SQL编写规范和优化讲稿

SQL编写规范和优化SQL编写规范--1原则定义1、要求代码行清晰、整齐，具有一定的可观赏性；2、代码编写要充分考虑执行速度最优的原则；3、代码行整体层次分明、结构化强；4、代码中应有必要的注释以增强代码的可读性；5、规范要求非强制性约束代码开发人员的代码编写行为，在实际应用中在不违反常规要求的前提下允许存在可理解的偏差。SQL编写规范--2大小写规则1、所有的SQL语句中的保留字均采用全部大写，不要使用缩写；表别名也要大写；如ALLASCASECREATEDATABASEDELETEFROMININSERTJOINLEFTNONOTNULLOUTSELECTTABLETITLEUPDATEVIEWWHERE等。2、表名、视图名、宏和存储过程名：全部小写；SQL编写规范--2大小写规则3、字段名：每个单词的首字母大写，其余部分小写，如party_id,loc_id,prod_inst_id,Acct_Id,Type_Id等；使用如下语句获得字段列表:SQL编写规范--3缩进和换行整个的SQL语句最好按照子句进行分行编写，SELECT/FROM/WHERE/UPDATE/INSERT等每个关键字都要另起一行。如：SQL编写规范--3缩进和换行SQL编写规范--3缩进和换行1、同一级别的子句间要对齐2、逗号放在每行的开头3、分号放在SQL语句的最后，单独占一行4、每行宽度不超过120字符(每个字符为8个点阵宽)，超过行宽的代码可折行与上行对齐编排；5、每个字段后面使用字段标题作为注释6、使用给出的语句获得字段列表和字段标题(借助UltraEdit列模式快速编辑)SQL编写规范--3缩进和换行下面的编写方式不是好的形式：在所有需要缩进的地方，每次缩进4格；在以下情况下需要缩进：1、不同层次的SQL语句之间2、SELECTINSERT等关键字之后的字段列表和关键字之间SQL编写规范--4别名SQL语句别名的命名，分层命名，从第一层次至第四层次，分别用P、S、U、D（都是大写字母）表示，取意为Part,Segment,Unit,Detail。对于同一层次的多个子句，在字母后加1、2、3、4……区分。SQL编写规范--4别名如下图所示：SQL编写规范--5运算符前后间隔要求算术运算符、逻辑运算符的前后至少要保留一个空格，如下图所示：SQL编写规范--6变量引用1、在SQL语句中引用变量时，要在变量名两端加花括号2、对日期变量的引用要在单引号内，如'${MYDATE}'SQL编写规范--7注释针对复杂的SQL语句，请尽量增加相应的注释说明，以便自己和其它同事事后可以比较容易的读懂和修改。注释中应包含以下内容：1、编写人/编写日期2、修改人/修改日期3、该脚本的编写目的与主要内容4、如果有特殊处理、特别的技巧等内容，一定要在注释中详细说明SQL编写规范--7注释5、每一段SQL的前面必须要有注释，重点说明该SQL的技术含义和应用含义、选择理由。技术含义指这段SQL在技术上这么写的原因、好处，应用含义指这段SQL从应用的角度将，是为了达到一个什么样的目的。如果有可能，还需要说明为什么这么选择，而不选择别的方式的理由。如果发现了不足，还可记录不足的原因和建议的解决办法等。SQL编写规范--8连接的使用对于内连接和外连接的使用，要求该使用外连接的地方都已经使用了外连接，不需要外连接的地方一定不使用外连接。表中的字段若是从其它表引用的，要确保该字段在被引用的表中存在。SQL编写规范--8连接的使用要求所有的连接都写成JOIN的形式，如：SQL编写规范--8连接的使用而不要写成：SQL编写规范--8连接的使用另外，为了保证多表连接的连接条件穿透性，要求在多表连接的SQL书写时将连接条件有机的闭环起来，尤其是多表PI相同，并用PI连接时。SQL编写规范--8连接的使用例如：SQL编写规范--8连接的使用即连接条件如下所示：SQL优化(teradata)SQL脚本优化原则要优化脚本，在深刻理解业务逻辑的基础上，一个重要的方式是一段一段的查看SQL的执行计划，然后针对执行计划中不合理、不优化的地方对SQL进行优化编写，这项工作需要实践经验，经常看执行计划会有所帮助。SQL优化(teradata)SQL脚本优化原则表级优化可以参照以下以下优化原则：(1)如果过滤性不很强，又不需要重分布，对大表尽可能不要只做一下过滤就进一次SPOOL，最好是直接与别的表JOIN，边JOIN边过滤了；(2)如果过滤性非常强，可以只做一下过滤就进一次SPOOL；SQL优化(teradata)SQL脚本优化原则(3)SPOOL空间尽量小原则，即尽可能使中间过程中的SPOOL空间小一些，这样可以减小I/O以及继续关联的代价；在此原则下可以引申出下面几个具体原则：(3.1)在几个表大小差不多时，过滤性条件较强的先JOIN；(3.2)在大/大/小三个表内联时，避免先把两个大表JOIN，除非过滤条件非常强；(3.3)在大/小/小三个表内联时，尽量先把两个小表JOIN；(3.4)有时将看似没必要的过滤条件加上，在关联表较多时可能有效的减小SPOOL；如表A、B、C、D的关联字段均为k，即A.k=B.kANDA.k=C.kANDA.k=D.k，而同时还有条件substr(A.k,1,2)='01'，有时加上substr(B.k,1,2)='01'、substr(C.k,1,2)='01'、substr(D.k,1,2)='01‘会有好处；SQL优化(teradata)SQL脚本优化原则(4)尽量避免大表重分布；(5)当大表与很小的表(记录数量级在5位数以内)JOIN时，尽量让小表Duplicate；(6)如果必须有重分布时，尽量使之靠后；(7)尽量减少较大的中间过程中的SPOOL空间重分布的次数；SQL优化(teradata)SQL脚本优化原则(8)遇到productjoin时要小心一些；(9)尽量减少对大表的扫描次数；(10)在拆SQL时也应注意，合起来虽然可能大些，但只扫描一次大表，而拆成多句后就要多次扫描大表，可能效率反降；SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化数据库的优化方法有很多种，在应用层来说，主要是基于索引的优化。难就难在如何判断哪些索引是必要的，哪些又是不必要的。判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助。具体到方法上，就必须熟悉数据库应用程序中的所有SQL语句，从中统计出常用的可能对性能有影响的部分SQL，分析、归纳出作为Where条件子句的字段及其组合方式；在这一基础上可以初步判断出哪些表的哪些字段应该建立索引。SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化其次，必须熟悉应用程序。必须了解哪些表是数据操作频繁的表；哪些表经常与其他表进行连接；哪些表中的数据量可能很大；对于数据量大的表，其中各个字段的数据分布情况如何；等等。对于满足以上条件的这些表，必须重点关注，因为在这些表上的索引，将对SQL语句的性能产生举足轻重的影响SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化建立索引常用的规则如下：1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。SQL优化(oracle)基于索引的SQL语句优化太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。SQL优化(oracle)避免对列的操作任何对列的操作都可能导致全表扫描，这里所谓的操作包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等式的右边，甚至去掉函数。例1：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但30万行数据情况下执行速度却非常慢：select*fromrecordwheresubstrb(CardNo,1,4)='5378'(13秒)select*fromrecordwhereamount/301000（11秒）select*fromrecordwhereto_char(ActionTime,'yyyymmdd')='19991201'（10秒）SQL优化(oracle)避免对列的操作由于where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐行计算得到的，因此它不得不进行表扫描，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表扫描，因此将SQL重写如下：select*fromrecordwhereCardNolike'5378%'（1秒）select*fromrecordwhereamount1000*30（1秒）select*fromrecordwhereActionTime=to_date('19991201','yyyymmdd')（1秒）差别是很明显的！SQL优化(oracle)避免不必要的类型转换需要注意的是，尽量避免潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较，ORACLE会自动将字符型用to_number()函数进行转换，从而导致全表扫描。例2：表tab1中的列col1是字符型（char)，则以下语句存在类型转换：selectcol1,col2fromtab1wherecol110，应该写为：selectcol1,col2fromtab1wherecol1'10'。SQL优化(oracle)增加查询的范围限制增加查询的范围限制，避免全范围的搜索。例3：以下查询表record中时间ActionTime小于2001年3月1日的数据：select*fromrecordwhereActionTimeto_date('20010301','yyyymm')查询计划表明，上面的查询对表进行全表扫描，如果我们知道表中的最早的数据为2001年1月1日，那么，可以增加一个最小时间，使查询在一个完整的范围之内。修改如下：SQL优化(oracle)增加查询的范围限制select*fromrecordwhereActionTimeto_date('20010301','yyyymm')andActionTimeto_date('20010101','yyyymm')后一种SQL语句将利用上ActionTime字段上的索引，从而提高查询效率。把'20010301'换成一个变量，根据取值的机率，可以有一半以上的机会提高效率。同理，对于大于某个值的查询，如果知道当前可能的最大值，也可以在Where子句中加上