數據庫，簡而言之可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。所謂“數據庫”是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗余度、與應用程序彼此獨立的數據集合。

每個數據庫平臺上的SQL開發人員都是在困難中求得生存，我們總是一次又一次犯同樣的錯誤，這是因為數據庫領域還相對不成熟，是的，每個數據庫廠商都在做著各種不同的努力，但作為開發人員仍然要克服各種問題，無論是在SQL Server，Oracle，DB2，Sybase，MySQL數據庫，還是其它關系數據庫平臺上編寫SQL代碼，并發性、資源管理、空間管理和SQL運行速度總是困擾著開發人員。
 

遺憾的是，其中部分問題的解決沒有靈丹妙藥，也幾乎沒有最佳實踐。通常，開發人員有自己喜歡的SQL書寫習慣，一般不愿意去研究其它可行方案，當然這可能是因為缺少培訓的原因。我見得最多的就是在測試環境中SQL查詢運行良好，但尚未在生產系統上進行試運行，就草草收場了，至于后來發現有問題，再被動式修改，因此最終用戶就痛苦了。
 

我不期望開發人員成為DBA，但我們編寫代碼時必須考慮生產時的問題，如果不在開發初期這么做，DBA發現后只能迫使我們返工。
 

我們通常說數據庫調試是一門技術，更是一門藝術，這是因為很少有現成的規則可以適應一切問題的解決，你在一個系統上解決的問題在另一個系統上可能就不是問題了，反之亦然。涉及到查詢調整時，沒有一個答案是完全正確的，但這并不意味著你應該放棄。
 

適當遵循一些原則可以讓工作變得更加輕松，本文就列舉7個可以靈活運用的原則，它們可以幫助你提高SQL查詢速度，當然這些技巧你可以咨詢DBA獲得更多的信息。
 

1、用case代替update

要更新一條記錄，我們立即會想到update，這個問題非常常見，許多開發人員經常忽視這個原則，因為使用update看起來非常自然，非常合乎邏輯。
 

假設你從Customer表中提取記錄，你想將超過10萬美元的訂單標記為“Preferred”，因此你會想到使用一條update語句將CustomerRank列更新為“Preferred”，問題是update語句是有日志的，這就意味著每條記錄它會寫兩次，解決這個問題的辦法就是在SQL查詢中內嵌case語句，在向表寫入“Preferred”標志前，它會用訂單金額條件對每一行進行檢查，滿足條件的才會更新，性能的提升是驚人的。
 

2、不要盲目地重用代碼

這個問題也非常常見，在工作中直接用別人寫好的代碼是一件痛快的事情，你知道這些代碼可以查詢出你需要的數據，但問題是往往有些數據不是你需要的，但我們常常不愿意做一下修改，因此返回的數據集往往是一個超集，很可能多用一個外連接或是一個where子句就可以解決問題，因此在復用代碼時最好檢查一下，如有必要略做適應性修改。
 

3、只提取你需要的列

這個問題和2有點類似，但這次是指定具體的列。也許我們在使用select * 時感覺很暢快，多省事呀!如果要將每個列名都寫出來，太麻煩了，這是很多人的想法，但這種想法是錯誤的，因為這樣做會取出多余的數據列，我無數次看到犯這種錯誤的代碼，曾經有一位開發人員對一張有120列，上百萬行數據的表使用select * 查詢，但他只會用到其中的三五列，這是對資源的極大浪費，我們建議拒絕書寫select * ，你要什么就查詢什么，多余的返回結果對你沒用，雖然不影響你要實現的功能，但對數據庫性能卻有極大的影響。
 

4、盡可能只查詢一次大表

這也是我看到很多人犯的錯誤，例如，某存儲過程從一張上百萬條記錄的大表中取數據，開發人員想提取居住在加利福利亞且收入高于4萬美元的客戶信息，因此它先將居住在加利福利亞的客戶取出放在一張臨時表中，然后再查詢收入高于4萬美元的客戶，將查詢結果放入另一張臨時表中，最后，他連接這兩張臨時表查詢出最終的結果。
 

可能有人認為我是在開玩笑吧?但事實是確實有人這么做，這應該在一個查詢中就能完成，卻查詢了兩次大表。
 

有種稍微不同的情況是，當一個過程中的多個步驟需要大表的子集時，每一步可能都必須查詢一次大表。避免多次查詢的辦法是持久化第一次查詢的子集，然后將后面的步驟指向該持久化子集。

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