SQL优化：降龙十八掌——索引策略揭秘

"基于索引的SQL语句优化之降龙十八掌，旨在解决客服业务中因SQL低效导致的数据库性能问题。本文档详细介绍了18种优化策略，包括避免列操作、类型转换，使用范围限制，减少'IN'、'OR'，避免'<>'，去掉ISNULL和ISNOTNULL，利用索引优化不均匀数据分布，强制指定索引，屏蔽无用索引，分解复杂查询，优化LIKE子句，合并多重扫描，规范日期格式，使用基于函数的索引，以及合理利用分区和位图索引。" 在SQL语句优化中，索引扮演着至关重要的角色。首先，理解"降龙十八掌"的总纲，即建立必要的索引，这是优化的基础。为了确定哪些索引是必要的，我们需要深入理解应用程序，识别频繁操作的表、连接表、大数据量表及其字段分布。以下是对"降龙十八掌"各招式的详细解析： 1. 避免对列的操作：尽量减少对列的计算和函数操作，因为这可能导致索引无法被有效利用。 2. 避免不必要的类型转换：确保查询条件中的数据类型与列数据类型匹配，避免系统自动转换，降低索引效率。 3. 增加查询的范围限制：明确限定查询范围，如使用BETWEEN，减少扫描的记录数。 4. 尽量去掉"IN"、"OR"：这些操作可能导致全表扫描，应尽量转换为JOIN或 EXISTS。 5. 尽量去掉"<>"：不等于操作往往不能利用索引，可以转换为范围查询。 6. 去掉Where子句中的ISNULL和ISNOTNULL：这些操作不利于索引，可尝试通过创建包含NULL值的索引来解决。 7. 索引提高数据分布不均匀时查询效率：针对数据分布不均的列，合理设计索引，以提高查询速度。 8. 利用HINT强制指定索引：在必要时，通过SQL提示强制使用特定索引，避免优化器选择错误的索引。 9. 屏蔽无用索引：定期检查和删除未使用的索引，避免索引维护开销。 10. 分解复杂查询，用常量代替变量：复杂的查询可能导致索引失效，拆分为简单查询，使用常量可以提高执行效率。 11. like子句尽量前端匹配：前缀匹配可以利用索引，而通配符在后端则无法有效利用。 12. 用Case语句合并多重扫描：通过CASE语句减少扫描次数，提高查询效率。 13. 使用nls_date_format：统一日期格式，避免不必要的格式转换。 14. 使用基于函数的索引：创建函数索引，使得函数操作后的字段也能利用索引。 15. 基于函数的索引要求等式匹配：确保函数索引的使用场景适合等值查询。 16. 使用分区索引：对大数据量表进行分区，提高查询和维护性能。 17. 使用位图索引：适用于低基数（唯一值少）的列，减少存储空间，提高查询效率。 18. 决定使用全表扫描还是使用索引：根据数据量、查询条件和索引效率，灵活选择扫描方式。 这些优化策略旨在提升SQL执行效率，降低数据库负载，从而保障客服业务的稳定运行。在实际应用中，需结合数据库结构、数据量、查询模式等因素综合考虑，灵活运用这些方法，以达到最佳优化效果。