标签：大数 查询 ash like 找工作 适合 系统 多表连接 填充
近来面试找工作经常会遇见这种问题： 做过数据库优化吗？大数据量基础过吗？系统反应慢怎么查询？
这咱也没背过啊，面试还老问，现在的网站主要的压力都来自于数据库，频繁的数据库访问经常会使系统瘫痪，这样就需要进行sql优化。明天去58面试，今天来梳理一下。
1. 写明查询具体某几列，减少*的使用，表名过长时,尽量使用表的别名
*和列名一样
2，在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。
in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询，所以我们会以驱动表的快速返回为目标，那么就会考虑到索引及结果集的关系了 ，另外IN时不对NULL进行处理。
in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
3、模糊查询like，尽量少用%
关键词%yue%，由于yue前面用到了“%”，因此该查询必然走全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%，
4， 二者都能使用尽量使用where （与having比较）
where 先过滤（数据就少了）再分组
5，尽量使用多表连接（join）查询（避免子查询）
子查询效率特别低，而一般的子查询都可以由关连查询来实现相同的功能，关联查询的效率要提高很多，所以建议在数据查询时避免使用子查询（尤其是在记录很多时），而最好用关联查询来实现。
6，建立索引
较频繁地作为查询条件的字段，唯一性不太差的字段适合建立索引，更新不太频繁地字段适合创建索引，不会出现在where条件中的字段不该建立索引
7，多使用内部函数提高SQL效率
例如多用concat连接,代替‘||‘ 的符号连接
8，应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> ，in 或 not in
最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库 （不然会进行全表扫描，影响效率）
9，尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar （节省字段存储空间）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/guanghe/p/9211399.html
