SQL性能優化提升的方法有哪些

SQL性能優化提升的方法有哪些？這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容，讓我們一起來看看吧！

? 簡單的性能優化

Sql的性能優化是數據庫工程師在實際工作中必須面對的重要課題之一。對于某些數據庫工程師來說，它幾乎唯一的命題。實際上，像WEB服務這樣需要快速響應的應用場景中，SQL的性能直接決定了系統是否可以使用。這里主要介紹一些使用SQL執行速度更快，消耗內存更少的優化技巧，今天的文章只介紹其中的一種，后續會繼續更新一些其它的優化方式。

嚴格地優化查詢性能時，必須要了解所使用的數據庫的功能特點。此外，查詢速度慢并不只是因為SQL語句本身，還可能是因為內存分配不佳，文件結構不合理等其他原因。因此這里介紹的優化SQL的方法未必能解決所有的性能問題，但是確實很多時候的查詢性能不好的原因還是SQL的寫法不合理。

? 使用高效的查詢

在SQL中，很多時候不同代碼能夠得到相同的結果。從理論上來說，得到相同結果的不同代碼應該有相同的性能，但遺憾的是，查詢優化器生成的執行計劃很大程度要受到代碼外部結構的影響。因此如果想優化查詢性能，必須知道如何寫代碼才能使優化器的執行效率更高。

參數是子查詢時，使用EXISTS代替IN

IN謂詞非常方便，而且代碼容易理解，所以使用的頻率很高。但是方便的同時，IN謂詞卻有成為性能優化的瓶頸的危險。如果代碼中大量用到IN謂詞，那么一般只對它們進行優化就能大幅度地提升性能。

如果IN的參數是“1，2，3”這樣的數值列表，一般還不需要特別注意。但是如果參數是子查詢，那么就需要注意了。

大多數情況，[NOT]IN和[NOT]EXISTS返回的結果是相同的。但是兩者用于子查詢時，EXISTS的速度會更快一些。

下面來看個例子：

我們試著從Class_A表中查出同時存在于Class_B表中的員工。下面兩條SQL語句返回的結果是一樣的，但是使用EXISTS的SQL語句更快一些。

兩個結果都如下所示:

使用EXISTS時更快的原因有以下兩個。

a) 如果連接列(id)上建立了索引，那么查詢Class_B時不用查詢實際的表，只需查索引就可以了。

b) 如果使用EXISTS，那么只要查到一行數據滿足條件就會終止查詢，不用像使用IN時一樣掃描全表。在這一點上NOT EXISTS也一樣。

當IN的參數是子查詢時，數據庫首先會執行子查詢，然后將結果存儲在一張臨時的工作表里(內聯視圖)，然后掃描整個視圖。很多情況下這種做法都非常耗費資源。使用EXISTS的話，數據庫不會生成臨時的工作表。

但是從代碼的可讀性上來看，IN要比EXISTS好。使用IN時的代碼看起來更一目了然，易于理解。因此，如果確信使用IN也能快速獲取結果，就沒有必要非得改成EXISTS了。

而且，最近有很多數據庫也嘗試著改善了IN的性能。也許未來的某一天，無論哪個數據庫上，IN都能具體和EXISTS一樣的性能。

參數是子查詢時，使用連接代替IN

要想改善IN的性能，除了使用EXISTS，還可以使用連接。前面的查詢語句就可以像下面這樣“扁平化”。

這種寫法至少能用到一張表的“id”列上的索引。而且，因為沒有了子查詢，所以數據庫也不會生成中間表。我們很難說與EXISTS相比哪個更好，但是如果沒有索引，那么與連接相比，可能EXISTS會略勝一籌。而且從很多查詢可以看出，有些情況下使用EXISTS比使用連接更合適。

感謝各位的閱讀！看完上述內容，你們對SQL性能優化提升的方法有哪些大概了解了嗎？希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。