整理了8个分析师必知必会的SQL技巧！

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收藏 2022-11-16

来源：数据前线

不管是做数据开发还是数据分析，大部分人都离不开跟数据库打交道。如果数据量大，人员流动大，那么我么还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗？我么还能保证下一个人能看懂我么的存储过程吗？那么今天，我们结合平时个人工作经验和大家分享一下，希望对大家有帮助。

1、查询的逻辑执行顺序

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标准的 SQL 解析顺序为：

（1）FROM 子句组装来自不同数据源的数据

（2）WHERE 子句基于指定的条件对记录进行筛选

（3）GROUP BY 子句将数据划分为多个分组

（4）使用聚合函数进行计算

（5）使用HAVING子句筛选分组

（6）计算所有的表达式

（7）使用ORDER BY对结果集进行排序

2、执行顺序

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看到这里，那么用过linqtosql的语法有点相似啊？如果我们我们了解了sqlserver执行顺序，那么我们就接下来进一步养成日常sql好习惯，也就是在实现功能同时有考虑性能的思想，数据库是能进行集合运算的工具，我们应该尽量的利用这个工具，所谓集合运算实际就是批量运算，就是尽量减少在客户端进行大数据量的循环操作，而用SQL语句或者存储过程代替。

3、只返回需要的数据

返回数据到客户端至少需要数据库提取数据、网络传输数据、客户端接收数据以及客户端处理数据等环节，如果返回不需要的数据，就会增加服务器、网络和客户端的无效劳动，其害处是显而易见的，避免这类事件需要注意：

A、横向来看

（1）不要写SELECT *的语句，而是选择你需要的字段。

（2）当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。

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B、纵向来看

（1）合理写WHERE子句，不要写没有WHERE的SQL语句。

（2）SELECT TOP N * --没有WHERE条件的用此替代

4、尽量少做重复的工作

A、控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。

B、减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。

C、杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。

D、合并对同一表同一条件的多次UPDATE，比如

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这两个语句应该合并成以下一个语句

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E、UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。

5、注意临时表和表变量的用法

在复杂系统中，临时表和表变量很难避免，关于临时表和表变量的用法，需要注意：

A、如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。

B、如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。

C、如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。

D、其他情况下，应该控制临时表和表变量的使用。

E、关于临时表和表变量的选择，很多说法是表变量在内存，速度快，应该首选表变量，但是在实际使用中发现：

主要考虑需要放在临时表的数据量，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快。

执行时间段与预计执行时间（多长）

F、关于临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，一般情况下，

SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，

但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程，

所以我的建议是，在并发系统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。

6、子查询的用法

子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句或其它子查询中。

任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询，子查询可以使我们的编程灵活多样，可以用来实现一些特殊的功能。但是在性能上，往往一个不合适的子查询用法会形成一个性能瓶颈。如果子查询的条件中使用了其外层的表的字段，这种子查询就叫作相关子查询。

相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入。关于相关子查询，应该注意：

A、NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。比如：

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B、如果保证子查询没有重复，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替。比如：

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C、 IN的相关子查询用EXISTS代替，比如

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D、不要用COUNT(*)的子查询判断是否存在记录，最好用LEFT JOIN或者EXISTS，比如有人写这样的语句：

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7、尽量使用索引

建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在查询语句中没有强制指定索引，索引的选择和使用方法是SQLSERVER的优化器自动作的选择，而它选择的根据是查询语句的条件以及相关表的统计信息，这就要求我们在写SQL语句的时候尽量使得优化器可以使用索引。为了使得优化器能高效使用索引，写语句的时候应该注意：

A、不要对索引字段进行运算，而要想办法做变换，比如

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如果NUM1有索引则不应该改。

发现过这样的语句：

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B、不要对索引字段进行格式转换

日期字段的例子：

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ISNULL转换的例子：

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C、不要对索引字段使用函数

WHERE LEFT(NAME, 3)='ABC' 或者 WHERE SUBSTRING(NAME,1, 3)='ABC'
应改为: WHERE NAME LIKE 'ABC%'
日期查询的例子：
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期>='2010-06-30' AND 日期 <'2010-07-01'
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')>0
应改为:WHERE 日期 <'2010-06-30'
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')>=0
应改为:WHERE 日期 <'2010-07-01'
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')<0
应改为:WHERE 日期>='2010-07-01'
WHERE DATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')<=0
应改为:WHERE 日期>='2010-06-30'

D、不要对索引字段进行多字段连接

比如：
WHERE FAME+ '. '+LNAME='HAIWEI.YANG'
应改为:
WHERE FNAME='HAIWEI' AND LNAME='YANG'

8、多表连接条件

多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义，所以我们在写连接条件的时候需要特别注意。

A、多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏。

B、连接条件尽量使用聚集索引

C、注意ON、WHERE和HAVING部分条件的区别

ON是最先执行， WHERE次之，HAVING最后，因为ON是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，WHERE也应该比 HAVING快点的，因为它过滤数据后才进行SUM，在两个表联接时才用ON的，所以在一个表的时候，就剩下WHERE跟HAVING比较了。

考虑联接优先顺序：

（1）INNER JOIN

（2）LEFT JOIN (注：RIGHT JOIN 用 LEFT JOIN 替代)

（3）CROSS JOIN

其它注意和了解的地方有：

A、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数

B、注意UNION和UNION ALL的区别。--允许重复数据用UNION ALL好

C、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用

D、TRUNCATE TABLE 与 DELETE 区别

E、减少访问数据库的次数

还有就是我们写存储过程，如果比较长的话，最后用标记符标开，因为这样可读性很好，即使语句写的不怎么样但是语句工整，C# 有region

sql我比较喜欢用的就是