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
