程序性能优化之SQL篇

         如果说功能是程序的躯体，那末性能就是程序的灵魂。完全的功能可以保证程序的躯体是健全的，而良好的性能才是程序灵魂的意味，本文就程序的性能优化做简单的介绍。

        最近对程序的性能的体会尤其深入。最近做了1个数据查询和显示的功能，从7张表大概1500条数据中查询25条数据并且显示出来，时间消耗1秒钟。我的计算机参数为：CPU:i5处理器，4G内存。这个履行速度相当的慢，好在我查询的数据量比较小，等待时间不是很多，但是程序性能优化确切迫在眉睫。

        仔细分析了程序，发现有很多地方都是需要修改的，我们先从数据库开始。下面先来看1段代码，这个是程序中的SQL语句：

          分析1下这段代码，使用了6个inner join，1个in，1个not in，不固定数量的like（strTaskPointNameIn还附加了orlike）。首先，数据查询就很费力，这里应当如何进行优化呢？数据库的使用在性能上有哪些需要注意的地方呢？

           1   inner join，left join ，right join

         1 inner join （等值连接）返回两个表连接字段相等的记录

         2 left join （左连接）返回左表中的所有记录和右表中连接字段相等的记录

        3  right join （右连接）返回右表中所有记录和左表中连接字段相等的记录

如：

A表

B表

Innerjoin :

         select * from A inner join B onA.ID  = B.ID

结果：

Leftjoin:

Select * from A left join B on A.ID =  B.ID

结果：

Rightjoin :

Select * from  A right join Bon A .ID  =  B.ID

结果：

       这3种表连接方式，不能直接说那个性能最好，1是看功能需要，2是看具体查询语句。就上面的SQL语句和功能来看，innerjoin应当是最合适的，1是数据量较小，2是不需要过剩数据。

2  in   Exists

       另外一个值得讨论的地方就是in和exists的使用了，这二者是在嵌套查询的时候使用的。我们先来看它们各自的查询原理。

        in是把外表和内表做hash连接，exists是把外表做loop循环，每次循环再对内表进行查询，1直以来讲exists比in的查询方式更快是不准确的，不同情况结果也不1样，并且如果内外表数据量相1致的情况下，两种方式效力是相同的。

        现在，我们还是假定有两个表：

A表：数据量较小，B表：数据量较大。

 select * from A where cc in(select  cc  from B)

         效力较低，由于in连接使用外表A的cc列的索引进行loop循环，然后在B表中寻觅等值记录。

         select *  from A where  exists (select  cc from B where  cc = A.cc)

        效力较高，由于使用了B表cc列的索引

    Not   in 和  not exists

         如果查询语句使用到了not    in，那末内外两张表都需要全表扫描，没有用到索引，效力较低；而not     exists使用到了索引，所以不管哪一个表大，not     exists效力较高。

       暂时写到这里吧，下篇文章继续继续性能优化。