sql语句平时写的很多，但是经常会写一些根本不推荐的低效写法。今天就在这里整理一下自己遇到的一些低效写法。

  1. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

  2. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
    select id from t where num is null

  3. 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
    select id from t where num=0

  4. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

  5. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20
    也可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

  6. in 和 not in 子查询也要慎用，因为在一些情况下索引更改或者统计信息不充分情况造容易成执行计划改变，比方 >=或者 <= any，如果是连续的数值，最好能用 between 就不要用 in ：select id from t where num between 1 and 3

  7. 下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'
    若要提高效率，可以考虑全文检索。

  8. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num
    可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num

  9. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2

  1. 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

    1
    2
    select id from t where substring(name,1,3)='abc'
    select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’

    应改为:

    1
    2
    select id from t where name like 'abc%'
    select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

  2. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
    在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

  3. 不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：select col1,col2 into #t from t where 1=0这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：create table #t(...)

  1. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in (select num from b)
    用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

  2. 并不是所有索引对查询都有效，low cadinality有时候全表比走索引有效。
    主要判断还是使用查询时，根据读索引块和数据块的多少，如果表是瘦表且数据块存放比较有序，但索引块随机，在这种情况下，相比到20%的查询用索引块还不如把表全扫描块下来的有效。参考聚簇因子

  3. 尽量避免单表上建过多索引(通常B树)，不能往往只考虑查询，大量的DML产生造成enq: TX - index contention等待，索引块分裂也不能充分利用索引块，同时索引本身会占用大量空间，甚至有时候比表还大，维护成本高。在批量的插入、删除或者更新操作之前，考虑先删除该表上的索引，在操作完毕之后在重新建立，这样有助于提高批量操作的整体速度，并且保证B树索引在操作之后有良好的性能。

  1. 任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段，因为这些语句不会绑定变量，造成硬解析。

  2. 避免频繁创建和删除临时表，mysql或者sqlserver注意尽量使用表变量来代替临时表的适用情况；如果表变量包含大量数据，通常临时表的速度反而更快，但对于一次性事件，最好使用导出表。

  3. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用
    insert /* + appand */ into +nologging，
    避免生成不必要的undo和redo，以提高速度。