优化SQL查询性能的关键何时应用索引

索引是表中用来提高数据检索效率的重要工具，特别是在大型数据库中更为有效。Oracle采用复杂的自平衡B-tree结构来实现索引，优化器会在查询和更新操作中选择最佳路径以提升性能。此外，联结多个表时也能通过索引显著提高效率，并且提供主键唯一性验证功能。然而，索引的使用需要权衡空间占用和维护成本，包括定期的重构工作，避免不必要的索引影响查询响应速度。

索引范围查询 案例1： SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE ‘M%'; 该查询语句的WHERE子句包含一系列以“M”开头的值，Oracle将使用LODGING_PK索引进行范围查询。这种方式的效率比索引唯一扫描低。 案例2： SELECT LODGING FROM LODGING WHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN'; 由于WHERE子句包含通配符“%”，Oracle将无法使用索引，只能进行全表扫描。

一、SQL性能优化基础随着数据库应用需求的增长，SQL优化成为关键步骤。通过索引和查询重构，提高数据库操作效率。

在优化Oracle查询性能时，需要注意WHERE子句中连接条件的顺序。2. 尽量避免在SELECT子句中使用通配符‘ * ’。3. 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL，这会影响性能。4. 使用通配符%时要注意其对查询性能的影响。5. 避免改变索引列的数据类型，以免造成性能下降。6. 理解索引的使用场景和特性，合理设计和管理索引以提升查询效率。

索引策略a.唯一索引优先级高于非唯一索引。在一个表中如果存在多个索引，其中包括一个唯一索引和其他非唯一索引时，Oracle将优先选择唯一索引，而忽略非唯一索引。例如：SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMPNO = 2326 AND DEPTNO = 20；这里，只有EMPNO上的唯一索引会被使用，DEPTNO上的非唯一索引将被忽略。

数据库索引如同书籍目录，合理创建和使用索引能显著提升查询速度。 选择合适的索引类型： 根据查询需求选择 B 树索引、哈希索引等，最大化索引效率。 避免过度索引： 索引过多会增加数据更新的负担，选择真正频繁查询的列创建索引。 关注索引列顺序： 组合索引中列的顺序影响查询性能，将区分度高的列放在前面。 利用索引覆盖： 如果查询结果仅需索引覆盖，数据库无需回表查询数据，提高效率。 定期维护索引： 随着数据变化，索引可能碎片化，定期重建或重组索引保持其高效。

在Oracle数据库中，合理使用索引可以显著提升查询速度。对于组合索引，只有在查询条件中包含索引第一列（leading column）时，优化器才会选择使用该索引。 例如，假设我们有一个名为multiindexusage的表，并在inda和indb列上创建了一个组合索引multindex。 当查询条件为where inda = 1时，优化器会使用索引进行查询，因为inda是组合索引的第一列。 然而，如果查询条件为where indb = 1，优化器则会选择全表扫描，因为它没有包含索引的第一列inda。 因此，在设计组合索引和编写SQL查询时，务必考虑索引列的顺序，以充分发挥索引的性能优势。

优化SQL查询时，应避免全表扫描，特别是在涉及where和order by子句的列上应建立索引。另外，在where子句中使用参数可能导致全表扫描，因为SQL在运行时才解析局部变量，而优化程序必须在编译时选择访问计划。编译时建立访问计划时，变量的值是未知的，因此无法作为索引选择的依据。

在优化MySQL SQL查询性能时，应考虑建立高效的多列索引。对于数据分散的关键字如ID和QQ等，建立短索引是最佳选择。相比之下，性别、状态值等字段的单列索引则显得无意义。特别是在大数据量下，列表页通常按时间排序，因此单列索引可能反而干扰MySQL优化器的选择。建议删除多余的单列索引，改为建立一至数条多列索引。多列索引的最后字段应是order by用到的排序字段，前几个字段则应是where中的条件字段，确保索引的有效利用。