNCATE 而不是 DELETE，因为 TRUNCATE 操作更快且不会回滚事务，但需确保在 TRUNCATE 之前确保所有更改保存并提交。 3. **选择性删除和优化 JOIN**：在多表联接（JOIN）时，选择合适的驱动表（driving table）和交集表（intersection table），确保只查询必要的数据，减少数据传输量。 4. **减少子查询和避免冗余 WHERE**：尽可能减少子查询，并确保 WHERE 条件尽可能具体，避免对整个表进行过滤，以提高查询效率。 5. **星标查询和字段选择**：在 SELECT 语句中，仅选择所需的列，避免使用 `*`，因为这可能导致不必要的数据传输和计算。 6. **利用 GROUP BY 和 HAVING**：GROUP BY 用于聚合数据，而 HAVING 可以在分组后进行筛选，合理使用它们可以提高性能。确保 WHERE 和 HAVING 的使用顺序正确，避免不必要的计算。 7. **使用索引和函数**：尽量减少在 WHERE 子句中使用函数，因为函数会妨碍索引的使用。对于字符型数据，考虑使用全文索引来加速搜索。 8. **限制 SQL*Plus 和 CARRAYSIZE**：在 SQL*Plus 中，限制输出结果的长度，例如使用 DECODE 函数控制输出。这有助于减少网络传输和内存消耗。 9. **字符串函数的使用**：在字符串比较和转换时，谨慎使用 SQL 函数，避免在 WHERE 条件中过度使用，这可能影响到查询性能。 10. **存储过程和版本管理**：如果查询涉及特定版本的数据，使用存储过程并确保版本信息正确匹配，如例子中的 `DB_VER` 字段。 11. **优化 SQL 查询结构**：确保 WHERE、ON 和 HAVING 子句的逻辑清晰，减少不必要的计算。注意在 rushmore having 情况下，正确处理聚合函数和 GROUP BY 的关系。 12. **避免硬编码表名**：在动态 SQL 中，使用动态参数而不是硬编码表名，这样可以更好地支持数据库结构变化。 13. **避免无效的 JOIN 操作**：检查 SQL 语句中的 JOIN 是否必要，避免无效的联接操作，如笛卡尔积。 14. **检查 SQL 性能**：定期审查 SQL 查询，分析其执行计划，识别性能瓶颈，然后针对性地优化。 总结，这些方法涵盖了从查询设计、索引策略、数据操作优化到性能监控等多个方面，有助于提升 SQL 语句的执行效率，降低资源消耗，从而提高整个系统的响应速度和稳定性。