SQL语句优化与性能提升全攻略：深入解析与实例
在数据库管理与操作中，SQL（Structured Query Language）作为标准的数据查询语言，其运用的熟练程度直接影响到数据处理的效率与准确性。将结合实例，深入解析SQL中的关键技巧，帮助提升读者在实际工作中的SQL应用能力。
1. 选择列而非通配符
在SQL查询中，使用SELECT * FROM T1虽然方便，但会返回表中的所有列，这不仅浪费资源，还可能降低查询速度。因此，更推荐指定具体列名进行查询，如SELECT COL1, COL2 FROM T1。此外，当需要限制结果集大小时，可以使用SELECT TOP 300 COL1, COL2, COL3 FROM T1，仅获取前300行记录，提高查询效率。
2. 数据类型的一致性
在比较不同数据类型时，确保类型匹配至关重要。例如，当查询SELECT name FROM employee WHERE salary = 60000时，如果salary字段为货币类型，而60000为整数，则需确保转换类型一致。错误的类型匹配可能导致查询失败或返回不准确的结果。
3. 避免不必要的计算
避免在WHERE子句中进行不必要的计算，如SELECT * FROM T1 WHERE F1 / 2 = 100应改为SELECT * FROM T1 WHERE F1 = 100 * 2，以减少CPU负担，提高执行效率。同时，在使用字符串匹配时，如SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO, 1, 4) = '5378'，建议改为SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE '5378%'，利用索引提高查询速度。
4. 逻辑运算符的正确使用
在使用逻辑运算符如!=, IS NULL, IS NOT NULL, IN, NOT IN时，注意其正确的应用场景。例如，SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%'可能无法得到预期结果，因为通配符%可能不会按预期工作。更恰当的写法是使用NOT LIKE或具体的条件表达式。
5. 事务与索引优化
当处理大数据量时，合理使用事务和优化索引可以显著提升查询性能。创建复合索引有助于减少查询时间，事务处理则可确保操作的数据完整性。