查询优化技术以高效方式获取所需数据,当我们处理拥有大量数据和复杂数据的数据库时。并有一个假想即泛质查询使用数据库测试,数据库开发软件时数据少得多,开发时由本地系统处理,查询响应快速软件或项目启动后查询开始面对大量数据和复杂数据写查询前需要确保查询语法能高效取出所需数据有几个方法优化或提高查询性能 并有如下

写查询前定义需求

尝试定义精确需求, 写查询前

[2] 查询中用字段名替代SELECT*表名

效率低下:

高效化:因为只取指定列

[3]使用where条款替代HAVING条款

效率低下:因为HAVING条款选择所有行后过滤行所以,它应只用于过滤值 基础条件非别处,它就像过滤器

高效化:SQL操作顺序中HAVING语句由何语句后确定查询HAVING条款执行速度快于查询

[4]使用JOIN而非子

无效性 :因为对客户表的每一行执行,内部查询或子查询先执行,外部查询后执行会降低性能JOIN用于这类案例

高效化 :

[5]避免Select查询

无效性 :使用DispINCT清除复制物效率低下,因为它通过创建查询群集来工作但它计算耗电量大性能可以通过增加字段数提高

高效化 :

校验我的记录是否存在

无效性 :EXITS()或COUNT()都用于匹配记录项COUNT () 效率不高, 仅仅因为它扫描整表, 即使目标物体发现第一行EXITS等工作一发现目标物即退出

ibbjectcountei

高效化 :

IfEXISTS(SELECT初创名词像ZZJOHN%)

7微信浅浅通配符字符使用

无效性 :

查找数据除所需数据外不需数据发现Ramesh,Ram,Raghav

高效化 :

但它只发现需要数据为Ramesh、Ram和Ragav

〔8〕凡有可能使用UNION全部取代UNION

无效性 :UNION对结果集执行Discent

高效化 :UNION Alll不清除复制件,因此比UNION快

结论:通过以上描述查询执行可得出结论,优化运算是一种必要的运算,软件开发者在写SQL查询开发软件期间应处理