前言

嗨，各位程序员小伙伴们！早上好啊~

面对日益增长的数据量，你是否曾经为缓慢的查询速度而头疼？

或者在尝试优化一个复杂的SQL语句时感到无从下手？

其实，每一个看似不起眼的细节调整都可能成为解锁高性能的关键。

今天，我们一起来探讨25个SQL性能优化技巧，无论你是刚开始接触SQL的新手，还是已经在数据库优化领域摸爬滚打多年的资深人士，这篇文章都将为你提供宝贵的知识和灵感。

准备好了吗？让我们开始吧！

25个技巧

1. 避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，因为这将使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2. 为 where 及 order by 涉及的列建立索引，这是避免全表扫描，优化查询首先能做的第一步。
3. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，因为这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，尽可能对列设置为非空和默认值。
4. 避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，这也将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，可以使用 union all 来替代 or
5. 模糊查询避免全模糊（like '%abc%'）查询，因为它也会导致全表扫描，尽量使用右模糊（like 'abc%'）
6. in 和 not in 也要慎用，也会导致全表扫描，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了，between 能够更快地根据索引找到范围。
7. 不要在 where 子句中的 "=" 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，因为它们会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
8. 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证引擎使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
9. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
10. 并不是所有索引对查询都有效，SQL 是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL 查询可能不会去利用索引，比如性别字段，男和女几乎各一半，那么即使在性别字段上建了索引也对查询效率起不了作用
11. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定，建议一个表的索引数最好不要超过 6 个，若太多则应考虑设计是否有问题。
12. 除了主键，在其它列上建的索引都应该是非聚集索引（nonclustered index），因为聚集索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。
13. 只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销，因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
14. 使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，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。
15. 任何地方都不要使用 select *，用具体的字段列表代替 "*"，不要返回用不到的任何字段。
16. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
17. 临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时，但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
18. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；j但如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create table，然后 insert。
19. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table，然后 drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
20. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过 1 万行，就应该考虑改写。
21. 在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。
22. 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
23. 尽量避免大事务操作，这样可以提高系统并发能力。
24. 有条件的情况下把数据、日志、索引放到不同的 I/O 设备上，可以增加读取速度，数据量越大，这样做越有必要。

25. 尽量少用视图，因为它的效率比较低，对视图操作比直接对表操作慢，可以考虑将将需要查询的结果预先计算好放在表中

总结

恭喜你，已经完成了这次关于SQL性能优化的深入学习之旅！

希望这些技巧能够让你对数据的处理如虎添翼！

但请记住，优化是一个持续的过程，随着数据的增长和技术的发展，总会有新的挑战等待着我们去解决。