SqlserverSQL性能优化经验
sqlsqerver语句优化方法

sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统,可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。
优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率,使得系统更加高效稳定。
下面列举了10个优化SQL Server语句的方法:1. 使用索引:在查询频繁的列上创建索引,可以加快查询速度。
但是要注意不要过度索引,否则会影响插入和更新操作的性能。
2. 避免使用SELECT *:只选择需要的列,避免不必要的数据传输和处理,提高查询效率。
3. 使用JOIN替代子查询:在进行关联查询时,使用JOIN操作比子查询更高效。
尽量避免在WHERE子句中使用子查询。
4. 使用EXISTS替代IN:在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。
因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了,而IN需要对所有的值进行匹配。
5. 使用UNION替代UNION ALL:如果对多个表进行合并查询时,如果不需要去重,则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。
6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE:如果要删除表中的所有数据,使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。
因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除,而是直接删除整个表的数据。
7. 使用分页查询:在需要分页显示查询结果时,使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。
这样可以减少查询的数据量,提高效率。
8. 避免使用CURSOR:使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载,降低查询效率。
如果可能的话,应该尽量避免使用游标。
9. 使用参数化查询:使用参数化查询可以减少SQL注入的风险,同时也可以提高查询的效率。
因为参数化查询会对SQL语句进行预编译,可以复用执行计划。
10. 定期维护数据库:定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。
SQLServer数据库中的性能优化技巧

SQLServer数据库中的性能优化技巧随着企业信息化程度的不断提高,数据库已成为重要的企业数据存储和管理平台。
然而,随着数据库中数据量的增长和业务需求的不断变更,数据库性能优化愈发成为一个迫切的问题。
本文将通过探讨SQLServer数据库中的性能优化技巧,为读者解决这一问题提供一定参考价值。
一、透彻的SQLServer架构理解要想有效优化SQLServer数据库性能,首先需要充分理解其架构及其特点。
SQLServer 的架构由表、索引、存储过程、视图、触发器、函数、约束以及数据库模式(schema)等构成。
此外,SQLServer还有两个关键组件:SQLServer实例和SQLServer代理。
SQLServer实例是SQLServer运行环境的一部分,它具有独立的内存和处理能力。
而SQLServer代理则是自动执行作业的一种机制。
深入了解SQLServer架构是性能优化的基础。
二、优化查询语句对SQLServer数据库进行性能优化的第二步是优化查询语句。
查询语句是数据库操作的核心,也是导致性能问题的重要原因。
开发人员在编写查询语句时,应遵循以下几个优化点:1.减少Join的使用Join是SQLServer中最慢的一种查询方式,尽量用Where子句代替Join语句。
2.避免在查询中使用SELECT *SELECT *在数据库中是一种非常低效的查询方式,因为它会扫描所有表格,并提取出每一个列。
指定要查询的列格外重要,应尽量将查询中的选择列数目减至最小。
3.尽早的删选出不需要的记录查询语句中应该尽早地删选出不需要的记录,可以通过将这些条件放在Where子句中实现。
4.避免使用 costly functions在计算列(如使用SUM、AVG、COUNT)时应尽量避免使用高花费的函数,如自联接和复杂的计算等。
5.切勿在查询中使用模糊查询查询语句中尽量不要使用LIKE操作符,因为它会扫描所有的符合特定模式的记录。
SQLSERVERSQL性能优化技巧

SQLSERVERSQL性能优化技巧1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名,因此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,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运⽤排序及合并的⽅式连接它们,⾸先,扫描第⼀个表(FROM⼦句中最后的那个表)并对记录进⾏排序;然后扫描第⼆个表(FROM⼦句中最后第⼆个表);最后将所有从第⼆个表中检索出的记录与第⼀个表中合适记录进⾏合并例如: 表 TAB1 16,384 条记录表 TAB2 5 条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的⽅法) select count(*) from tab1,tab2 执⾏时间0.96秒,选择TAB2作为基础表 (不佳的⽅法) select count(*) from tab2,tab1 执⾏时间26.09秒;如果有3个以上的表连接查询,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例如:EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集SELECT *FROM LOCATION L,CATEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将⽐下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20002.WHERE⼦句中的连接顺序SQLSERVER采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾例如:(低效,执⾏时间156.3秒)SELECT *FROM EMP EWHERE SAL > 50000AND JOB = 'MANAGER'AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO);(⾼效,执⾏时间10.6秒)SELECT *FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND JOB = 'MANAGER';3.SELECT⼦句中避免使⽤'*'。
SQLServer数据库性能调优技巧

SQLServer数据库性能调优技巧第一章:SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统,在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性,进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题,以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验,具体目标包括:- 提高数据的访问速度:通过合理的查询优化和索引设计,加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间:通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施,缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力:通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施,提高数据库的并发处理能力。
第二章:SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前,有几个基础概念需要了解,包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成,每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系,通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划,可以找到潜在的性能问题,并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象,用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章:SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧,包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
SQLServer数据库优化实用技巧

SQLServer数据库优化实用技巧SQL Server数据库优化实用技巧随着互联网的飞速发展,海量数据的存储和处理变得越来越重要。
而SQL Server数据库就是其中之一。
随着数据库的规模增大,数据量也会随之增加,导致查询速度变得很慢。
所以,我们需要对SQL Server数据库进行优化来提高其处理速度和稳定性,本文将从以下几个方面来讲解SQL Server数据库的优化实用技巧。
一、数据库优化前的准备工作在进行SQL Server数据库优化之前,我们需要做好以下准备工作:1.备份数据库:在数据库优化之前需要备份数据库,以防因操作失误导致数据丢失。
2.生成关键字:根据数据库的运行情况,生成关键字来优化查询。
例如,数据倾斜、常用的表连接等。
3.性能监控:使用SQL Server Profiler来监控数据库运行的临时数据、活动情况等。
4.目录重建:重建索引,以提高查询速度。
5.删除不必要的表和视图:删除对整个数据库只起到负面影响的表和视图对象。
二、SQL Server数据库性能优化SQL Server数据库性能优化需要注意以下几点:1.数据类型:选择合适的数据类型可以提高数据库的性能。
数据类型包括大小、数据格式等。
尽量使用较小的数据类型,以减少I/O的负担。
2.索引:索引可以大大提高查询速度,但是索引也会占用大量的存储空间,因此需要根据实际情况来选择和创建索引。
为频繁查询的列或组合列创建索引是比较合适的。
3.使用视图:使用视图可以减少数据访问的复杂度,提高查询速度。
但过多的视图也会影响数据库的性能,因此需要注意选择使用视图的频率。
4.分区表:分区表将一个大表分成多个小表,可以提高查询速度,减少对整个表的访问开销。
5.使用存储过程:存储过程可以提高数据库的效率和稳定性。
通过存储过程,可以将多个SQL语句封装到一起,减少客户端和服务器之间的通信,大大提高数据库的性能。
6.升级硬件:在处理大量数据时,硬件性能的升级也是提高数据库性能的有效方法。
SQLServer数据库性能优化技术

1数据库设计要在良好的SQLServer方案中实现最优的性能,最关键的是要有1个很好的数据库设计方案。
在实际工作中,许多SQLServer方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。
所以,要实现良好的数据库设计就必须考虑这些问题。
1.1逻辑库规范化问题一般来说,逻辑数据库设计会满足规范化的前3级标准:1.第1规范:没有重复的组或多值的列。
2.第2规范:每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于1个组合式主关键字的某些组成部分。
3.第3规范:1个非关键字段不能依赖于另1个非关键字段。
遵守这些规则的设计会产生较少的列和更多的表,因而也就减少了数据冗余,也减少了用于存储数据的页。
但表关系也许需要通过复杂的合并来处理,这样会降低系统的性能。
某种程度上的非规范化可以改善系统的性能,非规范化过程可以根据性能方面不同的考虑用多种不同的方法进行,但以下方法经实践验证往往能提高性能。
1.如果规范化设计产生了许多4路或更多路合并关系,就可以考虑在数据库实体中加入重复属性。
2.常用的计算字段可以考虑存储到数据库实体中。
比如某一个项目的计划中有计划表,其字段为:项目编号、年初计划、二次计划、调整计划、补列计划…,而计划总数是用户经常需要在查询和报表中用到的,在表的记录量很大时,有必要把计划总数作为1个独立的字段加入到表中。
这里可以采用触发器以在客户端保持数据的一致性。
3.重新定义实体以减少外部属性数据或行数据的开支。
相应的非规范化类型是:把1个实体分割成2个表。
这样就把频繁被访问的数据同较少被访问的数据分开了。
这种方法要求在每个表中复制首要关键字。
这样产生的设计有利于并行处理,并将产生列数较少的表。
把1个实体分割成2个表。
这种方法适用于那些将包含大量数据的实体。
在应用中常要保留历史记录,但是历史记录很少用到。
因此可以把频繁被访问的数据同较少被访问的历史数据分开。
而且如果数据行是作为子集被逻辑工作组访问的,那么这种方法也是很有好处的。
SQLServer数据库性能优化技巧

SQLServer数据库性能优化技巧查询速度慢的原因很多,常见如下⼏种:1、没有索引或者没有⽤到索引;2、I/O吞吐量⼩,形成了瓶颈效应;3、内存不⾜;4、⽹络速度慢;5、查询出的数据量过⼤;6、锁或者死锁;7、返回了不必要的⾏和列;8、查询语句不好,没有优化。
可以通过如下⽅法来优化查询:硬件/⽹络⽅⾯1、升级硬件。
2、提⾼⽹速。
3、扩⼤服务器的内存。
4、增加服务器CPU个数。
5、把数据、⽇志、索引放到不同的I/O设备上。
6、DB Server和APP Server分离。
7、应⽤分布式分区视图。
索引⽅⾯8、根据查询条件建⽴索引,优化索引。
9、索引应该尽量⼩,使⽤字节数⼩的列建索引好。
10、不要对有限的⼏个值的字段建单⼀索引(如性别字段)。
11、对于查询字段的值很长的建全⽂索引。
12、要注意索引的维护,周期性重建索引,重新编译存储过程。
13、如果使⽤了IN或者OR等时发现查询没有⾛索引,使⽤显⽰声明指定索引。
14、不要在WHERE⼦句中的“=”左边进⾏函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能⽆法正确使⽤索引。
15、在使⽤索引字段作为条件时,如果该索引是联合索引,那么必须使⽤到该索引中的第⼀个字段作为条件时才能保证系统使⽤该索引,否则该索引将不会被使⽤。
16、如果临时表的数据量较⼤,需要建⽴索引,那么应该将创建临时表和建⽴索引的过程放在单独⼀个⼦存储过程中,这样才能保证系统能够很好的使⽤到该临时表的索引。
17、如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提⾼性能。
SQL语句⽅⾯18、如果是使⽤LIKE进⾏查询的话,简单的使⽤索引是不⾏的,LIKE 'a%' 使⽤索引,LIKE '%a' 不使⽤索引,⽤ LIKE '%a%' 查询时,查询耗时和字段值总长度成正⽐,所以不能⽤CHAR类型,⽽是VARCHAR。
19、查询时不要返回不需要的⾏、列。
20、⼀定要将函数和列名分开。
SQL Server数据库性能优化之SQL语句篇

SQL Server数据库性能优化之SQL语句篇sqlserver数据库性能优化之sql语句篇sqlserver数据库性能优化之sql语句篇(转自重名鸟bolgjava)近期项目须要,搞了一段时间的sqlserver性能优化,碰到了一些问题,也累积了一些经验,现总结一下,与君共享资源。
sqlserver性能优化牵涉至许多方面,例如较好的系统和数据库设计,优质的sql撰写,最合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能、服务器的性能、操作系统的性能,甚至网卡、交换机等。
这篇文章主要谈至如何提升sql语句,还将存有另一篇探讨如何提升索引。
如何改善sql语句的一些原则:1.按须要索要字段,跟“select*”说道拜拜字段的提取一定要按照“用多少提多少”的原则,避免使用“select*”这样的操作。
做了这样一个实验,表tbla有1000万数据:selecttop10000c1,c2,c3,c4fromtblaorderbyc1desc--用时:4673毫秒selecttop10000c1,c2,c3fromtblaorderbyc1desc--用时:1376毫秒selecttop10000c1,c2fromtblaorderbyc1desc--用时:80毫秒由此看来,我们每少提取一个字段,数据的提取速度就会有相应的提升。
但提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
另外,关于“select*“的问题,可以参照这篇文章:2.字段名和表名要写规范,注意大小写这一点必须多特别注意,如果大小写弄错的话,虽然sql仍然能够正常继续执行,但数据库系统会花一定的开支和时间先要把您写下的规范成恰当的,然后再继续执行sql。
写下对的话,这个时间就省了。
正常的:selecttop10dtetransaction,txtsystem_idfromtbltransactionsystem不小心的:selecttop10dtetransaction,txtsystem_idfromtbltransactionsystem3.适度采用过渡阶段表中把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。
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Sqlserver SQL性能优化经验1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此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,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们,首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并例如: 表TAB1 16,384 条记录表TAB2 5 条记录,选择TAB2作为基础表(最好的方法) select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒,选择TAB2作为基础表(不佳的方法) select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒;如果有3个以上的表连接查询,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例如:EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集SELECT *FROM LOCATION L,CATEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将比下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20002.WHERE子句中的连接顺序SQLSERVER采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾例如:(低效,执行时间156.3秒)SELECT *FROM EMP EWHERE SAL > 50000AND JOB = ’MANAGER’AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO);(高效,执行时间10.6秒)SELECT *FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND JOB = ’MANAGER’;3.SELECT子句中避免使用’*’。
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用’*’是一个方便的方法,不幸的是,这是一个非常低效的方法。
实际上,SQLSERVER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4.减少访问数据库的次数。
当执行每条SQL语句时,SQLSERVER在内部执行了许多工作:解析SQL语句,估算索引的利用率,绑定变量,读数据块等等由此可见,减少访问数据库的次数,就能实际上减少SQLSERVER的工作量,例如:以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员方法1 (最低效)SELECT EMP_NAME, SALARY, GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 342;SELECT EMP_NAME, SALARY, GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 291;方法2 (次低效)DECLARECURSOR C1 (E_NO NUMBER) ISSELECT EMP_NAME,SALARY,GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = E_NO;BEGINOPEN C1(342);FETCH C1 INTO …,…,…;…OPEN C1(291);FETCH C1 INTO …,…,…;…CLOSE C1;END;方法2 (高效)SELECT A.EMP_NAME, A.SALARY, A.GRADE,B.EMP_NAME, B.SALARY, B.GRADEFROM EMP A, EMP BWHERE A.EMP_NO = 342AND B.EMP_NO = 291;5.使用DECODE函数来减少处理时间使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表例如:SELECT COUNT(*), SUM(SAL)FROM EMPWHERE DEPT_NO = ’0020’AND ENAME LIKE ’SMITH%’;SELECT COUNT(*), SUM(SAL)FROM EMPWHERE DEPT_NO = ’0030’AND ENAME LIKE ’SMITH%’;你可以用DECODE函数高效地得到相同结果SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO, ’0020’, ’X’, NULL)) D0020_COUNT,COUNT(DECODE(DEPT_NO, ’0030’, ’X’, NULL)) D0030_COUNT,SUM(DECODE(DEPT_NO, ’0020’, SAL, NULL)) D0020_SAL,SUM(DECODE(DEPT_NO, 0030, SAL, NULL)) D0030_SALFROM EMPWHERE ENAME LIKE ’SMITH%’;’X’表示任何一个字段类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY和ORDER BY子句中6.用Where子句替换HAVING子句避免使用HAVING子句,HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤,这个处理需要排序、统计等操作如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销例如:低效SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHAVING REGION REGION != ’SYDNEY’AND REGION != ’PERTH’高效SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONWHERE REGION REGION != ’SYDNEY’AND REGION != ’PERTH’GROUP BY REGION7.减少对表的查询在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询例如:低效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE TAB_NAME = (SELECT TAB_NAMEFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)AND DB_VER = (SELECT DB_VERFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)高效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE (TAB_NAME, DB_VER) = (SELECT TAB_NAME, DB_VERFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)Update多个Column例子:低效UPDATE EMPSET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY)FROM EMP_CATEGORIES),SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE)FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;高效UPDATE EMPSET (EMP_CAT, SAL_RANGE) = (SELECT MAX(CATEGORY), MAX(SAL_RANGE)FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;8.使用表的别名(Alias),当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上,这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误9.用EXISTS替代IN在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接在这种情况下,使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率低效SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNOFROM DEPTWHERE LOC = ’MELB’)高效SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND EXISTS (SELECT ’X’FROM DEPTWHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNOAND LOC = ’MELB’)10.用NOT EXISTS替代NOT IN在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的,因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历为了避免使用NOT IN,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS例如:SELECT …FROM EMPWHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NOFROM DEPTWHERE DEPT_CAT = ’A’);为了提高效率改写为高效SELECT …FROM EMP A, DEPT BWHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULLAND B.DEPT_CAT(+) = ’A’最高效SELECT …FROM EMP EWHERE NOT EXISTS (SELECT ’X’FROM DEPT DWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ’A’);11.用表连接替换EXISTS通常来说,采用表连接的方式比EXISTS更有效率例如:SELECT ENAMEFROM EMP EWHERE EXISTS (SELECT ’X’FROM DEPTWHERE DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ’A’);更高效SELECT ENAMEFROM DEPT D, EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ’A’;12.用EXISTS替换DISTINCT当提交一个包含多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT,一般可以考虑用EXIST替换例如:低效SELECT DISTINCT DEPT_NO, DEPT_NAMEFROM DEPT D, EMP EWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO高效SELECT DEPT_NO, DEPT_NAMEFROM DEPT DWHERE EXISTS (SELECT ’X’FROM EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);EXISTS使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果13.用索引提高效率索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率。