Sql建表和sql語句的注意事項


建表注意事項:
對於建表大家都不陌生,這里主要說明一下幾點注意實現:
1、大數據字段最好剝離出單獨的表,以便影響性能
2、使用varchar,代替char,這是因為varchar會動態分配長度,char指定為20,即時你存儲字符“1”,它依然是20的長度 
3、給表建立主鍵,看到好多表沒主鍵,這在查詢和索引定義上將有一定的影響
4、避免表字段運行為null,如果不知道添加什么值,建議設置默認值,特別int類型,比如默認值為0,在索引查詢上,效率立顯。
5、建立索引,聚集索引則意味着數據的物理存儲順序,最好在唯一的,非空的字段上建立,其它索引也不是越多越好,索引在查詢上優勢顯著,在頻繁更新數據的字段上建立聚集索引,后果很嚴重,插入更新相當忙。
6、組合索引和單索引的建立,要考慮查詢實際和具體模式.
SQL語句注意事項:
熟悉SQL的人,都會寫SQL語句,但到底效率如何,十萬以下的數據量,根本沒任何區別,但一些基礎性的東西,還是得點滴做起
1、where語句的書寫,當有多個查詢條件時,sql是按照從右往左的順序進行執行,也就是說寫在最后的條件會最早被執行,這就意味着過濾數據量最多的
添加應該寫在最后,這樣才能在性能上達到最優
2、join語句,如果A表1000w,B表30條記錄,則應該是A join B,sql執行會以B為准去關聯A,性能顯著
3、表變量和臨時表 ,這個問題可能有些同學稍陌生,所謂表變量就是declare @dd  table類似這樣的聲明,而臨時表多見#tt,這樣的格式這二者在sql內是區別對待的表變量功能有限,使用完自動釋放,臨時表計划就是有數據表的大部分功能,使用完畢后需要刪除,在數據庫tempdb也有對應的操作記錄,使用時應該綜合考慮。
4、注意聚合函數,is null,<>等的使用,當我們在這樣使用的時候,可能習以為常,在大數據量處理上,本有的索引將不再被使用,而變成全表掃描,So ga等吧,性能大大的慢,如where  len(studentId)=0,本來在studentid上的索引變成全表掃描了。
5、使用exist代替not in,這個大家都知道,但還是希望大家注意下
6、select AA,BB,代替Select * ,這是大部分程序員的通病,總覺得無所謂,其實select * 在sql執行時還是要遍歷到具體的字段名進行讀取,即使我們要使用全部列,也推薦使用把各個字段都羅列處理,而非使用*
7、top n 和order by 你了解多少?我一直覺得where條件查詢完后order by在此基礎上進行排序,其實錯了,在有top n和order by一塊使用時,order by竟然是全表掃描,具體可以通過查詢計划驗證。
8、編碼過程和單元測試過程盡量用數據量較大的數據庫測試,最好能用實際數據測試
9、不要頻繁更新有觸發器的表的數據
其他注意事項:

1.合理使用索引

  索引是數據庫中重要的數據結構,它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的數據庫產品都采用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處,其使用原則如下:

  ●在經常進行連接,但是沒有指定為外鍵的列上建立索引,而不經常連接的字段則由優化器自動生成索引。

  ●在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。

  ●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值,因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率,反而會嚴重降低更新速度。

  ●如果待排序的列有多個,可以在這些列上建立復合索引(compound index)。

  ●使用系統工具。如Informix數據庫有一個tbcheck工具,可以在可疑的索引上進行檢查。在一些數據庫服務器上,索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低,如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來,可以試着用tbcheck工具檢查索引的完整性,必要時進行修復。另外,當數據庫表更新大量數據后,刪除並重建索引可以提高查詢速度。

  2.避免或簡化排序

  應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時,優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素:

  ●索引中不包括一個或幾個待排序的列;

  ●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣;

  ●排序的列來自不同的表。

  為了避免不必要的排序,就要正確地增建索引,合理地合並數據庫表(盡管有時可能影響表的規范化,但相對於效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么應當試圖簡化它,如縮小排序的列的范圍等。

  3.消除對大型表行數據的順序存取

  在嵌套查詢中,對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如采用順序存取策略,一個嵌套3層的查詢,如果每層都查詢1000行,那么這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如,兩個表:學生表(學號、姓名、年齡……)和選課表(學號、課程號、成績)。如果兩個表要做連接,就要在“學號”這個連接字段上建立索引。

  還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引,但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作:

SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

  雖然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合,所以應該改為如下語句:

SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008

  這樣就能利用索引路徑處理查詢。

  4.避免相關子查詢

  一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現,那么很可能當主查詢中的列值改變之后,子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多,效率越低,因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免,那么要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

  5.避免困難的正規表達式

  MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配,技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

  即使在zipcode字段上建立了索引,在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在執行查詢時就會利用索引來查詢,顯然會大大提高速度。

  另外,還要避免非開始的子串。例如語句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“80”,在where子句中采用了非開始子串,因而這個語句也不會使用索引。

  6.使用臨時表加速查詢

  把表的一個子集進行排序並創建臨時表,有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作,而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如:

SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns FROM cust,rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>“98000” ORDER BY cust.name

  如果這個查詢要被執行多次而不止一次,可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中,並按客戶的名字進行排序:

SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns FROM cust,rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name INTO TEMP cust_with_balance

  然后以下面的方式在臨時表中查詢:

SELECT * FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000”

  臨時表中的行要比主表中的行少,而且物理順序就是所要求的順序,減少了磁盤I/O,所以查詢工作量可以得到大幅減少。

  注意:臨時表創建后不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下,注意不要丟失數據。

  7.用排序來取代非順序存取

  非順序磁盤存取是最慢的操作,表現在磁盤存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況,使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

  有些時候,用數據庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。

總結:

  可見,所謂優化即where子句利用了索引,不可優化即發生了表掃描或額外開銷。

  1.任何對列的操作都將導致表掃描,它包括數據庫函數、計算表達式等等,查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

  2.in、or子句常會使用工作表,使索引失效;如果不產生大量重復值,可以考慮把子句拆開;拆開的子句中應該包含索引。

  3.要善於使用存儲過程,它使SQL變得更加靈活和高效


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