认识九大经典sql模式

小结果集，源表较少，查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用，多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表，我们必须保证这些过滤条件高效，对于重要的字段，考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况，需要优化连接顺序，尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容，优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意，函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下，还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描，还需要考虑聚集索引与分区，物理数据的顺序是否与索引一致，对性能影响很大 小结果集，查询条件涉及源表之外的表 我们想要的数据来自一个表，但查询条件是针对其它表的，且不需要从这些表返回任何数据。就像之前讨论过的订单的例子，这类查询可以使用连接，加上distinct去除结果中的重复记录。但较好的方式是使用子查询，在没有其它条件的情况下，优先考虑非关联子查询，因为关联子查询需要扫描源表 小结果集，多个宽泛条件，结果集取交集 分别使用各个条件时，会产生大量数据，但各个条件的交集是小结果集。使用正规连接，关联子查询，还是非关联子查询，要根据不同条件的过滤能力和已存在哪些索引而定 小结果集，一个源表，查询条件宽泛且涉及多个源表之外的表 如果查询条件可选择性较差，优化器可能会选择忽略它们，先访问关联的所有小型，再对其它表运用过滤条件。将提供的查询条件推迟执行，不利于减少要处理的数据量。这时我们必须迫使DBMS依我们所需的方式执行查询。多数SQL方言都支持优化器的提示(hint)，但这种方法会随着未来的环境，数据量，硬件等因素的变化而变得不适用。更优雅的方法是在from子句中采用嵌套查询，在数值表达式中建议连接关系。通常没有必要采用非常具体的的方式和难以理解的提示，提供正确的最初指导就可使优化器找到正确的执行路径。混乱的查询会让优化器困惑，结构清晰的查询及合理的连接建议，通常足以帮助优化器提升性能 大结果集 如果查询返回几万条记录，那么使用索引是没有意义的，借助hash join或者merge join进行全表扫描是合适的。我们必须扫描数据返回比例最高的表，它违背了尽快去除不必要数据这一原则，但一旦扫描结束应立即重新贯彻该原则 在大结果集的情况下，每条记录的处理都必须小心，避免性能不佳的自定义函数的调用，另外处理大量记录时，关联查询是性能杀手。录一个查询包含多个子查询时，必须让它们操作各不相同的数据子集，避免子查询相互依赖，到查询执行的最后阶段，多个子查询得到的不同数据集经过hash join或者集合操作得到结果集 结果集来自基于一个表的自连接 自连接的情况除了一般规则之外，比如保证索引高效，应该尽量通过一次处理收集所有感兴趣的记录，再使用诸如case语句等结构分别显示记录。通常当需要查找和最小，最大，最早或最近的值相关的数据时，首先必须找到这些值本身，接下来用这些值作为第二遍扫描的搜索条件。而以滑动窗口(sliding window)为基础的OLAP函数，可以将两遍扫描合而为一。当多个选取条件作用于同一个表的不同记录时，可以使用基于滑动窗口工作的函数 结果集以聚合函数为基础获得 此时结果集大小取决于group by的字段基数而不是查询条件的精确性。实际上最让人感兴趣的SQL聚合使用技巧，不是显式的sum或avg，而是如何将过程性处理转化为以聚合为基础的纯SQL替代方案。优秀SQL编程的困难，多半在于解决问题的方式，不要将一个问题转换成对数据库的一系列查询，而是转换成少数查询。程序中大量中间变量保存从数据库读出的值，然后根据变量进行简单判断，最后再把它们作为其它查询的输入，这样做是错误的。糟糕的SQL编程有个显著特点，就是SQL之外存在大量代码，以循环的方式对返回数据进行加，减，乘，除之类的处理，这里的工作应该交给SQL的聚合函数 比如以下的查询语句：

　　select shipment_id from shipments where shipment_id not in (select shipment_id from orders where order_complete = 'N')

可以转化为聚合函数：

　　select shipment_id from orders group by shipment_id having sum(case when order_complete = 'N' then 1 else 0 end) =0

甚至可以不进行任何转换：

　　select shipment_id from orders group by shipment_id having min(order_complete) = 'Y'

聚合操作的数据应尽量少，把条件放到where子句中，能让多余的记录尽早被过滤掉，因而更高效 结果集通过简单搜索或基于日期的范围搜索获得 如果历史数据较少，那么各项ID的可选择性很高，比如：

　　select whatever from hist_data as outer where (outer.item_id, outer.record_date) in (select inner.item_id, max(inner.record_date) from hist_data as inner where inner.item_id = somevalue and inner.record_date <= reference_date group by inner.item_id)

OLAP在查询特定日期某数据项的值时也同样有用，但OLAP属于SQL的非关系层 对于大量历史数据的情况下，难度在于排序，对大量数据的排序代价是很高的。而且排序是非关系操作，降低非关系层厚度的唯一方法就是在关系层多做一些工作，增加过滤条件的数量。此时，针对所需数据更精确地归类日期以缩小范围，便非常重要。如果我们把数据控制在可管理的大小，就相当于回到了少量历史记录的情况。如果无法同时指定上限和下限，我们的唯一希望就是根据数据项分区，在单一分区上操作，这比较接近大结果集的情况 结果集和别的数据存在与否有关 对于识别例外的需求，最常用的解决方案有两个：not in搭配非关联子查询，或者not exists搭配关联子查询。在子查询出现在高效搜索条件之后，使用not exists是对的，但当子查询是唯一条件时，使用not in比较好 使用count(*)测试某些数据是否存在是个糟糕的主意，为此DBMS必须搜索并找出所有相符的记录，此时应该使用exists，它会在遇到第一个相符的数据时就停止。 集合操作符的重大优点是彻底打破了子查询强加的时间限制。当存在关联子查询时，就必须执行外层查询，接着对所有通过过滤条件的记录执行内层查询。外层查询和内层查询相互依赖，因为外层查询会把数据传递给内层查询。非关联子查询必须先完成内层查询之后，外层查询才能介入。相比之下，使用集合操作符union, intersect或except时，查询中的这些组成部分不会彼此依赖，从而不同部分的查询可以并行执行，最后把不完整的结果集组合起来，这就是分而治之 另一个表达非存在性的方法是使用外连接(out join)，通过检查连接表的字段值是否为null找出它们。数据集可以通过各种技巧进行比较，但一般而言，使用外连接和子集合操作符更高效