一、背景

      在使用JPA时常常出现业务复杂不方便使用名称解析的情况，这时可采用原生SQL来实现，SQL在请求并发数量较多时效率会影响系统的整体效率，在此记录一下sql优化的常用几种方法。

二、优化方法

      1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

      2、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

      3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

            select id from t where num is null

            可以在num列设置默认值0，然后通过=等号查询：

            select id from t where num=0

     4、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

            select id from t where num=10 or num=20

            此查询可优化为：select id from t where num=10
                                         union all
                                         select id from t where num=20

     5、下面的查询也将导致全表扫描：
            select id from t where name like '%abc%'

            若要提高效率，可以考虑全文检索。

     6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

           select id from t where num in(1,2,3)

           若查询的数值为连续值，则可以优化为between来查询：

           select id from t where num between 1 and 3

     7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问              计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无            法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

          select id from t where num=@num
           可以改为强制查询使用索引：
          select id from t with(index(索引名)) where num=@num

     8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

           select id from t where num/2=100
             应改为:
           select id from t where num=100*2

     9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

           select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
           select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

           应改为:
           select id from t where name like 'abc%'
           select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

    10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

    11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统               使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

    12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
            select col1,col2 into #t from t where 1=0
            这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
            create table #t(...)

   13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
             select num from a where num in(select num from b)
          用下面的语句替换：
             select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

   14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会            去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

   15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或             update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太             多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

   16、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值               改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要             考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

   17、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值               改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要             考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

   18、尽可能的使用char/nchar 代替 varchar/nvarchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来                说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

   19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

   20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

   21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。