今天就跟大家聊聊有关SQLServer中怎样优化多表查询，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
SQLServer多表查询优化方案有哪些
1.执行路径
ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就
可能要几十秒了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cachebuffering),这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.
2.选择最有效率的表名顺序(记录少的放在后面)
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表drivingtable)将被最先处理.在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.
例如:
表TAB116,384条记录
表TAB21条记录
选择TAB2作为基础表(最好的方法)
selectcount(*)fromtab1,tab2执行时间0.96秒
选择TAB2作为基础表(不佳的方法)
selectcount(*)fromtab2,tab1执行时间26.09秒
假如有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersectiontable)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表.
例如:EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.
SELECT*FROMLOCATIONL,CATEGORYC,EMPEWHEREE.EMP_NOBETWEEN1000AND2000ANDE.CAT_NO=C.CAT_NOANDE.LOCN=L.LOCN
将比下列SQL更有效率
SELECT*FROMEMPE,LOCATIONL,CATEGORYCWHEREE.CAT_NO=C.CAT_NOANDE.LOCN=L.LOCNANDE.EMP_NOBETWEEN1000AND2000
3.WHERE子句中的连接顺序(条件细的放在后面)
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
例如:
(低效,执行时间156.3秒)
SELECT…FROMEMPEWHERESAL>50000ANDJOB=‘MANAGER’AND25<(SELECTCOUNT(*)FROMEMPWHEREMGR=E.EMPNO);(高效,执行时间10.6秒)SELECT…FROMEMPEWHERE25<(selectcount(*)fromempwheremgr=e.empno)andsal>50000ANDJOB=‘MANAGER’;
4.SELECT子句中避免使用'*'
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用'*'是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法.实际上,ORACLE在解析的过程中,会将'*'依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间.
SQLServer多表查询优化方案有哪些
5.减少访问数据库的次数
当执行每条SQL语句时,ORACLE在内部执行了许多工作:解析SQL语句,估算索引的利用率,绑定变量,读数据块等等.由此可见,减少访问数据库的次数,就能实际上减少ORACLE的工作量.
方法1(低效)
SELECTEMP_NAME,SALARY,GRADEFROMEMPWHEREEMP_NO=342;SELECTEMP_NAME,SALARY,GRADEFROMEMPWHEREEMP_NO=291;
方法2(高效)
SELECTA.EMP_NAME,A.SALARY,A.GRADE,B.EMP_NAME,B.SALARY,B.GRADEFROMEMPA,EMPBWHEREA.EMP_NO=342ANDB.EMP_NO=291;
6.删除重复记录
最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)
DELETEFROMEMPEWHEREE.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)FROMEMPXWHEREX.EMP_NO=E.EMP_NO);
7.用TRUNCATE替代DELETE
当删除表中的记录时,在通常情况下,回滚段(rollbacksegments)用来存放可以被恢复的信息.假如你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)，而当运用TRUNCATE时,回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.
8.尽量多使用COMMIT
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT,这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a.回滚段上用于恢复数据的信息.
b.被程序语句获得的锁
c.redologbuffer中的空间
d.ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费(在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)
9.减少对表的查询
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.
例如：
低效：
SELECTTAB_NAMEFROMTABLESWHERETAB_NAME=(SELECTTAB_NAMEFROMTAB_COLUMNSWHEREVERSION=604)AND DB_VER=(SELECTDB_VERFROMTAB_COLUMNSWHEREVERSION=604
高效：
SELECTTAB_NAMEFROMTABLESWHERE(TAB_NAME,DB_VER)=(SELECTTAB_NAME,DB_VER)FROMTAB_COLUMNSWHEREVERSION=604)
Update多个Column例子:
低效：
UPDATEEMPSETEMP_CAT=(SELECTMAX(CATEGORY)FROMEMP_CATEGORIES),SAL_RANGE=(SELECTMAX(SAL_RANGE)FROMEMP_CATEGORIES)WHEREEMP_DEPT=0020;
高效:
UPDATEEMPSET(EMP_CAT,SAL_RANGE)=(SELECTMAX(CATEGORY),MAX(SAL_RANGE)FROMEMP_CATEGORIES)WHEREEMP_DEPT=0020;
10.用EXISTS替代IN,用NOTEXISTS替代NOTIN
在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下,使用EXISTS(或NOTEXISTS)通常将提高查询的效率.
低效:
SELECT*FROMEMP(基础表)WHEREEMPNO>0ANDDEPTNOIN(SELECTDEPTNOFROMDEPTWHERELOC=‘MELB’)
高效:
SELECT*FROMEMP(基础表)WHEREEMPNO>0ANDEXISTS(SELECT‘X’FROMDEPTWHEREDEPT.DEPTNO=EMP.DEPTNOANDLOC=‘MELB’)
(相对来说,用NOTEXISTS替换NOTIN将更显著地提高效率)
在子查询中,NOTIN子句将执行一个内部的排序和合并.无论在哪种情况下,NOTIN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历).为了避免使用NOTIN,我们可以把它改写成外连接(OuterJoins)或NOTEXISTS.
例如:
SELECT…FROMEMPWHEREDEPT_NONOTIN(SELECTDEPT_NOFROMDEPTWHEREDEPT_CAT='A');
为了提高效率.改写为:
(方法一:高效)
SELECT….FROMEMPA,DEPTBWHEREA.DEPT_NO=B.DEPT(+)ANDB.DEPT_NOISNULLANDB.DEPT_CAT(+)='A'
(方法二:最高效)
SELECT….FROMEMPEWHERENOTEXISTS(SELECT'X'FROMDEPTDWHERED.DEPT_NO=E.DEPT_NOANDDEPT_CAT='A');
当然,最高效率的方法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!
11.识别'低效执行'的SQL语句
用下列SQL工具找出低效SQL:
SELECTEXECUTIONS,DISK_READS,BUFFER_GETS,ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2)Hit_radio,ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2)Reads_per_run,SQL_TEXTFROMV$SQLAREAWHEREEXECUTIONS>0ANDBUFFER_GETS>0AND(BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS<0.8ORDERBY4DESC; (虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法)
看完上述内容，你们对SQLServer中怎样优化多表查询有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
