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    数据库sql语句优化

    为什么要优化:

    随着实际项目的启动,数据库经过一段时间的运行,最初的数据库设置,会与实际数据库运行性能会有一些差异,这时我们 就需要做一个优化调整。

    数据库优化这个课题较大,可分为四大类:

    下面列出一些数据库SQL优化方案:

    (01)选择最有效率的表名顺序(笔试常考)

    数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。

    例如:查询员工的编号,姓名,工资,工资等级,部门名

    select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
    from salgrade,dept,emp
    where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal) 

    1)如果三个表是完全无关系的话,将记录和列名最少的表,写在最后,然后依次类推

    2)如果三个表是有关系的话,将引用最多的表,放在最后,然后依次类推

    (02)WHERE子句中的连接顺序(笔试常考)

    数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。

    例如:查询员工的编号,姓名,工资,部门名

    select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
    from emp,dept
    where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)

    (03)SELECT子句中避免使用*号

    数据库在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间

    select empno,ename from emp;

    (04)用TRUNCATE替代DELETE

    (05)尽量多使用COMMIT

    因为COMMIT会释放回滚点

    (06)用WHERE子句替换HAVING子句

    WHERE先执行,HAVING后执行

    (07)多使用内部函数提高SQL效率

    (08)使用表的别名

    salgrade s

    (09)使用列的别名

    ename e

    总之,数据库优化不是一天的课题,你得在长期工作实践中,进行反复测试与总结,希望学员们日后好好领会

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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