對查詢進行優化，要盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
select id from t where num is null
最好不要給數據庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充數據庫。
備注、描述、評論之類的可以設置為 NULL，其他的，最好不要使用NULL。
不要以為 NULL 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內），都是占用 100個字符的空間的，如果是varchar這樣的變長字段， null 不占用空間。
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：
select id from t where num = 0
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。
應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
select id from t where num=10 or Name = 'admin'
可以這樣查詢：
select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'
in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
下面的查詢也將導致全表掃描
select id from t where name like ‘%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
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量，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，變量的值還是未知的，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：
select id from t where num = @num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num = @num
應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2 = 100
應改為:
select id from t where num = 100*2
應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3) = 'abc' --name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′) = 0 -–‘2005-11-30' --生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'
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。
在使用索引字段作為條件時，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字段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，並且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=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：
create table #t(…)
Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志。
對於多張大數據量（這裡幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。
select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。
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。
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。
盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，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符串中每一個字符，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，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。
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 select into 代替 create table，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create table，然後insert。
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 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
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。
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。
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”的例程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。
在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。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。
盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
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。
實際案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 語句，批量提交SQL語句
如果你需要在一個在線的網站上去執行一個大的 DELETE 或 INSERT 查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。
Apache 會有很多的子進程或線程。所以，其工作起來相當有效率，而我們的服務器也不希望有太多的子進程，線程和數據庫鏈接，這是極大的占服務器資源的事情，尤其是內存。
如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那麼對於一個有很高訪問量的站點來說，這30秒所積累的訪問進程/線程，數據庫鏈接，打開的文件數，可能不僅僅會讓你的WEB服務崩潰，還可能會讓你的整台服務器馬上掛了。
所以，如果你有一個大的處理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個mysql示例：
while(1){
//每次只做1000條
mysql_query(“delete from logs where log_date <= '2012-11-01' limit 1000”);
if(mysql_affected_rows() == 0){
//刪除完成，退出！
break；
}
//每次暫停一段時間，釋放表讓其他進程/線程訪問。
usleep(50000)
}
在數據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
數據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。如果將一個數據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，人們常需要對數據庫進行優化。數據庫的優化通常可以通過對網絡、硬件、操作系統、數據庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計，對網絡、硬件、操作系統、數據庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只占數據庫應用系統性能提升的40%左右，其余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數據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，源代碼的優化對數據庫系統性能的提升收效有限，因為應用程序對數據庫的操作最終要表現為SQL語句對數據庫的操作。
對SQL語句進行優化有以下一些直接原因：
1. SQL語句是對數據庫(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語句的效率對數據庫系統的性能起到了決定性的作用。
2. SQL語句消耗了70%～90%的數據庫資源。
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數據庫結構、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程序人員在傳統上采用手工重寫來對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語句從數據庫提取執行計劃，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)增加的索引對整體數據庫系統性能的影響。
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（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采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）減少訪問數據庫的次數： 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, 可以增加每次數據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,無關聯的數據庫訪問： 如果你有幾個簡單的數據庫查詢語句,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ha......余下全文>>
