精妙SQL语句收集

SQL语句先前写的时候，很容易把一些特殊的用法忘记，我特此整理了一下SQL语句操作。
一、基础
1、说明：创建数据库
CREATE DATABASE database-name
2、说明：删除数据库
drop database dbname
3、说明：备份sql server
--- 创建 备份数据的 device
USE master
EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'
--- 开始 备份
BACKUP DATABASE pubs TO testBack
4、说明：创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)
根据已有的表创建新表：
A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)
B：create table tab_new as select col1,col2... from tab_old definition only
5、说明：删除新表
drop table tabname
6、说明：增加一个列
Alter table tabname add column col type
注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。
7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col)
说明：删%u966

SQL 的一些经典代码

1.按姓氏笔画排序:
Select * From TableName Order By CustomerName Collate Chinese_PRC_Stroke_ci_as

2.数据库加密:
select encrypt('原始密码') select pwdencrypt('原始密码') select pwdcompare('原始密码','加密后密码') = 1--相同；否则不相同

3.取回表中字段:
declare @list varchar(1000),@sql nvarchar(1000) select @list=@list+','+b.name from sysobjects a,syscolumns b where a.id=b.id and a.name='表A' set @sql='select '+right(@list,len(@list)-1)+' from 表A' exec (@sql)

4.查看硬盘分区:
EXEC master..xp_fixeddrives

5.比较A,B表是否相等:
if (select checksum_agg(binary_checksum(*)) from A) = (select checksum_agg(binary_checksum(*)) from B) print '相等' else print '不相等'

6.杀掉所有的事件探察器进程:
DECLARE hcforeach CURSOR GLOBAL FOR SELECT 'kill '+RTRIM(spid) FROM master.dbo.sysprocesses WHERE program_name IN('SQL profiler',N'SQL 事件探查器') EXEC sp_msforeach_worker '?'

7.取指定位置的记录:
--开头到N条记录 Select Top N * From 表 ------------------------------- --N到M条记录(要有主索引ID) Select Top M-N * From 表 Where ID in (Select Top M ID From 表) Order by ID Desc ---------------------------------- --N到结尾记录 Select Top N * From 表 Order by ID Desc

8.修改数据库的名称:
sp_renamedb 'old_name', 'new_name'

9：获取当前数据库中的所有用户表
select Name from sysobjects where xtype='u' and status>=0

10：获取某一个表的所有字段
select name from syscolumns where id=object_id('表名')

11：查看与某一个表相关的视图、存储过程、函数
select a.* from sysobjects a, syscomments b where a.id = b.id and b.text like '%表名%'

12：查看当前数据库中所有存储过程
select name as 存储过程名称 from sysobjects where xtype='P'

13：查询用户创建的所有数据库
select * from master..sysdatabases D where sid not in(select sid from master..syslogins where name='sa') 或者 select dbid, name AS DB_NAME from master..sysdatabases where sid <> 0x01

14：查询某一个表的字段和数据类型
select column_name,data_type from information_schema.columns where table_name = '表名'

SQL SERVER性能优化综述

近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以前的经验和测试结果进行总结了。

我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。

一、 分析阶段

一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。

另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。

二、 设计阶段

设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。

在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。

以下是性能要求设计阶段需要注意的：

1、 数据库逻辑设计的规范化

数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式：

第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。

第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。

第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。

更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。

2、 合理的冗余

完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后，有计划地加入冗余是必要的。

冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。

冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。

3、 主键的设计

主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。

在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。

主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。

4、 外键的设计

外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：

外键是最高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。

谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。

5、 字段的设计

字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：

A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。

B、 数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。

C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。

D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。

E、 自增字段要慎用，不利于数据迁移。



6、 数据库物理存储和环境的设计

在设计阶段，可以对数据库的物理存储、操作系统环境、网络环境进行必要的设计，使得我们的系统在将来能适应比较多的用户并发和比较大的数据量。

这里需要注意文件组的作用，适用文件组可以有效把I/O操作分散到不同的物理硬盘，提高并发能力。

7、 系统设计

整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的，对于一般的OLTP系统，可以选择C/S结构、三层的C/S结构等，不同的系统结构其性能的关键也有所不同。

系统设计阶段应该归纳一些业务逻辑放在数据库编程实现，数据库编程包括数据库存储过程、触发器和函数。用数据库编程实现业务逻辑的好处是减少网络流量并可更充分利用数据库的预编译和缓存功能。

8、 索引的设计

在设计阶段，可以根据功能和性能的需求进行初步的索引设计，这里需要根据预计的数据量和查询来设计索引，可能与将来实际使用的时候会有所区别。

关于索引的选择，应改主意：

A、 根据数据量决定哪些表需要增加索引，数据量小的可以只有主键。

B、 根据使用频率决定哪些字段需要建立索引，选择经常作为连接条件、筛选条件、聚合查询、排序的字段作为索引的候选字段。

C、 把经常一起出现的字段组合在一起，组成组合索引，组合索引的字段顺序与主键一样，也需要把最常用的字段放在前面，把重复率低的字段放在前面。

D、 一个表不要加太多索引，因为索引影响插入和更新的速度。



三、 编码阶段

编码阶段是本文的重点，因为在设计确定的情况下，编码的质量几乎决定了整个系统的质量。

编码阶段首先是需要所有程序员有性能意识，也就是在实现功能同时有考虑性能的思想，数据库是能进行集合运算的工具，我们应该尽量的利用这个工具，所谓集合运算实际是批量运算，就是尽量减少在客户端进行大数据量的循环操作，而用SQL语句或者存储过程代替。关于思想和意识，很难说得很清楚，需要在编程过程中来体会。

下面罗列一些编程阶段需要注意的事项：

1、 只返回需要的数据

返回数据到客户端至少需要数据库提取数据、网络传输数据、客户端接收数据以及客户端处理数据等环节，如果返回不需要的数据，就会增加服务器、网络和客户端的无效劳动，其害处是显而易见的，避免这类事件需要注意：

A、横向来看，不要写SELECT *的语句，而是选择你需要的字段。

B、 纵向来看，合理写WHERE子句，不要写没有WHERE的SQL语句。

C、 注意SELECT INTO后的WHERE子句，因为SELECT INTO把数据插入到临时表，这个过程会锁定一些系统表，如果这个WHERE子句返回的数据过多或者速度太慢，会造成系统表长期锁定，诸塞其他进程。

D、对于聚合查询，可以用HAVING子句进一步限定返回的行。

2、 尽量少做重复的工作

这一点和上一点的目的是一样的，就是尽量减少无效工作，但是这一点的侧重点在客户端程序，需要注意的如下：

A、 控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。

B、 减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。

C、 杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。

D、 合并对同一表同一条件的多次UPDATE，比如

UPDATE EMPLOYEE SET FNAME=’HAIWER’ WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’

UPDATE EMPLOYEE SET LNAME=’YANG’ WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’


这两个语句应该合并成以下一个语句

UPDATE EMPLOYEE SET FNAME=’HAIWER’,LNAME=’YANG’
WHERE EMP_ID=’ VPA30890F’
E、 UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。

F、 不要写一些没有意义的查询，比如

SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE 1=2

3、 注意事务和锁

事务是数据库应用中和重要的工具，它有原子性、一致性、隔离性、持久性这四个属性，很多操作我们都需要利用事务来保证数据的正确性。在使用事务中我们需要做到尽量避免死锁、尽量减少阻塞。具体以下方面需要特别注意：

A、事务操作过程要尽量小，能拆分的事务要拆分开来。

B、 事务操作过程不应该有交互，因为交互等待的时候，事务并未结束，可能锁定了很多资源。

C、 事务操作过程要按同一顺序访问对象。

D、提高事务中每个语句的效率，利用索引和其他方法提高每个语句的效率可以有效地减少整个事务的执行时间。

E、 尽量不要指定锁类型和索引，SQL SERVER允许我们自己指定语句使用的锁类型和索引，但是一般情况下，SQL SERVER优化器选择的锁类型和索引是在当前数据量和查询条件下是最优的，我们指定的可能只是在目前情况下更有，但是数据量和数据分布在将来是会变化的。

F、 查询时可以用较低的隔离级别，特别是报表查询的时候，可以选择最低的隔离级别（未提交读）。

4、 注意临时表和表变量的用法

在复杂系统中，临时表和表变量很难避免，关于临时表和表变量的用法，需要注意：

A、如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。

B、 如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。

C、 如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。

D、其他情况下，应该控制临时表和表变量的使用。

E、 关于临时表和表变量的选择，很多说法是表变量在内存，速度快，应该首选表变量，但是在实际使用中发现，这个选择主要考虑需要放在临时表的数据量，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快。

F、 关于临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，我们做过测试，一般情况下，SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程，所以我的建议是，在并发系统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。

G、 注意排序规则，用CREATE TABLE建立的临时表，如果不指定字段的排序规则，会选择TEMPDB的默认排序规则，而不是当前数据库的排序规则。如果当前数据库的排序规则和TEMPDB的排序规则不同，连接的时候就会出现排序规则的冲突错误。一般可以在CREATE TABLE建立临时表时指定字段的排序规则为DATABASE_DEFAULT来避免上述问题。

5、 子查询的用法

子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句或其它子查询中。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。

子查询可以使我们的编程灵活多样，可以用来实现一些特殊的功能。但是在性能上，往往一个不合适的子查询用法会形成一个性能瓶颈。

如果子查询的条件中使用了其外层的表的字段，这种子查询就叫作相关子查询。相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入。

关于相关子查询，应该注意：

A、NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。比如：



SELECT PUB_NAME
FROM PUBLISHERS
WHERE PUB_ID NOT IN
(SELECT PUB_ID
FROM TITLES
WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以改写成：

SELECT A.PUB_NAME
FROM PUBLISHERS A LEFT JOIN TITLES B
ON B.TYPE = 'BUSINESS' AND
A.PUB_ID=B. PUB_ID
WHERE B.PUB_ID IS NULL


SELECT TITLE
FROM TITLES
WHERE NOT EXISTS
(SELECT TITLE_ID
FROM SALES
WHERE TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID)
可以改写成：

SELECT TITLE
FROM TITLES LEFT JOIN SALES
ON SALES.TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID
WHERE SALES.TITLE_ID IS NULL
B、 如果保证子查询没有重复 ，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替。比如：

SELECT PUB_NAME
FROM PUBLISHERS
WHERE PUB_ID IN
(SELECT PUB_ID
FROM TITLES
WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以改写成：

SELECT DISTINCT A.PUB_NAME
FROM PUBLISHERS A INNER JOIN TITLES B
ON B.TYPE = 'BUSINESS' AND
A.PUB_ID=B. PUB_ID

C、 IN的相关子查询用EXISTS代替，比如

SELECT PUB_NAME
FROM PUBLISHERS
WHERE PUB_ID IN
(SELECT PUB_ID
FROM TITLES
WHERE TYPE = 'BUSINESS')
可以用下面语句代替：

SELECT PUB_NAME
FROM PUBLISHERS
WHERE EXISTS
(SELECT 1
FROM TITLES
WHERE TYPE = 'BUSINESS' AND
PUB_ID= PUBLISHERS.PUB_ID)
D、不要用COUNT(*)的子查询判断是否存在记录，最好用LEFT JOIN或者EXISTS，比如有人写这样的语句：

SELECT JOB_DESC FROM JOBS
WHERE (SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)=0
应该改成：

SELECT JOBS.JOB_DESC FROM JOBS LEFT JOIN EMPLOYEE
ON EMPLOYEE.JOB_ID=JOBS.JOB_ID
WHERE EMPLOYEE.EMP_ID IS NULL


SELECT JOB_DESC FROM JOBS
WHERE (SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)<>0
应该改成：

SELECT JOB_DESC FROM JOBS
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)
6、 慎用游标

数据库一般的操作是集合操作，也就是对由WHERE子句和选择列确定的结果集作集合操作，游标是提供的一个非集合操作的途径。一般情况下，游标实现的功能往往相当于客户端的一个循环实现的功能，所以，大部分情况下，我们把游标功能搬到客户端。

游标是把结果集放在服务器内存，并通过循环一条一条处理记录，对数据库资源（特别是内存和锁资源）的消耗是非常大的，所以，我们应该只有在没有其他方法的情况下才使用游标。

另外，我们可以用SQL SERVER的一些特性来代替游标，达到提高速度的目的。

A、字符串连接的例子

这是论坛经常有的例子，就是把一个表符合条件的记录的某个字符串字段连接成一个变量。比如需要把JOB_ID=10的EMPLOYEE的FNAME连接在一起，用逗号连接，可能最容易想到的是用游标：

DECLARE @NAME VARCHAR(20)
DECLARE @NAME VARCHAR(1000)
DECLARE NAME_CURSOR CURSOR FOR
SELECT FNAME FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=10 ORDER BY EMP_ID
OPEN NAME_CURSOR
FETCH NEXT FROM RNAME_CURSOR INTO @NAME
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
SET @NAMES = ISNULL(@NAMES+’,’,’’)+@NAME
FETCH NEXT FROM NAME_CURSOR INTO @NAME
END
CLOSE NAME_CURSOR
DEALLOCATE NAME_CURSOR
可以如下修改，功能相同：

DECLARE @NAME VARCHAR(1000)
SELECT @NAMES = ISNULL(@NAMES+’,’,’’)+FNAME
FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=10 ORDER BY EMP_ID
B、 用CASE WHEN 实现转换的例子

很多使用游标的原因是因为有些处理需要根据记录的各种情况需要作不同的处理，实际上这种情况，我们可以用CASE WHEN语句进行必要的判断处理，而且CASE WHEN是可以嵌套的。比如:

表结构:

CREATE TABLE 料件表(
料号 VARCHAR(30),
名称 VARCHAR(100),
主单位 VARCHAR(20),
单位1 VARCHAR(20),
单位1参数 NUMERIC(18,4),
单位2 VARCHAR(20),
单位2参数 NUMERIC(18,4)
)

GO

CREATE TABLE 入库表(
时间 DATETIME,
料号 VARCHAR(30),
单位 INT,
入库数量 NUMERIC(18,4),
损坏数量 NUMERIC(18,4)
)

GO
其中，单位字段可以是0，1，2，分别代表主单位、单位1、单位2，很多计算需要统一单位，统一单位可以用游标实现：

DECLARE @料号 VARCHAR(30),
@单位 INT,
@参数 NUMERIC(18,4),

DECLARE CUR CURSOR FOR
SELECT 料号,单位 FROM 入库表 WHERE 单位 <>0
OPEN CUR
FETCH NEXT FROM CUR INTO @料号,@单位
WHILE @@FETCH_STATUS<>-1
BEGIN
IF @单位=1
BEGIN
SET @参数=(SELECT 单位1参数 FROM 料件表 WHERE 料号 =@料号)
UPDATE 入库表 SET 数量=数量*@参数,损坏数量=损坏数量*@参数,单位=1 WHERE CURRENT OF CUR
END
IF @单位=2
BEGIN
SET @参数=(SELECT 单位1参数 FROM 料件表 WHERE 料号 =@料号)
UPDATE 入库表 SET 数量=数量*@参数,损坏数量=损坏数量*@参数,单位=1 WHERE CURRENT OF CUR
END
FETCH NEXT FROM CUR INTO @料号,@单位
END
CLOSE CUR
DEALLOCATE CUR
可以改写成：

UPDATE A SET
数量=CASE A.单位 WHEN 1 THEN A.数量*B. 单位1参数
WHEN 2 THEN A.数量*B. 单位2参数
ELSE A.数量
END,
损坏数量= CASE A.单位 WHEN 1 THEN A. 损坏数量*B. 单位1参数
WHEN 2 THEN A. 损坏数量*B. 单位2参数
ELSE A. 损坏数量
END,
单位=1
FROM入库表 A, 料件表 B
WHERE A.单位<>1 AND
A.料号=B.料号
C、 变量参与的UPDATE语句的例子

SQL ERVER的语句比较灵活，变量参与的UPDATE语句可以实现一些游标一样的功能，比如：

在

SELECT A,B,C,CAST(NULL AS INT) AS 序号
INTO #T
FROM 表
ORDER BY A ,NEWID()
产生临时表后，已经按照A字段排序，但是在A相同的情况下是乱序的，这时如果需要更改序号字段为按照A字段分组的记录序号，就只有游标和变量参与的UPDATE语句可以实现了，这个变量参与的UPDATE语句如下：

DECLARE @A INT
DECLARE @序号 INT
UPDATE #T SET
@序号=CASE WHEN A=@A THEN @序号+1 ELSE 1 END,
@A=A,
序号=@序号
D、如果必须使用游标，注意选择游标的类型，如果只是循环取数据，那就应该用只进游标（选项FAST_FORWARD），一般只需要静态游标（选项STATIC）。

E、 注意动态游标的不确定性，动态游标查询的记录集数据如果被修改，会自动刷新游标，这样使得动态游标有了不确定性，因为在多用户环境下，如果其他进程或者本身更改了纪录，就可能刷新游标的记录集。

7、 尽量使用索引

建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在查询语句中没有强制指定索引，索引的选择和使用方法是SQLSERVER的优化器自动作的选择，而它选择的根据是查询语句的条件以及相关表的统计信息，这就要求我们在写SQL语句的时候尽量使得优化器可以使用索引。

为了使得优化器能高效使用索引，写语句的时候应该注意：

A、不要对索引字段进行运算，而要想办法做变换，比如

SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=100

应改为:

SELECT ID FROM T WHERE NUM=100*2



SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=NUM1

如果NUM有索引应改为:

SELECT ID FROM T WHERE NUM=NUM1*2

如果NUM1有索引则不应该改。



发现过这样的语句：

SELECT 年,月,金额 FROM 结余表
WHERE 100*年+月=2007*100+10
应该改为：

SELECT 年,月,金额 FROM 结余表
WHERE 年=2007 AND
月=10


B、 不要对索引字段进行格式转换

日期字段的例子：

WHERE CONVERT(VARCHAR(10), 日期字段,120)=’2008-08-15’

应该改为

WHERE日期字段〉=’2008-08-15’ AND 日期字段<’2008-08-16’



ISNULL转换的例子：

WHERE ISNULL(字段,’’)<>’’应改为:WHERE字段<>’’

WHERE ISNULL(字段,’’)=’’不应修改

WHERE ISNULL(字段,’F’) =’T’应改为: WHERE字段=’T’

WHERE ISNULL(字段,’F’)<>’T’不应修改

C、 不要对索引字段使用函数

WHERE LEFT(NAME, 3)='ABC' 或者WHERE SUBSTRING(NAME,1, 3)='ABC'

应改为:

WHERE NAME LIKE 'ABC%'



日期查询的例子：

WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')=0应改为:WHERE 日期 >='2005-11-30' AND 日期 <'2005-12-1‘

WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')>0应改为:WHERE 日期 <'2005-11-30‘

WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')>=0应改为:WHERE 日期 <'2005-12-01‘

WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')<0应改为:WHERE 日期>='2005-12-01‘

WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2005-11-30')<=0应改为:WHERE 日期>='2005-11-30‘

D、不要对索引字段进行多字段连接

比如：

WHERE FAME+ ’.’+LNAME=‘HAIWEI.YANG’

应改为:

WHERE FNAME=‘HAIWEI’ AND LNAME=‘YANG’

8、 注意连接条件的写法

多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义，所以我们在写连接条件条件的时候需要特别的注意。

A、多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏。

B、 连接条件尽量使用聚集索引

C、 注意ON部分条件和WHERE部分条件的区别



9、 其他需要注意的地方

经验表明，问题发现的越早解决的成本越低，很多性能问题可以在编码阶段就发现，为了提早发现性能问题，需要注意：

A、程序员注意、关心各表的数据量。

B、 编码过程和单元测试过程尽量用数据量较大的数据库测试，最好能用实际数据测试。

C、 每个SQL语句尽量简单

D、不要频繁更新有触发器的表的数据

E、 注意数据库函数的限制以及其性能

10、 学会分辩SQL语句的优劣

自己分辨SQL语句的优劣非常重要，只有自己能分辨优劣才能写出高效的语句。

A、 查看SQL语句的执行计划，可以在查询分析其使用CTRL+L图形化的显示执行计划，一般应该注意百分比最大的几个图形的属性，把鼠标移动到其上面会显示这个图形的属性，需要注意预计成本的数据，也要注意其标题，一般都是CLUSTERED INDEX SEEK 、INDEX SEEK 、CLUSTERED INDEX SCAN 、INDEX SCAN 、TABLE SCAN等，其中出现SCAN说明语句有油画的余地。也可以用语句

SET SHOWPLAN_ALL ON

要执行的语句

SET SHOWPLAN_ALL OFF

查看执行计划的文本详细信息。

B、 用事件探查器跟踪系统的运行，可疑跟踪到执行的语句，以及所用的时间，CPU用量以及I/O数据，从而分析语句的效率。

C、 可以用WINDOWS的系统性能检测器，关注CPU、I/O参数

四、 测试、试运行、维护阶段

测试的主要任务是发现并修改系统的问题，其中性能问题也是一个重要的方面。重点应该放在发现有性能问题的地方，并进行必要的优化。主要进行语句优化、索引优化等。

试运行和维护阶段是在实际的环境下运行系统，发现的问题范围更广，可能涉及操作系统、网络以及多用户并发环境出现的问题，其优化也扩展到操作系统、网络以及数据库物理存储的优化。

这个阶段的优花方法在这里不再展开，只说明下索引维护的方法：

A、 可以用DBCC DBREINDEX语句或者SQL SERVER维护计划设定定时进行索引重建，索引重建的目的是提高索引的效能。

B、 可以用语句UPDATE STATISTICS或者SQL SERVER维护计划设定定时进行索引统计信息的更新，其目的是使得统计信息更能反映实际情况，从而使得优化器选择更合适的索引。

C、 可以用DBCC CHECKDB或者DBCC CHECKTABLE语句检查数据库表和索引是否有问题，这两个语句也能修复一般的问题。

D、

五、 网上资料中一些说法的个人理解

1、 “应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行 NULL 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

SELECT ID FROM T WHERE NUM IS NULL

可以在NUM上设置默认值0，确保表中NUM列没有NULL值，然后这样查询：

SELECT ID FROM T WHERE NUM=0”

个人意见：经过测试，IS NULL也是可以用INDEX SEEK查找的，0和NULL是不同概念的，以上说法的两个查询的意义和记录数是不同的。

2、 “应尽量避免在 WHERE 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。”

个人意见：经过测试，<>也是可以用INDEX SEEK查找的。

3、 “应尽量避免在 WHERE 子句中使用 OR 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

SELECT ID FROM T WHERE NUM=10 OR NUM=20

可以这样查询：

SELECT ID FROM T WHERE NUM=10

UNION ALL

SELECT ID FROM T WHERE NUM=20”

个人意见：主要对全表扫描的说法不赞同。

4、 “IN 和 NOT IN 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

SELECT ID FROM T WHERE NUM IN(1,2,3)

对于连续的数值，能用 BETWEEN 就不要用 IN 了：

SELECT ID FROM T WHERE NUM BETWEEN 1 AND 3”

个人意见：主要对全表扫描的说法不赞同。

5、 “如果在 WHERE 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

SELECT ID FROM T WHERE NUM=@NUM

可以改为强制查询使用索引：

SELECT ID FROM T WITH(INDEX(索引名)) WHERE NUM=@NUM”

个人意见：关于局部变量的解释比较奇怪，使用参数如果会影响性能，那存储过程就该校除了，我坚持我上面对于强制索引的看法。

6、 “尽可能的使用 VARCHAR/NVARCHAR 代替 CHAR/NCHAR ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。”

个人意见：“在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些”显然是对的，但是字段的长短似乎不是由变不变长决定，而是业务本身决定。在SQLSERVER6.5或者之前版本，不定长字符串字段的比较速度比定长的字符串字段的比较速度慢很多，所以对于那些版本，我们都是推荐使用定长字段存储一些关键字段。而在2000版本，修改了不定长字符串字段的比较方法，与定长字段的比较速度差别不大了，这样为了方便，我们大量使用不定长字段。

7、 关于连接表的顺序或者条件的顺序的说法，经过测试，在SQL SERVER，这些顺序都是不影响性能的，这些说法可能是对ORACLE有效。

SQL Server数据库开发的21条军规

如果你正在负责一个基于SQL Server的项目，或者你刚刚接触SQL Server，你都有可能要面临一些数据库性能的问题，这篇文章会为你提供一些有用的指导（其中大多数也可以用于其它的DBMS）。
在这里，我不打算介绍使用SQL Server的窍门，也不能提供一个包治百病的方案，我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计。这些经验来自我过去几年中经受的教训，一直来，我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复。
一、了解你用的工具
不要轻视这一点，这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条。也许你也看到有很多的SQL Server程序员没有掌握全部的T-SQL命令和SQL Server提供的那些有用的工具。
“什么？我要浪费一个月的时间来学习那些我永远也不会用到的SQL命令？？？”，你也许会这样说。对的，你不需要这样做。但是你应该用一个周末浏览所有的T-SQL命令。在这里，你的任务是了解，将来，当你设计一个查询时，你会记起来：“对了，这里有一个命令可以完全实现我需要的功能”，于是，到MSDN查看这个命令的确切语法。
二、不要使用游标
让我再重复一遍：不要使用游标。如果你想破坏整个系统的性能的话，它们倒是你最有效的首选办法。大多数的初学者都使用游标，而没有意识到它们对性能造成的影响。它们占用内存，还用它们那些不可思议的方式锁定表，另外，它们简直就像蜗牛。而最糟糕的是，它们可以使你的DBA所能做的一切性能优化等于没做。不知你是否知道每执行一次FETCH就等于执行一次SELECT命令？这意味着如果你的游标有10000条记录，它将执行10000次SELECT！如果你使用一组SELECT、UPDATE或者DELETE来完成相应的工作，那将有效率的多。
初学者一般认为使用游标是一种比较熟悉和舒适的编程方式，可很不幸，这会导致糟糕的性能。显然，SQL的总体目的是你要实现什么，而不是怎样实现。
我曾经用T-SQL重写了一个基于游标的存储过程，那个表只有100,000条记录，原来的存储过程用了40分钟才执行完毕，而新的存储过程只用了10秒钟。在这里，我想你应该可以看到一个不称职的程序员究竟在干了什么！！！
我们可以写一个小程序来取得和处理数据并且更新数据库，这样做有时会更有效。记住：对于循环，T-SQL无能为力。
我再重新提醒一下：使用游标没有好处。除了DBA的工作外，我从来没有看到过使用游标可以有效的完成任何工作。
三、规范化你的数据表
为什么不规范化数据库？大概有两个借口：出于性能的考虑和纯粹因为懒惰。至于第二点，你迟早得为此付出代价。而关于性能的问题，你不需要优化根本就不慢的东西。我经常看到一些程序员“反规范化”数据库，他们的理由是“原来的设计太慢了”，可结果却常常是他们让系统更慢了。DBMS被设计用来处理规范数据库的，因此，记住：按照规范化的要求设计数据库。
四、不要使用SELECT *
这点不太容易做到，我太了解了，因为我自己就经常这样干。可是，如果在SELECT中指定你所需要的列，那将会带来以下的好处：
1 减少内存耗费和网络的带宽
2 你可以得到更安全的设计
3 给查询优化器机会从索引读取所有需要的列
五、了解你将要对数据进行的操作
为你的数据库创建一个健壮的索引，那可是功德一件。可要做到这一点简直就是一门艺术。每当你为一个表添加一个索引，SELECT会更快了，可INSERT和DELETE却大大的变慢了，因为创建了维护索引需要许多额外的工作。显然，这里问题的关键是：你要对这张表进行什么样的操作。这个问题不太好把握，特别是涉及DELETE和UPDATE时，因为这些语句经常在WHERE部分包含SELECT命令。
六、不要给“性别”列创建索引
首先，我们必须了解索引是如何加速对表的访问的。你可以将索引理解为基于一定的标准上对表进行划分的一种方式。如果你给类似于“性别”这样的列创建了一个索引，你仅仅是将表划分为两部分：男和女。你在处理一个有1,000,000条记录的表，这样的划分有什么意义？记住：维护索引是比较费时的。当你设计索引时，请遵循这样的规则：根据列可能包含不同内容的数目从多到少排列，比如：姓名+省份+性别。
七、使用事务
请使用事务，特别是当查询比较耗时。如果系统出现问题，这样做会救你一命的。一般有些经验的程序员都有体会-----你经常会碰到一些不可预料的情况会导致存储过程崩溃。
八、小心死锁
按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁是不太容易被发现的。
九、不要打开大的数据集
一个经常被提出的问题是：我怎样才能迅速的将100000条记录添加到ComboBox中？这是不对的，你不能也不需要这样做。很简单，你的用户要浏览100000条记录才能找到需要的记录，他一定会诅咒你的。在这里，你需要的是一个更好的UI，你需要为你的用户显示不超过100或200条记录。
十、不要使用服务器端游标
与服务器端游标比起来，客户端游标可以减少服务器和网络的系统开销，并且还减少锁定时间。
十一、使用参数查询
有时，我在CSDN技术论坛看到类似这样的问题：“SELECT * FROM a WHERE a.id='A'B，因为单引号查询发生异常，我该怎么办？”，而普遍的回答是：用两个单引号代替单引号。这是错误的。这样治标不治本，因为你还会在其他一些字符上遇到这样的问题，更何况这样会导致严重的bug，除此以外，这样做还会使SQL Server的缓冲系统无法发挥应有的作用。使用参数查询， 釜底抽薪，这些问题统统不存在了。
十二、在程序编码时使用大数据量的数据库
程序员在开发中使用的测试数据库一般数据量都不大，可经常的是最终用户的数据量都很大。我们通常的做法是不对的，原因很简单：现在硬盘不是很贵，可为什么性能问题却要等到已经无可挽回的时候才被注意呢？
十三、不要使用INSERT导入大批的数据
请不要这样做，除非那是必须的。使用UTS或者BCP，这样你可以一举而兼得灵活性和速度。
十四、注意超时问题
查询数据库时，一般数据库的缺省都比较小，比如15秒或者30秒。而有些查询运行时间要比这长，特别是当数据库的数据量不断变大时。
十五、不要忽略同时修改同一记录的问题
有时候，两个用户会同时修改同一记录，这样，后一个修改者修改了前一个修改者的操作，某些更新就会丢失。处理这种情况不是很难：创建一个timestamp字段，在写入前检查它，如果允许，就合并修改，如果存在冲突，提示用户。
十六、在细节表中插入纪录时，不要在主表执行SELECT MAX(ID)
这是一个普遍的错误，当两个用户在同一时间插入数据时，这会导致错误。你可以使用SCOPE_IDENTITY，IDENT_CURRENT和IDENTITY。如果可能，不要使用IDENTITY，因为在有触发器的情况下，它会引起一些问题（详见这里的讨论）。
十七、避免将列设为NULLable
如果可能的话，你应该避免将列设为NULLable。系统会为NULLable列的每一行分配一个额外的字节，查询时会带来更多的系统开销。另外，将列设为NULLable使编码变得复杂，因为每一次访问这些列时都必须先进行检查。
我并不是说NULLS是麻烦的根源，尽管有些人这样认为。我认为如果你的业务规则中允许“空数据”，那么，将列设为NULLable有时会发挥很好的作用，但是，如果在类似下面的情况中使用NULLable，那简直就是自讨苦吃。
CustomerName1
CustomerAddress1
CustomerEmail1
CustomerName2
CustomerAddress2
CustomerEmail3
CustomerName1
CustomerAddress2
CustomerEmail3
如果出现这种情况，你需要规范化你的表了。
十八、尽量不要使用TEXT数据类型
除非你使用TEXT处理一个很大的数据，否则不要使用它。因为它不易于查询，速度慢，用的不好还会浪费大量的空间。一般的，VARCHAR可以更好的处理你的数据。
十九、尽量不要使用临时表
尽量不要使用临时表，除非你必须这样做。一般使用子查询可以代替临时表。使用临时表会带来系统开销，如果你是用COM+进行编程，它还会给你带来很大的麻烦，因为COM+使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在。SQL Server提供了一些替代方案，比如Table数据类型。
二十、学会分析查询
SQL Server查询分析器是你的好伙伴，通过它你可以了解查询和索引是如何影响性能的。
二十一、使用参照完整性
定义主健、唯一性约束和外键，这样做可以节约大量的时间。

SQL优化34条

我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！
（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)：
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，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。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.
（2） WHERE子句中的连接顺序．：
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.
（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
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
（4） 减少访问数据库的次数：
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；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200
（6） 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.
（7） 整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)
（8） 删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了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：
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. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10） 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
（11） 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,总计等操作. 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. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
（12） 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.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13） 通过内部函数提高SQL效率.：
复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的
（14） 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.这样一来,就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.
（15） 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. 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.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16） 识别'低效执行'的SQL语句：
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：
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：
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.：
ALTER INDEX REBUILD
18） 用EXISTS替换DISTINCT：
当提交一个包含一对多表信息(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, 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. 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语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行
（20） 在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！
（21） 避免在索引列上使用NOT 通常，　
我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.
（22） 避免在索引列上使用计算．
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描．
举例:
低效：
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
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.
（24） 用UNION替换OR (适用于索引列)
通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择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”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
（25） 用IN来替换OR
这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的．　
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为空的列，ORACLE将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.　如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.
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） 总是使用索引的第一个列：
如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引
28） 用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：
当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT 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'
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29） 用WHERE替代ORDER BY：
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
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） 避免改变索引列的类型.:
当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.
假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'
实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123')
幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.
现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123
这个语句被ORACLE转换为:
SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
（31） 需要当心的WHERE子句:
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子.
在下面的例子里, (1)‘!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘ ¦ ¦'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.
（32） a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.
b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!
（33） 避免使用耗费资源的操作:
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎
执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强
（34） 优化GROUP BY:
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.
低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP by JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
GROUP by JOB

VB极速倒入sql记录到excel表格

极速倒入sql记录到excel表格,19个子段5万条记录只需30秒

在网上看到一段程序,没有使用vba编程将sql数据倒入excel表格,速度极快,贴出于大家共赏.

其主要思想是：将EXCEL作为一个数据库使用，它的名字就是数据库的名字，工作表就是一张数据库中的表。
建立一个工程,引用dao,添加command1,粘贴一下代码
'声明API函数
Private Declare Function FindWindow Lib "user32" Alias "FindWindowA" (ByVal lpClassName As String, ByVal lpWindowName As String) As Long
'定义变量


Private Sub Command1_Click()
'如果EXCEL文件已经打开,需要先关闭它.

Dim lpClassName As String
Dim lpCaption As String
Dim Handle As Long
lpClassName = "XLMAIN"
lpCaption = "Microsoft Excel - MyExcel.xls"
Handle = FindWindow(lpClassName$, lpCaption$)
If Handle <> 0 Then
MsgBox "请先关闭EXCEL文件!", vbOKOnly + vbInformation, "不能对已经打开的文件进行写操作!"
Exit Sub
End If
'检查EXCEL文件是否存在,如果存在则删除
If Dir(App.Path & "\MyExcel.xls") <> "" Then Kill App.Path & "\MyExcel.xls"
'进行数据转换
Dim dbs As Database
'打开数据库
Set dbs = OpenDatabase("", False, False, "ODBC;DSN=idms;DATABASE=idms;UID=sa;PWD=;") '连接字符串,请根据自己的情况修改
'把数据导入EXCEL
dbs.Execute "SELECT " & "PersonId as 住户编号, Name as 姓名, Sex as 性别," & _
" Birthday as 出生日期, Nation as 民族,NativePlace as 籍贯," & _
" Politics as 政治面貌, IdCard as 身份证号码,Study as 学历," & _
" WorkPlace as 工作单位, WorkPhone as 单位电话, HomePhone as 家庭电话," & _
" MobilePhone as 手机或BP机, CarCard as 车牌号码, StartDate as 入住日期," & _
" Patch as 片区, DepartmentId as 公寓号, UnitNo as 单元号," & _
" RoomId as 房间号, ContractId as 购房合同号 " & " INTO [Excel 8.0;DATABASE=" & App.Path & "\MyExcel.xls].[WorkSheet1] FROM " & "tbl_Tenement"
'关闭数据库对象
dbs.Close
'释放数据库对象
Set dbs = Nothing
'调用EXCEL打开产生的EXCEL表格
Shell "d:\Program Files\Microsoft Office\Office10\EXCEL.EXE " & App.Path & "\MyExcel.xls", vbMaximizedFocus


End Sub


19个字段,5万条记录,只需30-60秒,而采用直接用vba写入cell的方法两万条记录就需 83分钟,提速何止百倍,但这个方法有些局限,小弟水平有限没能解决.希望大家讨论讨论,予以完善.

1、这段代码可能会随即出现“系统不支持选择的排序方式”错误，在增加resume next后解决，请问这是什么问题引发的，能不能排除掉。
2、问一下一张excel表格可以存储多少条记录，我在测试十万条记录的存入时出现“电子表格已满的错误”

欢迎大家讨论，让所有为导入数据到excel的速度困扰的朋友看到这段代码