数据库优化技巧（一）

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

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。

举几个简单的例子：姓名、性别、年龄等的字段一般不要设置为允许为NULL，可以将他们设置为0。

查询为null的方法就可以：

select id from t where name = '0';

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。

如：

select id from t where num ！= '10'

应该写成

select id from t where num >= '10' and num <= '10'

3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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 Name = 'admin'

应该写成：

select id from t where num = 10 union all  select id from t where Name = 'admin'

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，应该改成：

select id from t where num between 1 and 3

5、like语句的优化：这样的查询也将导致全表扫描

select * from t where t.name like '%王%'

如果数据量较大的时候，在ORacle中提供了instr(strSource,strTarget)函数，比使用'%关键字%'的模式效率高很多。

写成：

SELECT * FROM TEL WHERE INSTR(TELNUM, '158') = 1;

6、应尽量避免在 where子句中对字段进行表达式操作，这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/2 = 100

应该改成：

select id from t wherenum = 100*2

7、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’       -–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2017-11-30’ 

应该改成：

    select id from t where name like 'abc%'
    select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

8、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

9、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 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

10、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。

11、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

12、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。