如何编写高性能 SQL 语句

1. 尽量不要在 where 中包含子查询;

对于时间查询，尽量不要写： where to char（dif date，'yyyy-mm-dd')=to_char('2007-07-01','yyyy-mm-dd');

2.在过滤条件中，可以过滤掉最大记录数的条件必须放在where子句的末尾;

首先处理 from 子句末尾写的表（驱动表），如果 from 子句包含多个表，则必须选择记录最少的表作为基表。 如果有三个以上的联接查询，则需要选择一个交集表作为基础表，该表是其他表引用的表。

3. 采用绑定变量。

4.尽量不要在以下位置使用OR。

5. 用存在代替 in，用不存在代替 in;

6.避免对索引列进行计算：其中sal*12>25000;

7. 使用 in 代替 or：其中 loc id=10 或 loc id=15 或 loc id=20

8. 避免在索引列上使用 is null 和 is not null;

9 始终使用索引的第一列;

10. 用 union-all 代替 union;

11.避免更改索引列的类型：选择...。from emp where empno='123'，由于隐式数据类型转换，转换为 char（empno）='123'因此，不会使用索引，并且通常会出现在使用字符串拼凑的动态 SQL 语句中;

12'!='不会使用索引;

13.优化分组依据;

14 避免使用带有类似参数的通配符，例如'4ye%'使用 index，但喜欢'%ye'不使用索引。

15.避免使用困难的形式表达，例如select * from customer，其中邮政编码喜欢"98___"即使在邮政编码上创建了索引，在这种情况下，仍使用顺序扫描方法。 如果将语句更改为从邮政编码的客户中选择*>"98000"，在执行查询时会使用索引进行查询，这显然会大大提高速度;

16.尽可能清晰地完成SQL语句，让数据库尽可能少地工作。 例如，在编写 select 语句时，需要指定查询字段的表名。 尽量不要使用 select * 语句。

在组织SQL语句时，尽量按照数据库的习惯进行组织。

1、深入了解数据库的工作原理和数据存储方式，不同数据库的工作原理不同，MySQL Oracle DB2等也不同，更不用说一些NoSQL数据库和NewSQL数据库了。

2. 了解 SQL 语句检索数据的方式。

3、了解索引，知道建什么字段，建什么样的索引，什么索引能做，什么不能做，合理建立字段。

4.合理拆合并表，一个表中查询数据肯定比多个表级联查询要快。

5.任何数据库都有查看执行任务的方式，包括NoSQL数据库和NewSQL数据库以及一些大数据数据库; 同时，有必要对任务的执行情况进行分析，主要分析现场数据的使用效率和搜索方法。

6.SQL语句只是性能优化的一个简单方面，性能优化是从整体应用架构上体现出来的，优化SQL并不能解决根本问题，当数据量达到一定水平时，数据就不能用关系型数据库了，而是要用大数据数据库，这样SQL就没用了。

7.不要刻意关注SQL本身，SQL只是一种查询语言，它与性能无关，性能优化的本质在于对存储方法和查询检索过程的深入了解。

8、任何系统功能业务的准确性都是至高无上的，首先要保证功能的正确性，然后再考虑性能优化，如果功能数据量大，业务复杂，必须使用低性能的SQL检索方法，那么就只能妥协了，否则就要放弃SQL和关系型数据库另辟蹊径。