如何加快 SQL 查询速度的同时保持SQL的简洁？

在本文中，我们将讨论如何提高SQL查询速度的同时，还能保持SQL语句的简洁。
在进入主题之前，我们先了解一下查询的实际处理过程：

1. 查询处理过程

查询处理过程被定义为通过一系列从数据库中提取数据的过程。这涉及将SQL语句的转换为数据库可以理解的形式，并查询出最终的结果。

查询处理涉及三个主要步骤：

执行计划：执行计划由系统地逐步执行基本操作组成，以从数据库获取数据。对于特定查询，不同的评估计划有不同的查询成本。包括磁盘访问次数、执行查询的 CPU 时间、分布式数据库情况下的通信时间等。

2. SQL查询优化

SQL 查询优化被定义为在执行时间、磁盘访问次数以及更多成本之间增强和加速查询性能的过程。应以尽可能最快的方式访问数据，以增强用户使用应用程序时的体验。

SQL查询优化的目的：

3. 常见的SQL 查询优化技巧

3.1 使用SELECT 字段名，而不是使用 SELECT *

仅从表中获取必要的数据，而不是获取所有数据。
比如：

SELECT * FROM Business

更高效的查询写法是：

SELECT name , age , gender FROM Business

这个查询要简单得多，只从表中提取所需的详细信息。

3.2 尽量避免在 SELECT 中使用 DISTINCT

SELECT DISTINCT 是从数据库中删除重复项的简单方法，也可以通过和 GROUP BY 子句来生成不同的结果，该子句对查询中的所有字段进行分组。然而，要做到这一点需要消耗大量的处理能力。因此，在 SELECT 查询中避免DISTINCT。

3.3 正确的使用索引

正确的使用索引可以减少常用语句的执行时间。
比如：

CREATE INDEX index_optimizer ON Business(id);

3.4 要检查记录是否存在，使用 EXISTS而不是 COUNT

EXISTS() 和 COUNT() 方法都可以用来检查表中记录条目的存在。
EXISTS() 方法更有效，因为一旦找到表中记录的第一个条目，它就会退出处理。
COUNT() 方法将扫描整个表以返回表中与所提供的约束匹配的记录数。

比如：

SELECT count(id) FROM Business

更有效的写法是：

EXISTS (SELECT (id) FROM Business)

3.5 使用limit限制结果集大小

检索的数据越少，查询运行的速度就越快。

3.6 尽量使用 WHERE 而不是 HAVING

HAVING 子句在选择所有行后过滤行。
HAVING 语句在 SQL 操作中确定顺序在 WHERE 语句之后。因此，执行 WHERE 查询会更快。

比如：

SELECT c.ID, c.CompanyName, b.CreatedDate FROM Business b
JOIN Company c ON b.CompanyID = c.ID
GROUP BY c.ID, c.CompanyName, b.CreatedDate
HAVING b.CreatedDate BETWEEN ‘2020-01-01’ AND ‘2020-12-31’

更有效的写法：

SELECT c.ID, c.CompanyName, b.CreatedDate FROM Business b
JOIN Company c ON b.CompanyID = c.ID
WHERE b.CreatedDate BETWEEN ‘2020-01-01’ AND ‘2020-12-31’
GROUP BY c.ID, c.CompanyName, b.CreatedDate

3.7 忽略链接子查询
链接子查询取决于来自父级或外部源的查询。它是逐行运行的，因此平均循环速度受到很大影响。
比如：

SELECT b.Name, b.Phone, b.Address, b.Zip, (SELECT CompanyName FROM Company WHERE ID = b.CompanyID) AS CompanyName FROM Business b

对于外部查询返回的每一行，每次都会运行内部查询。或者，可以使用 JOIN 来解决 SQL 数据库优化的这些问题。

SELECT b.Name, b.Phone, b.Address, b.Zip, c. CompanyName FROM Business b
Join Company c ON b.CompanyID = c.ID

4. 总结

在本文中，我们介绍了优化 SQL 查询的一些技巧。通常，对查询速度产生最大影响的因素是正确使用索引。希望本文中的内容能帮助到你。