1. sql語句性能如何優化
SQL語句的優化是將性能低下的SQL語句轉換成目的相同的性能優異的SQL語句。
人工智慧自動SQL優化就是使用人工智慧技術，自動對SQL語句進行重寫，從而找到性能最好的等效SQL語句。
資料庫性能的優化
一個資料庫系統的生命周期可以分成：設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行資料庫性能優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行資料庫性能優化的成本最高，收益最小。
資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬體的升級。根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升，全部加起來只佔資料庫系統性能提升的40%左右，其餘的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為，對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。
應用程序的優化
應用程序的優化通常可分為兩個方面：源代碼和SQL語句。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高，而對資料庫系統性能的提升收效有限。
為什麼要優化SQL語句
. SQL語句是對資料庫進行操作的惟一途徑，對資料庫系統的性能起著決定性的作用。
. SQL語句消耗了70%至90%的資料庫資源。
. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯。
. SQL語句有不同的寫法，在性能上的差異非常大。
. SQL語句易學，但難精通。
優化SQL語句的傳統方法是通過手工重寫來對SQL語句進行優化。DBA或資深程序員通過對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較，以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種傳統上的作法無法找出SQL語句的所有可能寫法，且依賴於人的經驗，非常耗費時間。
SQL優化技術的發展歷程
第一代SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具針對輸入的SQL語句，從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。
第二代SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析，來產生是否要增加索引的建議。
第三代SQL優化工具不僅分析輸入SQL語句的執行計劃，還對輸入的SQL語句本身進行語法分析，經過分析產生寫法上的改進建議。
人工智慧自動SQL優化
圖1 人工智慧自動SQL優化示意圖
人工智慧自動SQL優化出現在90年代末。目前在商用資料庫領域，LECCO Technology Limited(靈高科研有限公司)擁有該技術，並提供使用該技術的自動優化產品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2資料庫平台。該產品針對資料庫應用的開發和維護階段提供的模塊有：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、資料庫監視器等。其核心模塊SQL 語法優化器的工作原理為：①輸入一條源SQL語句；②「人工智慧反饋式搜索引擎」對輸入的SQL語句，結合檢測到的資料庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出；③產生的N條等效SQL語句再送入「人工智慧反饋式搜索引擎」進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿；④對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句；⑤對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句。
LECCO SQL Expert自動優化實例
假設我們從源代碼中抽取出這條SQL語句(也可以通過內帶的掃描器或監視器獲得SQL語句)：
SELECT COUNT(*)
FROM EMPLOYEE
swheresEXISTS (SELECT 'X'
FROM DEPARTMENT
swheresEMP_DEPT=DPT_ID
AND DPT_NAME LIKE 'AC%')
AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID
FROM EMP_SAL_HIST B
swheresSAL_SALARY ＞ 70000)
按下「優化」按鈕後，經過10幾秒，SQL Expert就完成了優化的過程，並在這10幾秒的時間里重寫產生了2267 條等價的SQL語句，其中136條SQL語句有不同的執行計劃。
接下來，我們可以對自動重寫產生的136條SQL語句進行批運行測試，以選出性能最佳的等效SQL語句。按下「批運行」 按鈕，在「終止條件」 頁選擇「最佳運行時間SQL語句」，按「確定」。
經過幾分鍾的測試運行後，我們可以發現SQL124的運行時間和反應時間最短。運行速度約有22.75倍的提升(源SQL語句運行時間為2.73秒，SQL124運行時間為0.12秒)。現在我們就可以把SQL124放入源代碼中，結束一條SQL語句的優化工作了。
「邊做邊學式訓練」提升SQL開發水平
LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的「邊做邊學式訓練」還能夠教開發人員和資料庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的「SQL比較器」可以標明源SQL和待選SQL間的不同之處。
以上面優化的結果為例，為了查看源SQL語句和SQL124在寫法上有什麼不同，我們可以按下「比較器」 按鈕，對SQL124和源SQL語句進行比較。「SQL 比較器」將SQL124相對於源SQL語句的不同之處以藍顏色表示了出來。如果選擇「雙向比較」復選框，「SQL 比較器」可以將兩條SQL語句的不同之處以藍色表示。當然，我們也可以從源語句和重寫後的SQL 語句中任選兩條進行比較。
從比較的結果可以看到，重寫後的SQL124把第一個Exists改寫成了In；在欄位DPT_ID上進行了合並空字元串的操作，以誘導資料庫先執行子查詢中的
(SELECT DPT_ID||''
FROM DEPARTMENT
WHERE DPT_NAME LIKE 'AC%')
在子查詢完成後，再與EMPLOYEE表進行嵌套循環連接(Nested Loop Join)。
如果覺得對寫法的改變難以理解，還可以點中「執行計劃」復選框，通過比較兩條SQL語句的執行計劃的不同，來了解其中的差異。在查看執行計劃過程中，如果有什麼不明白的地方，可以點中「SQL信息按鈕」，再點擊執行計劃看不明白的地方，LECCO SQL Expert的上下文敏感幫助系統將提供執行計劃該處的解釋。
在「SQL比較器」中，選中「統計信息」復選框後，可得到詳細的兩條SQL語句運行時的統計信息比較，這對於學習不同的SQL寫法對資料庫資源的消耗很有幫助。
LECCO SQL Expert優化模塊的特點
LECCO SQL Expert優化模塊的特點主要表現為：自動優化SQL語句；以獨家的人工智慧知識庫「反饋式搜索引擎」來重寫性能優異的SQL語句；找出所有等效的SQL語句及可能的執行計劃；保證產生相同的結果；先進的SQL語法分析器能處理最復雜的SQL語句；可以重寫SELECT、SELECT INTO、UPDATE、INSERT和DELETE語句；通過測試運行，為應用程序和資料庫自動找到性能最好的SQL語句；提供微秒級的計時，能夠優化Web應用程序和有大量用戶的在線事務處理中運行時間很短的SQL語句；為開發人員提供「邊做邊學式訓練」，迅速提高開發人員的SQL編程技能；提供上下文敏感的執行計劃幫助系統和SQL運行狀態幫助；不是猜測或建議，而是獨一無二的SQL重寫解決方案。
寫出專家級的SQL語句
LECCO SQL Expert的出現，使SQL的優化變得極其簡單，只要能夠寫出SQL語句，它就能幫用戶找到最好性能的寫法。LECCO SQL Expert不僅能在很短的時間內找到所有可能的優化方案，而且能夠通過實際測試，確定最有效的優化方案。同以往的資料庫優化手段相比較，LECCO SQL Expert將資料庫優化技術帶到了一個嶄新的技術高度，依賴人的經驗、耗費大量時間、受人的思維束縛的資料庫優化手段已經被高效、省時且准確的自動優化軟體所取代了。通過內建的「LECCO小助手」的幫助，即使是SQL的開發新手，也能快速且簡單地寫出專家級的SQL語句。
2. 確定某種條件的數據存在，怎樣寫sql資源消耗最少
你的問題跟你的描述感覺不太對，如果是單純的要確定A表是否含有B表的ID可以這樣寫：select * from A,B where a.id=b.id,如果你是想如果B表中新增一個ID時，A表的該ID數據不可刪除那麼你可以在A表增加一個欄位INT（值為1或者0），寫個觸發器，當B表增加一個ID就判斷下A表是否有該ID，如果有就將A表的INT欄位改為1，這樣如果刪除時候再判斷INT是否為1就可以了。
3. 請簡單說明SQL語句書可以提高執行效率的5種需要注意的書寫方法。
之前收集的一些資料僅供參考, 不一定完全正確... 有錯誤望指正
1、操作符號： NOT IN操作符
此操作是強列推薦不使用的，因為它不能應用表的索引。推薦方案：用NOT EXISTS 或（外連接+判斷為空）方案代替 "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", "LIKE '%500'"，因為他們不走索引全是表掃描。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作. 如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優化她，而"<>"等還是不能優化，用不到索引。
2、注意union和union all的區別。union比union all多做了一步distinct操作。能用union all的情況下盡量不用union。
3、查詢時盡量不要返回不需要的行、列。另外在多表連接查詢時，盡量改成連接查詢，少用子查詢。。
4、盡量少用視圖，它的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢,可以用存儲過程來代替它。特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。
我們看視圖的本質：它是存放在伺服器上的被優化好了的已經產生了查詢規劃的SQL。對單個表檢索數據時，不要使用指向多個表的視圖，
直接從表檢索或者僅僅包含這個表的視圖上讀，否則增加了不必要的開銷,查詢受到干擾.為了加快視圖的查詢，MsSQL增加了視圖索引的功能。
5、創建合理的索引，對於插入或者修改比較頻繁的表，盡量慎用索引。因為如果表中存在索引，插入和修改時也會引起全表掃描。
索引一般使用於where後經常用作條件的欄位上。
6、在表中定義欄位或者存儲過程、函數中定義參數時，將參數的大小設置為合適即可，勿設置太大。這樣開銷很大。
7、Between在某些時候比IN速度更快,Between能夠更快地根據索引找到范圍。用查詢優化器可見到差別。
select * from chineseresume where title in ('男','女')
Select * from chineseresume where between '男' and '女'是一樣的。由於in會在比較多次，所以有時會慢些。
8、在必要是對全局或者局部臨時表創建索引，有時能夠提高速度，但不是一定會這樣，因為索引也耗費大量的資源。他的創建同是實際表一樣。
9、WHERE後面的條件順序影響
WHERE子句後面的條件順序對大數據量表的查詢會產生直接的影響，如
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上兩個SQL中dy_dj（電壓等級）及xh_bz（銷戶標志）兩個欄位都沒進行索引，所以執行的時候都是全表掃描，如果dy_dj = '1KV以下'條件在記錄集內比率為99%，而xh_bz=1的比率只為0.5%，在進行第一條SQL的時候99%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，而在進行第二條SQL的時候0.5%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，以此可以得出第二條SQL的CPU佔用率明顯比第一條低。所以盡量將范圍小的條件放在前面。。
10、用OR的字句可以分解成多個查詢，並且通過UNION 連接多個查詢。他們的速度只同是否使用索引有關,如果查詢需要用到聯合索引，用 UNION all執行的效率更高.多個OR的字句沒有用到索引，改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關鍵的問題是否用到索引。
11、沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY，這些動作可以改在客戶端執行。它們增加了額外的開銷。這同UNION和UNION ALL一樣的道理。
12、使用in時，在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，這樣可以減少判斷的次數
13、當用SELECT INTO時，它會鎖住系統表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的連接的存取。創建臨時表時用顯示聲明語句，在另一個連接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 會鎖住系統表， Create table 也會鎖系統表(不管是臨時表還是系統表)。所以千萬不要在事物內使用它！！！這樣的話如果是經常要用的臨時表請使用實表，或者臨時表變數。
14、一般在GROUP BY和HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：select 的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By和Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
15、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好
16、慎用臨時表，臨時表存儲於tempdb庫中，操作臨時表時，會引起跨庫操作。盡量用結果集和表變數來代替它。
17、盡量將數據的處理工作放在伺服器上，減少網路的開銷，如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優化過，並且被組織到一個執行規劃里、且存儲在資料庫中的 SQL語句，是控制流語言的集合，速度當然快。
18、不要在一段SQL或者存儲過程中多次使用相同的函數或相同的查詢語句，這樣比較浪費資源,建議將結果放在變數里再調用。這樣更快。
19、按照一定的次序來訪問你的表。如果你先鎖住表A，再鎖住表B，那麼在所有的存儲過程中都要按照這個順序來鎖定它們。如果你（不經意的）某個存儲過程中先鎖定表B，再鎖定表A，這可能就會導致一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預先詳細的設計好，死鎖很難被發現
4. 如何寫有效率的SQL查詢
1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在where及orderby涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在where子句中對欄位進行null值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
selectidfromtwherenumisnull
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
selectidfromtwherenum=0
3.應盡量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在where子句中使用or來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
selectidfromtwherenum=10ornum=20
可以這樣查詢：
selectidfromtwherenum=10
unionall
selectidfromtwherenum=20
5.in和notin也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
selectidfromtwherenumin(1,2,3)
對於連續的數值，能用between就不要用in了：
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
selectidfromtwherenamelike'%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在where子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
selectidfromtwherenum=@num
可以改為強制查詢使用索引：
selectidfromtwith(index(索引名))wherenum=@num
8.應盡量避免在where子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
selectidfromtwherenum/2=100
應改為:
selectidfromtwherenum=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
selectidfromtwheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
selectidfromtwheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
selectidfromtwherenamelike'abc%'
selectidfromtwherecreatedate>='2005-11-30'andcreatedate<'2005-12-1'
10.不要在where子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
selectcol1,col2into#tfromtwhere1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
createtable#t(...)
13.很多時候用exists代替in是一個好的選擇：
selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)
用下面的語句替換：
selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的select的效率，但同時也降低了insert及update的效率，因為insert或update時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新clustered索引數據列，因為clustered索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新clustered索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為clustered索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用select*fromt，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用selectinto代替createtable，避免造成大量log，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先createtable，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先truncatetable，然後droptable，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用FAST_FORWARD游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置SETNOCOUNTON，在結束時設置SETNOCOUNTOFF。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送DONE_IN_PROC消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理
5. 如何優化SQL語句
（1）選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫
在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的
情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢
, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其
他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的連接順序．：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必
須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE
子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用『 * 『：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過
查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間
（4）減少訪問資料庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變
量 , 讀數據塊等；
（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加
每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200
（6）使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表.
（7）整合簡單,無關聯的資料庫訪問：
如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使
它們之間沒有關系)
（8）刪除重復記錄：
最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：
當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存
放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前
的狀態(准確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回
滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行後,數據不能被恢復.因此很少的
資源被調用,執行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適
用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10）盡量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也
會因為COMMIT所釋放的資源而減少:
COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用於恢復數據的信息.
b. 被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer 中的空間
d. ORACLE為管理上述3種資源中的內部花費
（11）用Where子句替換HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行
過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,
那就能減少這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個都可以加條
件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不符合條
件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的數據，按理說應該
速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾數據後才進行sum，在
兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。
在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算欄位，那它們
的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度
上後者要慢如果要涉及到計算的欄位，就表示在沒計算之前，這個欄位的值是不
確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而
having就是在計算後才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多
表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，
把多個表合成一個臨時表後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由
having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條
件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裡
（12）減少對表的查詢：
在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對表的查詢.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通過內部函數提高SQL效率.：
復雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法
在實際工作中是非常有意義的
（14）使用表的別名(Alias)：
當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名並把別名前綴於每個Column
上.這樣一來,就可以減少解析的時間並減少那些由Column歧義引起的語法錯誤.
（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在許多基於基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯
接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率. 在子查
詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並. 無論在哪種情況下,NOT IN都是
最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 為了避免使用NOT IN
,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT
『X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 『MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT
DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 『MELB')
（16）識別'低效執行'的SQL語句：
雖然目前各種關於SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具
來解決問題始終是一個最好的方法：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-
DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2)
Reads_per_run,
SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND
(BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;
（17）用索引提高效率：
索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數據的效率，ORACLE使用了一個復
雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快. 當ORACLE找
出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優化器將使用索引. 同樣在聯結
多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵
(primary key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎
所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小
表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們
也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在
表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味著每條記錄的INSERT
, DELETE , UPDATE將為此多付出4 , 5 次的磁碟I/O . 因為索引需要額外的存
儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。定期的重構索引
是有必要的.：
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18）用EXISTS替換DISTINCT：
當提交一個包含一對多表信息(比如部門表和雇員表)的查詢時,避免在
SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更為迅
速,因為RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦滿足後,立刻返回結果. 例子：
(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT
D WHERE EXISTS ( SELECT 『X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19） sql語句用大寫的；因為oracle總是先解析sql語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執行
（20）在java代碼中盡量少用連接符「＋」連接字元串！
21）避免在索引列上使用NOT 通常，
我們要避免在索引列上使用NOT, NOT會產生在和在索引列上使用函數相同的影響. 當ORACLE」遇到」NOT,他就會停止使用索引轉而執行全表掃描.
（22）避免在索引列上使用計算．
WHERE子句中，如果索引列是函數的一部分．優化器將不使用索引而使用全表掃描．舉例: 低效：- ·
- · SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS
- WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'UNIONSELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
- FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'高效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
- FROM DEBIT_TRANSACTIONS· WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'UNIONALLSELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
- FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'·
- · SELECT JOB , AVG(SAL)
- · FROM EMP GROUP JOB HAVING JOB = 『PRESIDENT' OR JOB = 『MANAGER'高效:
- · SELECT JOB , AVG(SAL)
- · FROM EMP
- · WHERE JOB = 『PRESIDENT'
- · OR JOB = 『MANAGER'GROUP JOB
- ·
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL *12>25000; 高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL >25000/12;
（23）用>=替代>
高效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 兩者的區別在於, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等於4的記錄而後者將首先定位到DEPTNO=3的記錄並且向前掃描到第一個DEPT大於3的記錄.
（24）用UNION替換OR (適用於索引列)
通常情況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR將會起到較好的效果. 對索引列使用OR將造成全表掃描. 注意, 以上規則只針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因為你沒有選擇OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = 「MELBOURNE」 低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = 「MELBOURNE」 如果你堅持要用OR, 那就需要返回記錄最少的索引列寫在最前面.
（25）用IN來替換OR
這是一條簡單易記的規則，但是實際的執行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，兩者的執行路徑似乎是相同的．
低效: SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 高效 SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
（26）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引中使用任何可以為空的列，ORACLE將無法使用該索引．對於單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄. 對於復合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄.如果至少有一個列不為空，則記錄存在於索引中．舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 並且表中存在一條記錄的A,B值為(123,null) , ORACLE將不接受下一條具有相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而如果所有的索引列都為空，ORACLE將認為整個鍵值為空而空不等於空. 因此你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因為空值不存在於索引列中,所以WHERE子句中對索引列進行空值比較將使ORACLE停用該索引.
低效: (索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL; 高效: (索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;
（27）總是使用索引的第一個列：
如果索引是建立在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優化器才會選擇使用該索引. 這也是一條簡單而重要的規則，當僅引用索引的第二個列時,優化器使用了全表掃描而忽略了索引
（28）用UNION-ALL 替換UNION ( 如果有可能的話)：
當SQL語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合並, 然後在輸出最終結果前進行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 將重復輸出兩個結果集合中相同記錄. 因此各位還是要從業務需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 將對結果集合排序,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊內存. 對於這塊內存的優化也是相當重要的. 下面的SQL可以用來查詢排序的消耗量
低效：
（29）用WHERE替代ORDER BY：
ORDER BY 子句只在兩種嚴格的條件下使用索引.
ORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中並保持在索引中的排列順序.
ORDER BY中所有的列必須定義為非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能並列.
例如: 表DEPT包含以下列:
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL
低效: (索引不被使用) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE 高效: (使用索引) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0
（30）避免改變索引列的類型.:
當比較不同數據類型的數據時, ORACLE自動對列進行簡單的類型轉換.
假設 EMPNO是一個數值類型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = 『123' 實際上,經過ORACLE類型轉換, 語句轉化為: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(『123') 幸運的是,類型轉換沒有發生在索引列上,索引的用途沒有被改變. 現在,假設EMP_TYPE是一個字元類型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 這個語句被ORACLE轉換為: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 因為內部發生的類型轉換, 這個索引將不會被用到! 為了避免ORACLE對你的SQL進行隱式的類型轉換, 最好把類型轉換用顯式表現出來. 注意當字元和數值比較時, ORACLE會優先轉換數值類型到字元類型
31）需要當心的WHERE子句:
某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這里有一些例子. 在下面的例子里, (1)『!=' 將不使用索引. 記住, 索引只能告訴你什麼存在於表中, 而不能告訴你什麼不存在於表中. (2) 『||'是字元連接函數. 就象其他函數那樣, 停用了索引. (3) 『+'是數學函數. 就象其他數學函數那樣, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比較,這將會啟用全表掃描.
（32） a. 如果檢索數據量超過30%的表中記錄數.使用索引將沒有顯著的效率提高.
b. 在特定情況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數量級上的區別. 而通常情況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍!
（33）避免使用耗費資源的操作:
帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎執行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序. 通常, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的資料庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強
（34）優化GROUP BY:
提高GROUP BY 語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結果但第二個明顯就快了許多.
· 低效:
下面看一下oracle的執行過程
分析一個SQL語句是怎樣在Orcle內部工作的。
A、用戶發出SQL請求，打開游標；
B、把SQL語句語法分析，執行計劃，數據字典等信息存入內存中共享池內；
C、從數據文件中把相關數據塊讀入數據緩沖區；
D、做相應操作，若做修改，先加上行級鎖，經確認後，把改過前後記錄內容存入重做日誌緩沖區內；
E、返回結果給用戶，關閉游標。
備註：SQL語句大小寫敏感的，同樣的一個語句，若大小寫
不同，oracle需分析執行兩次，每句後必以「；」結束。
6. 怎樣查看最消耗資源的sql語句 與 ora
1、查詢當前系統中正在執行的sql:
SELECT osuser, username, sql_text from v$session a, v$sqltext b
where a.sql_address =b.address order by address, piece;
2、查找死鎖的語句:
SELECT l.session_id sid, s.serial#, l.locked_mode,l.oracle_username,
l.os_user_name,s.machine, s.terminal, o.object_name, s.logon_time
FROM v$locked_object l, all_objects o, v$session s
WHERE l.object_id = o.object_id
AND l.session_id = s.sid
ORDER BY sid, s.serial#;
3、查看oracle的許可權角色:
select * from dba_role_privs; 授予用戶和其他角色的角色
select * from dba_sys_privs; 授予用戶和其他角色的系統許可權
select * from dba_tab_privs; 資料庫中對象的所有授權
select * from user_role_privs; 查看當前用戶的角色
4、oracle 查看已經執行過的sql 這些是存在共享池中的：
select * from v$sqlarea t order by t.LAST_ACTIVE_TIME desc;
5、【獲取oracle前10條最耗資源的sql語句】：
SELECT * FROM
(
SELECT PARSING_USER_ID
EXECUTIONS,
SORTS,
COMMAND_TYPE,
DISK_READS,
sql_text
FROM v$sqlarea
ORDER BY disk_reads DESC
)
WHERE ROWNUM<11;
7. 送分來了！我的SQL資料庫有1G多如何讓他小占
請按以下步驟操作:一、可以右擊資料庫->所有任務->收縮資料庫（此方法效果微小）二、導入導出法,操作步驟:1.將資料庫中所有用戶表的數據導到一個新的資料庫，方法右擊資料庫->所有任務->導出數據2.將資料庫中所有用戶表刪除3.按方法一收縮資料庫4.導入數據，把剛才導出的數據再導回資料庫5.重新設置資料庫的索引和觸發器以上方法效果很好友情提示:在資料庫在不要設置太多的索引，索引雖然可以加速資料庫的查詢，但索引會大量消耗空間，而且使資料庫的寫入變慢
8. 怎樣進行sql資料庫的優化
在資料庫應用系統中編寫可執行的SQL語句可以有多種方式實現，但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題，有必要對SQL實施優化。簡單地說，SQL語句的優化就是將性能低下的SQL語句轉換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。
優化SQL語句的原因
資料庫系統的生命周期可以分成: 設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行優化的成本最高，收益最小。如果將一個資料庫系統比喻成一座樓房，在樓房建好後進行矯正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本無法矯正），而在樓房設計、生產階段控制好每塊磚瓦的質量就能達到花費小而見效高的目的。
為了獲得最大效益，人們常需要對資料庫進行優化。資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只佔資料庫應用系統性能提升的40%左右，其餘60%的系統性能提升全部來自對應用程序的優化。許多優化專家甚至認為對應用程序的優化可以得到80%的系統性能提升。因此可以肯定，通過優化應用程序來對資料庫系統進行優化能獲得更大的收益。
對應用程序的優化通常可分為兩個方面: 源代碼的優化和SQL語句的優化。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統進行優化) 。另一方面，源代碼的優化對資料庫系統性能的提升收效有限，因為應用程序對資料庫的操作最終要表現為SQL語句對資料庫的操作。
對SQL語句進行優化有以下一些直接原因：
1. SQL語句是對資料庫(數據) 進行操作的惟一途徑，應用程序的執行最終要歸結為SQL語句的執行，SQL語句的效率對資料庫系統的性能起到了決定性的作用。
2. SQL語句消耗了70%～90%的資料庫資源。
3. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯，相對於對程序源代碼的優化，對SQL語句的優化在時間成本和風險上的代價都很低。
4. SQL語句可以有不同的寫法，不同的寫法在性能上的差異可能很大。
5. SQL語句易學，難精通。SQL語句的性能往往同實際運行系統的資料庫結構、記錄數量等有關，不存在普遍適用的規律來提升性能。
傳統的優化方法
SQL程序人員在傳統上採用手工重寫來對SQL語句進行優化。這主要依靠DBA或資深程序員對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種做法存在著以下不足：
1. 無法找出SQL語句的所有可能寫法。很可能花費了大量的時間也無法找到性能較佳的SQL語句。即便找到了某個性能較佳的SQL語句也無法知道是否存在性能更好的寫法。
2. 非常依賴於人的經驗，經驗的多寡往往決定了優化後SQL語句的性能。
3. 非常耗時間。重寫-->校驗正確性-->比較性能，這一循環過程需要大量的時間。
根據傳統的SQL優化工具的功能，人們一般將優化工具分為以下三代產品：
第一代的SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具對輸入的SQL語句從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。
第二代的SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析來產生是否要增加索引的建議。這類工具存在著致命的缺點——只分析了一條SQL語句就得出增加某個索引的結論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加的索引對整體資料庫系統性能的影響。
第三代工具是利用人工智慧實現自動SQL優化。
人工智慧自動SQL優化
隨著人工智慧技術的發展和在資料庫優化領域應用的深入，在20世紀90年代末優化技術取得了突破性的進展，出現了人工智慧自動SQL優化。人工智慧自動SQL優化的本質就是藉助人工智慧技術，自動對SQL語句進行重寫，找到性能最好的等效SQL語句。LECCO SQL Expert就採用了這種人工智慧技術，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2資料庫平台。其突出特點是自動優化SQL語句。除此以外，還可以以人工智慧知識庫「反饋式搜索引擎」來重寫SQL語句，並找出所有等效的SQL語句及可能的執行計劃，通過測試運行為應用程序和資料庫自動找到性能最好的SQL語句，提供微秒級的計時; 能夠優化Web應用程序和有大量用戶的在線事務處理中運行時間很短的SQL語句; 能通過比較源SQL和待選SQL的不同之處，為開發人員提供「邊做邊學式訓練」，迅速提高開發人員的SQL編程技能等等。
該工具針對資料庫應用的開發和維護階段提供了數個特別的模塊：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、資料庫監視器等。其核心模塊之一「SQL 語法優化器」的工作原理大致如下：輸入一條源SQL語句，「人工智慧反饋式搜索引擎」對輸入的SQL語句結合檢測到的資料庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出，產生的N條等效SQL語句再送入「人工智慧反饋式搜索引擎」進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿，接下來對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句(不同的執行計劃意味著不同的執行效率)，最後，對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句（參見下圖）。
圖 人工智慧自動SQL優化示意圖
LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的「邊做邊學式訓練」還能夠教會開發人員和資料庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的SQL語句自動優化功能使SQL的優化變得極其簡單，只要能夠寫出SQL語句，它就能幫開發人員找到最好性能的寫法。
小 結
SQL語句是資料庫應用中一個非常關鍵的部分，它執行性能的高低直接影響著應用程序的運行效率。正因為如此，人們在SQL語句的優化上投入了很大的精力，出現了許多SQL語句優化工具。隨著人工智慧等相關技術的日益成熟, 肯定還會有更多更好的工具出現，這將會給開發人員提供更多的幫助。