1.尽量不要在where中包含子查询;
关于时间的查询,尽量不要写成:where to_char(dif_date,’yyyy-mm-dd’)=to_char(’2007-07-01′,’yyyy-mm-dd’);
2.在过滤条件中,可以过滤掉最大数量记录的条件必须放在where子句的末尾;
FROM子句中写在最后的表(基础表,driving table)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作为基础表。如果有三个以上的连接查询,那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表;
3.采用绑定变量
4.在WHERE中尽量不要使用OR,可以使用IN代替
5.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN;
6.避免在索引列上使用计算:WHERE SAL*12>25000;
7.用IN来替代OR: WHERE LOC_ID=10 OR LOC_ID=15 OR LOC_ID=20
8.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL;
9.总是使用索引的第一个列;
10.用UNION-ALL替代UNION;
11.避免改变索引列的类型:SELECT…FROM EMP WHERE EMPNO=’123′,由于隐式数据类型转换,to_char(EMPNO)=’123′,因此,将不采用索引,一般在采用字符串拼凑动态SQL语句出现;
12.’!=’ 将不使用索引;
13.优化GROUP BY;
14.避免带有LIKE参数的通配符,LIKE ’4YE%’使用索引,但LIKE ‘%YE’不使用索引
15.避免使用困难的正规表达式,例如select * from customer where zipcode like “98___”,即便在zipcode上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改成select * from customer where zipcode>”98000″,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度;
16.尽量明确的完成SQL语句,尽量少让数据库工作。比如写SELECT语句时,需要把查询的字段明确指出表名。尽量不要使用SELECT *语句。组织SQL语句的时候,尽量按照数据库的习惯进行组织。
转自:
http://www.penglixun.com/tech/database/improve_sql_efficiency_16_ways.html
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