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8个提升 SQL 性能的 Tips，每个后端都应该知道

SQL

作为一名后端程序员 ， 可以说天天都要跟数据库打交道 ， 不管使用的是 MySQL ，  Oracle 还是 SQL Server ， 毫无疑问都逃不开 SQL ， 所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要 。今天阿粉就带大家看一下 ， 每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧 。
1、使用 Exists 代替子查询子查询在日常的工作中不可避免一定会使用到 ， 很多时候我们的用法都是这样的：
SELECT Id, NameFROM EmployeeWHERE DeptId In (SELECT IdFROM DepartmentWHERE Name like '%Management%');相信大家平常肯定都是这样来使用的 ， 其实还有一种更好的方法 ， 如下所示：
SELECT Id, NameFROM EmployeeWHERE DeptId Exist (SELECT IdFROM DepartmentWHERE Name like '%Management%');这里我们使用 exist 关键字而不是 In 关键字 ， 当然如果在数据量不大的时候 ， 两种方式都可以 ， 但是当数据量很大的时候 ， exist 的方式会比 in 的方式效率高很多 。因为 Exist 函数根据查询结果返回一个布尔值 ， 速度会快很多 。
2、适当的使用 JOIN 来代替子查询除了上面的exist 之外在有些场景我们可以使用 JOIN 来替换子查询 ， 毕竟子查询的效果是很差的 ， 如下所示：
【8个提升 SQL 性能的 Tips，每个后端都应该知道】SELECT Id, NameFROM EmployeeWHERE DeptId in (SELECT IdFROM DepartmentWHERE Name like '%Management%');使用 JOIN 的方式如下：
SELECT Emp.Id, Emp.Name,Dept.DeptNameFROM Employee EmpRIGHT JOIN Department Dept on Emp.DeptId = Dept.Id WHERE Dept.DeptName like '%Management%';3、使用 Where 替代不必要的 Having对于 where 的使用相信大家都很擅长 ， 但是对于 Having 的使用可能平时用得不多 ， 阿粉这里只能说：用得不多 ， 挺好的！对于 Having 我们是能不用就不用不到万不得已的时候不要用 ， 说真的阿粉工作这么多年 ， 真没有使用 Having 的场景 。我们先看下面的示例：
Having 的用法
SELECT Emp.Id, Emp.Name,Dept.DeptName,Emp.SalaryFROM Employee EmpRIGHT JOIN Department Dept on Emp.DeptId = Dept.IdGROUP BY dept.DeptNameHAVING Emp.Salary >= 20000;Where 的用法
SELECT Emp.Id, Emp.Name,Dept.DeptName,Emp.SalaryFROM Employee EmpRIGHT JOIN Department Dept on Emp.DeptId = Dept.IdWHERE Emp.Salary >= 20000;为什么说 Having 的性能没有 Where 高呢？那是因为 Where 是一种精确的匹配 ， 但是 Having 是需要配合 Group By 来配合使用 ， 只要涉及到 Group By 自然就效率高不起来了 。
4、使用精确的字段类型有些小伙伴为了系统的可扩展性或者压根就不知道该把数据库字段的类型设置什么 ， 所以就全部使用 char 或者 varchar ， 总觉得这样更灵活 ， 但是往往这个时候是对系统的最大隐患 。
在使用时间类型的字段的时候 ， 就需要设置成 DateTime ， 不能用 varchar；在使用标识是否删除的时候就应该使用 tinyint ， 能用 varchar 的就不要用 char；对于大字段 text 需要独立出来 ， 这样在查询的时候就不会影响性能；对于能设置成唯一键的就需要设置成唯一键 ， 因为你永远无法避免程序会出现脏数据 ， 要在数据层保证一致性 。
5、使用批处理代替循环在插入数据的时候的 ， 我们可以使用 values 来批量进行插入 ， 而不是通过循环来进行单条数据的查询 ， 如下所示：
//不可取For(Int i = 0;i <= 5; i++){INSER INTO Table1(Id,Value) Values( i , 'Value' + i );}//推荐INSERT INTO Table1(Id, Value)Values(1,Value1),(2,Value2),(2,Value3),(4,Value4),(5,Value5);不过要注意 values 后面的数量也是有限制的 ， 所以两者可以结合使用 ， 具体的可以根据表字段的多少来决定分多少批来执行 。另外这里有一个注意的点 ， 很多系统都会底层做操作日志 ， 而且很多时候可能是 SQL 级别的 ， 那这个时候就需要注意 ， 记录操作日志的表的字段是有长度限制的 ， 这里整个 SQL 的长度是不能超过日志字段的长度的 。
6、使用 UNION ALL 替代 UNION在使用联合查询的时候 ， 很多时候我们会使用到 UNION ALL 或者 UNION 来联合多个表 ， 进行汇总 。那么 UNION ALL 和 UNION 的区别是什么呢？这两个的区别是 UNION ALL 会返回联合后的所有行记录 ， 而 UNION 是会进行去重后返回 。


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