SQLServer多表查询优化方案

SQL Server多表查询的优化方案是本文的主要内容。本文给出了优化方案和具体优化实例。接下来，让我们一起来学习这个部分。

1。执行路径

oracle的功能极大地提高了sql的执行性能，节省了内存的使用。我们发现单表数据的统计是多表统计的两个概念。单表统计可能只需要0.02秒，但是2个表合并了统计数据。

可能几秒钟。这是因为Oracle只对简单表缓存（缓存缓冲），这个函数不适合连接多表查询。数据库管理员必须为该地区在init.ora中设置相应参数，当记忆面积较大，可以保留更多的语句，当然可能是共享的也越大。

2。选择最有效的表名称顺序（后面少记录）

Oracle解析器按照从左到右的顺序，在from子句中的from子句中包含一个表，因此在表的结尾（基于表驱动表）将首先处理。在from子句包含多个表时，必须选择记录数，至少以表为基础。当一个以上的表Oracle处理时，它们将使用连接排序和合并方法。首先，扫描第一个表（在最后一条语句的from子句中）和记录发送顺序，然后扫描第二个表（from子句中最后的第二个表），最后从记录中的第二个表中检索并在适当的记录中合并第一个表。

例如:

表16384记录表

表1对记录

选择TAB2作为基表（最好的方法）

select count（*）从表，对执行时间0.96秒

选择TAB2作为基表（差法）

Select count (*) from TAB2, tab1 execution time 26.09 seconds

如果有超过3个表连接查询，我们需要选择交叉表（交集表）作为基表，而交叉表是指其他表引用的表。

例如，EMP表描述的位置表和catery表的交集。
*选择
从位置L，
catery C，
EMP E
在1000和2000之间的e.emp_no
和e.cat_no = c.cat_no
和e.locn = l.locn
它比下面的SQL更有效
*选择
来自EMP E，
位置L，
catery C
在e.cat_no = c.cat_no
和e.locn = l.locn
1000和2000之间e.emp_no
在3.where从句的连接顺序（条件是以后）

Oracle使用自底向上序列解析WHERE子句。根据这个原则，表之间的连接必须写在其他条件之前。可以筛选出最多记录数的条件必须写在WHERE子句的结尾处。

例如:

（效率低下，执行时间为156.3秒）
选择…
从EMP E
萨尔50000
工作=经理
和25 <（从EMP中选择计数（*）
在MGR = e.empno）；
（效率高，执行时间10.6秒）
选择…
从EMP E
其中25 <从EMP中选择计数（*）
在MGR = e.empno）
萨尔50000
工作=经理；
使用4.select条款避免*

当您想列出SELECT子句中的所有列时，使用动态SQL列引用*是一种方便的方法。不幸的是，这是一种非常低效的方式。事实上，Oracle在解析过程中，将*转换为所有的名称，这是通过查询数据字典来完成的，这意味着将花费更多的时间。

5。减少访问数据库的次数

在执行每个SQL语句时，Oracle在内部执行许多任务：解析SQL语句、估算索引利用率、绑定变量、读取数据块等。可以看出，减少访问数据库的数量实际上可以减少Oracle的工作量。

方法1（低效率）
选择emp_name，工资等级
从EMP
在emp_no = 342；
选择emp_name，工资等级
从EMP
在emp_no = 291；
方法2（高效率）
选择a.emp_name，A.SALARY，a.grade，
b.emp_name，B.SALARY，b.grade
来自EMP A，EMP B
在a.emp_no = 342
和b.emp_no = 291；
6。删除重复记录

删除重复记录的最有效的方法（因为数据使用）
删除EMP
在e.rowid >（选择min（x.rowid））
从EMP X
在x.emp_no = e.emp_no）；
7。而不是用截断删除

当删除表中的记录，在一般情况下，回滚段（回滚段）是用于存储的信息可以恢复。如果您没有提交事务，Oracle将在执行删除命令状态之前，将数据删除回状态（在执行删除命令状态之前进行精确恢复），以及使用截断时。没有回滚存储，任何信息都可以恢复。当命令运行时，数据无法恢复。很少有资源被调用，执行时间将非常短。

8。尽可能多地使用提交

尽可能长地在程序中尽可能多地使用提交，从而提高程序的性能，并减少由于提交所释放的资源而降低的需求：

提交资源：

用于在回滚段上恢复数据的信息。

由程序语句获得的锁。

重做日志缓冲区

Oracle为内部管理的3个资源成本（完整性，当使用提交必须注意交易效率和现实的交易往往是不能有鱼和熊掌）

9。减少对表的查询

在SQL语句中包含子查询，特别要注意减少表的查询。

例如:

低效率：
选择tab_name
从表
在tab_name =（选择tab_name）
从tab_columns
版本= 604）
和db_ver =（选择db_ver）
从tab_columns
版本= 604
效率高：
选择tab_name
从表
在（tab_name，db_ver）
=（选择tab_name，db_ver）
从tab_columns
版本= 604）

更新多个列示例：

低效率：
更新EMP
集emp_cat =（选择最大（catery）从emp_cateries），
sal_range =（选择最大（sal_range）从emp_cateries）
在emp_dept = 0020；
效率高：
更新EMP
集（emp_cat，sal_range）
=（选择最大（catery），最大（sal_range））
从emp_cateries）
在emp_dept = 0020；
10。以存在替换，而不是存在而不是不存在。

在基于基本表的许多查询中，为了满足一个条件，常常需要加入另一个表。在这种情况下，使用存在（或不存在）通常会提高查询的效率。

低效率：
*选择
来自EMP（基表）
在EMPNO > 0
和部门在（SELECT DEPTNO）
从系
在LOC =公司
效率高：
*选择
来自EMP（基表）
在EMPNO > 0
存在（选择x）
从系
在dept.deptno = emp.deptno
和LOC =公司
（相反，不使用不存在替换则会更有效地提高效率）

在子查询中，没有条款将执行一个内部排序和合并。在两种情况下，不是最低效的（因为它在查询表中执行一个完整的表扫描）。为了避免使用不在，我们可以重写成连接（外部连接或不存在）。

例如:
选择…
从EMP
在dept_no没有（选择dept_no）
从系
在dept_cat =）；
为了提高效率，重写为：

（方法1：高效率）
选择了…
来自EMP A，B部
在a.dept_no =十堰（+）
和b.dept_no是空的
和b.dept_cat（+）= A
（方法二：最有效）
选择了…
从EMP E
在不存在（select'x）
从部门D
在d.dept_no = e.dept_no
和dept_cat = A）；
当然，效率最高的方法是表相关。直接两表关系对联的速度最快！

11。低效执行SQL语句的标识

使用以下SQL工具查找低效SQL：
选择执行，disk_reads，buffer_gets，
圆（（buffer_gets-disk_reads） / buffer_gets，2）hit_radio，
圆（disk_reads /执行，2）reads_per_run，
sql_text
从V sqlarea美元
执行死刑> 0
和buffer_gets > 0
和（buffer_gets-disk_reads） / buffer_gets＜0.8
4倒序；
（尽管目前有各种用于SQL优化的图形化工具，但编写解决问题的SQL工具始终是最好的方法。）

以上是SQL Server多表查询优化程序的相关知识，希望对您的介绍有所帮助！