SQLServer多表查询优化⽅案总结
SQL Server多表查询的优化⽅案是本⽂我们主要要介绍的内容，本⽂我们给出了优化⽅案和具体的优化实例，接下来就让我们⼀起来了解⼀下这部分内容。
1.执⾏路径
ORACLE的这个功能⼤⼤地提⾼了SQL的执⾏性能并节省了内存的使⽤：我们发现，单表数据的统计⽐多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒，但是2张表联合统计就
可能要⼏⼗秒了.这是因为ORACLE只对简单的表提供⾼速缓冲(cache buffering) ，这个功能并不适⽤于多表连接查询..数据库管理员必须在a中为这个区域设置合适的参数，当这个内存区域越⼤，就可以保留更多的语句，当然 被共享的可能性也就越⼤了.
2.选择最有效率的表名顺序(记录少的放在后⾯)
ORACLE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，你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE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)并对记录进⾏派序，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 1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.
1. SELECT *
2. FROM LOCATION L ,
3. CATEGORY C,
4. EMP E
5. WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
6. AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
7. AND E.LOCN = L.LOCN
将⽐下列SQL更有效率
1. SELECT *
2. FROM EMP E ,
3. LOCATION L ,
4. CATEGORY C
5. WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
6. AND E.LOCN = L.LOCN
7. AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
3.WHERE⼦句中的连接顺序(条件细的放在后⾯)
ORACLE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)
1. SELECT …
2. FROM EMP E
3. WHERE SAL > 50000
4. AND JOB = ‘MANAGER’
5. AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
6. WHERE MGR=E.EMPNO);
7. (⾼效，执⾏时间10.6秒)
8. SELECT …
9. FROM EMP E
10. WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
11. WHERE MGR=E.EMPNO)
12. AND SAL > 50000
13. AND JOB = ‘MANAGER’;
4.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,ORACLE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.
5.减少访问数据库的次数
当执⾏每条SQL语句时, ORACLE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ORACLE的⼯作量.
⽅法1 (低效)
1. SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
2. FROM EMP
3. WHERE EMP_NO = 342;
4. SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
5. FROM EMP
6. WHERE EMP_NO = 291;
⽅法2 (⾼效)
1. SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
2. B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
3. FROM EMP A,EMP B
4. WHERE A.EMP_NO = 342
5. AND B.EMP_NO = 291;
6.删除重复记录
最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)
1. DELETE FROM EMP E
2. WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
3. FROM EMP X
4. WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
7.⽤TRUNCATE替代DELETE
当删除表中的记录时，在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况)，⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运⾏后，数据不能被恢复.因此很少的资源被调⽤，执⾏时间也会很短.
8.尽量多使⽤COMMIT
只要有可能，在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼，需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上⽤于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费(在使⽤COMMIT时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)
9.减少对表的查询
sql优化的几种方式在含有⼦查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询.
例如：
低效：
1. SELECT TAB_NAME
2. FROM TABLES
3. WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
4. FROM TAB_COLUMNS
5. WHERE VERSION = 604)
6. AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
7. FROM TAB_COLUMNS
8. WHERE VERSION = 604
⾼效：
1. SELECT TAB_NAME
2. FROM TABLES
3. WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
4. = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
5. FROM TAB_COLUMNS
6. WHERE VERSION = 604)
Update 多个Column 例⼦:
低效：
1. UPDATE EMP
2. SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
3. SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
4. WHERE EMP_DEPT = 0020;
⾼效:
1. UPDATE EMP
2. SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
3. = (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
4. FROM EMP_CATEGORIES)
5. WHERE EMP_DEPT = 0020;
10.⽤EXISTS替代IN,⽤NOT EXISTS替代NOT 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:
1. SELECT *
2. FROM EMP (基础表)
3. WHERE EMPNO > 0
4. AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
5. FROM DEPT
6. WHERE LOC = ‘MELB’)
⾼效:
1. SELECT *
2. FROM EMP (基础表)
3. WHERE EMPNO > 0
4. AND EXISTS (SELECT ‘X’
5. FROM DEPT
6. WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
7. AND LOC = ‘MELB’)
(相对来说,⽤NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提⾼效率)
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:
1. SELECT …
2. FROM EMP
3. WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
4. FROM DEPT
5. WHERE DEPT_CAT='A');
为了提⾼效率.改写为:
(⽅法⼀: ⾼效)
1. SELECT ….
2. FROM EMP A,DEPT B
3. WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)
4. AND B.DEPT_NO IS NULL
5. AND B.DEPT_CAT(+) = 'A'
(⽅法⼆: 最⾼效)
1. SELECT ….
2. FROM EMP E
3. WHERE NOT EXISTS (SELECT 'X'
4. FROM DEPT D
5. WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
6. AND DEPT_CAT = 'A');
当然，最⾼效率的⽅法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!
11.识别'低效执⾏'的SQL语句
⽤下列SQL⼯具出低效SQL:
1. SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
2. ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
3. ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
4. SQL_TEXT
5. FROM V$SQLAREA
6. WHERE EXECUTIONS>0
7. AND BUFFER_GETS > 0
8. AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
9. ORDER BY 4 DESC;
(虽然⽬前各种关于SQL优化的图形化⼯具层出不穷，但是写出⾃⼰的SQL⼯具来解决问题始终是⼀个最好的⽅法)关于SQL Server多表查询优化⽅案的相关知识就介绍到这⾥了，希望本次的介绍能够对您有所收获！
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