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编写SQL需要注意的细节Checklist总结

2019-01-03 MsSQL 前端之家

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了编写SQL需要注意的细节Checklist总结，前端之家小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

<div class="codetitle"><a style="CURSOR: pointer" data="45560" class="copybut" id="copybut45560" onclick="doCopy('code45560')"> 代码如下:

<div class="codebody" id="code45560">
/
--注意：准备数据（可略过，非常耗时）
CREATE TABLE CHECK1_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(8000)
) CREATE TABLE CHECK1_T2
(
ID INT,
C1 CHAR(8000)
) DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=10000
BEGIN
INSERT INTO CHECK1_T1 SELECT @I,'C1'
INSERT INTO CHECK1_T2 SELECT 10000+@I,'C1' SET @I=@I+1
END CREATE TABLE CHECK2_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(8000)
) DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=10000
BEGIN
INSERT INTO CHECK2_T1 SELECT @I,'C1' SET @I=@I+1
END INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10001,'C2') INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10002,'C1') CREATE TABLE CHECK3_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(7000)
) CREATE TABLE CHECK3_T2
(
ID INT,
C1 CHAR(7000)
) DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=20000
BEGIN
IF @I%2 =0
BEGIN
INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C1'
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C2'
END IF @I%100=0
BEGIN
INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I,'C1'
INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I+50000,'C2'
END
SET @I=@I+1
END
CREATE TABLE CHECK4_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(500),
) DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=500000
BEGIN
IF @I%100000 =0
BEGIN
INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C2'
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C1'
END SET @I=@I+1
END
CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1) CREATE TABLE CHECK5_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(10),
)
DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=10000
BEGIN
INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'
IF @I%2=0
BEGIN
INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'
END
SET @I=@I+1
END
/
--=====================================
--1、 Union all 代替 Union DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE --测试一：（26s）执行计划：表扫描->排序->合并联接
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1 --1W条数据
UNION
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2 --1W条数据 --测试二： (4s) 执行计划：表扫描->表扫描串联
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1 --1W条数据
UNION ALL
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2 --1W条数据 --总结：测试一中的union 排序和去重合并是相当耗时的，如果不要此功能，大数据时最好加上ALL --=====================================
--2、 Exists 代替 Count()
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE ----测试一: （7s）执行计划：表扫描-> 流聚合-> 计算矢量
DECLARE @COUNT INT
SELECT @COUNT=COUNT() FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1' --1W条数据
IF @COUNT>0
BEGIN
PRINT 'S'
END
----测试二: （0s）执行计划：常量扫描/表扫描-> 嵌套循环-> 计算标量
IF EXISTS(SELECT 1 FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1') --1W条数据
BEGIN
PRINT 'S'
END --总结：判断是否存在，用Exist即可，没必要用COUNT()将表的所有记录统计出来，扫描一次 --=====================================
--3、 IN（Select COL1 From Table）的代替方式
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE --测试一：（3s）执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T2 --400行
WHERE ID IN (SELECT ID FROM CHECK3_T1 WHERE C1='C1') --2W行 --测试二：（1s）执行计划：表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A
INNER JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1' --测试三：（3s）执行计划：表扫描-> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T1 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1') --总结：能用INNER JOIN 尽量用它，sql SERVER在查询时会将关联表进行优化 --=====================================
--4、 Not Exists 代替 Not In
--测试一：（8s）执行计划：表扫描-> 嵌套循环 -> 哈希匹配
SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T1 --2W行
WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM CHECK3_T2 WHERE C1='C1') --400行 --测试二：（4s）执行计划：表扫描-> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T2 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1') --总结：尽量不使用NOT IN ，因为会调用嵌套循环，建议使用NOT EXISTS代替NOT IN --=====================================
--5、避免在条件列上使用任何函数 DROP TABLE CHECK4_T1 CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1) --加上非聚集索引 ---测试一：（4s）执行计划：索引扫描
SELECT FROM CHECK4_T1 WHERE RTRIM(C1)='C2' ---测试二：（0s）执行计划：索引查找
SELECT FROM CHECK4_T1 WHERE C1='C2' --总结：where条件里对索引字段使用了函数，会使索引查找变成索引扫描，从而查询效率大幅下降 --=====================================
--6、用sp_executesql执行动态sql DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE CREATE PROC UP_CHECK5_T1 (
@ID INT
)
AS
SET NOCOUNT ON DECLARE @count INT,
@sql NVARCHAR(4000) SET @sql = 'SELECT @count=count() FROM CHECK5_T1 WHERE ID = @ID' EXEC sp_executesql @sql,
N'@count INT OUTPUT,@ID int',
@count OUTPUT,
@ID PRINT @count
CREATE PROC UP_CHECK5_T2 (
@ID INT
)
AS
SET NOCOUNT ON DECLARE @sql NVARCHAR(4000) SET @sql = 'DECLARE @count INT;SELECT @count=count() FROM CHECK5_T1 WHERE ID = ' + CAST(@ID AS VARCHAR(10)) + ';PRINT @count' EXEC(@sql)
---测试一:瞬时
DECLARE @N INT
SET @N=1
WHILE @N<=1000
BEGIN
EXEC UP_CHECK5_T1 @N
SET @N=@N+1
END ---测试二:2s
DECLARE @N INT
SET @N=1
WHILE @N<=1000
BEGIN
EXEC UP_CHECK5_T2 @N
SET @N=@N+1
END CREATE CLUSTERED INDEX CIX_ID ON CHECK5_T1(ID) DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE --查看缓存计划
SELECT a.size_in_bytes '占用字节数',
total_elapsed_time / execution_count '平均时间',
total_logical_reads / execution_count '逻辑读',
usecounts '重用次数',
SUBSTRING(d.text,(statement_start_offset / 2) + 1,((CASE statement_end_offset
WHEN -1 THEN DATALENGTH(text)
ELSE statement_end_offset
END - statement_start_offset) / 2) + 1) '语句'
FROM sys.dm_exec_cached_plans a
CROSS apply sys.dm_exec_query_plan(a.plan_handle) c,
sys.dm_exec_query_stats b
CROSS apply sys.dmexecsql_text(b.sql_handle) d
WHERE a.plan_handle = b.plan_handle
ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC; --总结：通过执行下面缓存计划可以看出，第一种完全使用了缓存计划，查询达到了很好的效果；
--而第二种则将缓存计划浪费了，导致缓存很快被占满，这种做法是相当不可取的 --=====================================
--7、 Left Join 的替代法
--测试一执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A --2W行
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1' --400行 --测试二执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
RIGHT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE a.C1='C1' --测试三执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1' --总结：三条语句，在执行计划上完全一样，都是走的INNER JOIN的计划，
--因为测试一和测试二中，WHERE语句都包含了LEFT 和RIGHT表的字段，sqlSERVER若发现只要有这个表的字段，则会自动按照INNER JOIN进行处理 --补充测试：（1s）执行计划：表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A --400行
INNER JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1' --2W行
--总结：这里有一个比较有趣的地方，若主表和关联表数据差别很大时，走的执行计划走的另一条路 --=====================================
--8、 ON(a.id=b.id AND a.tag=3)
--测试一
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND A.C1='C1' --测试二
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1' --总结：内连接：无论是左表和右表的筛选条件都可以放到WHERE子句中 --测试一
SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND B.C1='C1' --测试二
SELECT A.ID,B.C1 FROM CHECK3_T1 A
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1' --总结：左外连接:当右表中的过滤条件放入ON子句后和WHERE子句后的结果不一样 --=====================================
--9、赋值给变量，加Top 1
--测试一：（3s）执行计划：表扫描
DECLARE @ID INT
SELECT @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'
SELECT @ID --测试二：（0s）执行计划：表扫描-> 前几行
DECLARE @ID INT
SELECT TOP 1 @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'
SELECT @ID --总结：给变量赋值最好都加上TOP 1，一从查询效率上增强，二为了准确性，若表CHECK1_T1有多个值，则会取最后一条记录赋给@ID --=====================================
--10、考虑是否适合用CASE语句
DECLARE @S INT=1
SELECT FROM CHECK5_T1
WHERE C1=(CASE @S WHEN 1 THEN C1 ELSE 'C2' END) SELECT FROM CHECK5_T1
WHERE @S=1 OR C1='C2'
/--=====================================
、检查语句是否需要Distinct. 执行计划：表扫描-> 哈希匹配-> 并行度-> 排序
select distinct c1 from CHECK3_T1
、禁用Select ，指定具体列名
select c1 from CHECK4_T1
select from CHECK4_T1
、Insert into Table（）,指定具体的列名
、Isnull,没有必要的时候不要对字段使用isnull，同样会产生无法有效利用索引的问题，
和避免在筛选列上使用函数同样的原理。
、嵌套子查询，加上查询条件，确保子查询的结果集最小
--=====================================/

Checklist