與數據庫交互的基本語言是sql，數據庫每次解析和執行sql語句多需要執行很多步驟。以sql server為例，當數據庫收到一條查詢語句時，語法分析器會掃描sql語句并將其分成邏輯單元（如關鍵詞、表達式、運算符和標識符）并生成查詢樹，最后查詢優化器將分析所有可以訪問數據庫的源表的方法，從中選擇一組返回結果集最快且消耗資源較少的步驟。查詢樹隨即進行更新以準確記錄這個步驟，接著交由數據庫引擎開始執行，然后將查詢結果返回給用戶。可見數據庫引擎每次執行sql命令都會有很大的開銷，如果提交的sql質量不高甚至有邏輯錯誤就會造成無謂的開銷和時間浪費。為了避免這種情況，在使用sql命令時應注意以下原則：
1、字段提取要按照“需多少、提多少”的原則，避免“select *”，盡量使用“select 字段1，字段2，字段3 ...”。實踐證明，每少提取一個字段，數據庫提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要由你舍棄的字段大小來決定。
2、盡量使用exists代替select count（*） 來判斷是否存在記錄。優化器優化exists謂詞時支持短路功能。只要找到一行，不需要再掃描其他行就可以確定該表是否包涵行了。count函數只有在統計表中所有行的行數時使用。
3、盡量使用（not） exists代替（not） in 操作，in的sql性能總是比較低的。
?1234567 --語句 select dname,deptno from dept where deptno not in(select deptno from emp where dept.deptno=emo.deptno) --語句 select dname,deptno from dept where not exists（select deptno from emp where dept.deptno=emo.deptno）
4、盡量使用not in，可以用left outer join代替它。
5、盡量不要使用or，使用or會引起全表掃描，將大大降低查詢效率
6、注意where子句的寫法，必須考慮語句順序，應該根據索引順序、范圍大小來確定條件子句的前后順序，盡可能地讓字段順序與索引順序一致，范圍從大到小。
7、盡量使用“>=“，不用使用”>“
8、在編寫sql語句之前了解表的索引結構。有效地利用索引能夠避免不必要的全表掃描，縮短查詢時間。應該避免在where子句中使用is null、<>、！=、not、 not exist、not in、not like等命令，他們通常會引起全表掃描導致索引無效。
9、在where 子句中，任何對列的操作（函數、計算等）講導致索引失效，這些操作應該盡可能地移至等號右邊，如where substring（id，1，1）=‘a‘，應該寫成where id like 'a%‘；where result*10> 30應該寫成where result >30；
對sql命令進行優化的基本原則是盡量減少類型轉換和計算，充分利用表索引，減少全表掃描的次數。
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