SQL 执行效率优化

一、避免使用SELECT *

1. SELECT * 属于全表扫描，不利于提高查询效率。
2. 如果本身只需要使用表中的几个字段，全量查询增大了使查询结果集，占用更多的数据库内存，增加数据库负担，甚至出现内存溢出。
3. 除了对数据库增加了压力，对应用程序和网络也增加了压力。

因此，我们在查询时只查需要用到的列就可以了

--反例
SELECT * FROM Order where Id=1

--正例
SELECT Order_number,Userid FROM Order where Id=1

二、用UNION ALL代替UNION

众所周知，使用UNION ALL可以获取包含重复数据在内的所有数据。而使用UNION查询出的结果集，是经过了比较去重后的。

去重这个过程数据库需要将所有数据进行遍历比较，会增加查询的耗时。因此在确保两个数据集没有重复数据的情况下，使用UNION ALL是最优的。

--反例
SELECT Order_number,Userid FROM Order where Id<100
UNION
SELECT Order_number,Userid FROM Order where Id>200

--正例
SELECT Order_number,Userid FROM Order where Id<100
UNION ALL
SELECT Order_number,Userid FROM Order where Id>200

三、IN 与 EXISTS

IN适用于主表的数据量大于子表的情况，而EXISTS则相反。

两者的详细区别，可以看看这个博主的文章：

SQL 查询中 in 和 exists 的区别分析

--IN适用场景
SELECT Order_number,Userid FROM Order where Id IN(
    SELECT * FROM UserBase WHERE ID<100
)

--EXISTS使用场景
SELECT * FROM UserBase A WHERE EXISTS (
    SELECT Userid FROM Order B WHERE A.Userid=B.Userid
)

四、用连接查询代替子查询

子查询程序会先执行在嵌套在最内层的语句，再执行外层的语句。

执行时会自动创建临时表，查询完毕后会再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。在整体数据量较大的情况下，可以改成连接查询

SELECT * FROM Order A INNER JOIN UserBase B
ON A.Userid=B.Userid
WHERE B.Userid<1000