极客教程SQL查询优化的最佳实践
SQL代表结构化查询语言，用于与关系数据库进行交互。它是一种用于管理、组织、操作和从数据库检索数据的工具。SQL提供了惊人的优势，如更快的查询处理、高度可移植、交互式语言、成本效益等等。当需要从SQL中检索数据时，就会发送请求。DBMS处理请求并将它们返回给我们。
SQL的主要目的是从数据库中检索数据。因此，如果这些语句不够有效，就会导致服务器减速。因此，需要进行_SQL查询优化，以最大化输出。在本博客中，我们将讨论SQL查询优化的最佳实践。但首先，让我们了解SQL查询优化的需求。我们开始吧.
SQL查询优化要求
SQL查询优化的主要目标是减少系统资源的负载，并在更短的时间内提供准确的结果。它使代码更高效，这对于优化查询性能非常重要。SQL查询优化的主要原因是:
- 增强性能: SQL查询优化的主要目的是减少响应时间，提高查询性能。请求和响应之间的时间差需要最小化，以获得更好的用户体验。
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减少执行时间: SQL查询优化确保减少CPU时间，从而更快地获得结果。此外，它确保网站响应迅速，没有明显的滞后。
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提高效率: 查询优化减少了花费在硬件上的时间，从而服务器高效运行，更低的功耗和内存消耗。
SQL查询优化的最佳实践
1. 使用Where从句而不是having
使用Where子句而不是Having子句，在很大程度上提高了效率。Where查询比Having执行得更快。Where过滤器是在创建组之前记录的，而Having过滤器是在创建组之后记录的。这意味着使用Where而不是Having将提高性能并最大限度地减少所花费的时间。要了解更多关于where子句的信息，请阅读文章《SQL – Where Clause》
比如说:
- SELECT name FROM table_name WHERE age>=18; – 结果是只显示那些年龄大于或等于18岁的名字，而
- SELECT age COUNT(A) AS Students FROM table_name GROUP BY age HAVING COUNT(A)>1; – 结果是首先重命名该行，然后只显示那些通过条件的值
2. 避免在循环中查询
这是您必须遵循的最佳优化技术之一。在循环中运行查询会大大降低执行时间。在大多数情况下，您将能够批量插入和更新数据，这比在循环中查询要好得多。
在for、while和do-while等循环中可以看到的迭代模式需要大量时间来执行，因此性能和可伸缩性也会受到影响。为了避免这种情况，所有查询都可以在外部循环，因此，效率可以得到提高。
3.使用Select而不是Select *
提高效率的最佳方法之一是减少数据库的负载。这可以通过限制从每个查询检索的信息量来实现。使用Select *运行查询将检索数据库表中可用的所有相关信息。它将从数据库中检索所有不必要的信息，这将花费大量的时间，并提高数据库的负载.
让我们通过一个示例来更好地理解这一点。考虑一个表名GeeksforGeeks，它的列名包括Java、Python和DSA.
- Select * from GeeksforGeeks; – 给出完整的表作为输出，而
- Select condition from GeeksforGeeks; – 只给您首选 (选定) 值
因此，更好的方法是使用带定义参数的Select语句，只检索必要的信息。使用Select可以减少数据库的负载并提高性能.
4. 在查询的开头添加解释
解释关键字以描述SQL查询是如何执行的。这个描述包括表是如何连接的、它们的顺序等等。它是一个有益的查询优化工具，可以进一步帮助了解执行的逐步细节。添加解释并检查您所做的更改是否大大减少了运行时时间。运行Explain查询需要时间，所以应该只在查询优化过程中执行。要获得更多关于解释查询的信息，请单击这里。
5. 在短语末尾使用通配符
通配符用于替换字符串中的一个或多个字符。它与LIKE操作符一起使用。LIKE操作符与where子句一起用于搜索指定的模式。将开头通配符与结尾通配符配对将检查两个通配符之间匹配的所有记录。让我们通过一个例子来理解这一点.
考虑一个表Employee，它有两个列name和salary。有两个不同的员工，Rama和Balram.
- Select name, salary From Employee Where name like ‘%Ram%’;
- Select name, salary From Employee Where name like ‘Ram%’;
在这两种情况下，现在当你搜索%Ram%时，你会得到Rama和Balram的结果，而Ram%将只返回Rama。当存在多个记录时，请考虑如何通过在短语末尾使用通配符来提高效率.
6. 使用Exist()代替Count()
Exist()和Count()都是用来搜索表是否有一个特定的记录。但在大多数情况下，Exist()要比Count()更有效。因为Exist()会一直运行到找到第一个匹配条目为止，而Count()会一直运行并提供所有的匹配记录。因此，这种SQL查询优化的做法可以节省大量的时间和计算能力。EXISTS在逻辑测试证明为真时停止，而COUNT(*)必须计算每一条记录，即使它已经通过测试
所以到现在为止，你一定对SQL查询优化的最佳实践有了清晰的认识。如果你愿意学习SQL，那就去看看从基础到高级的免费SQL教程吧.