修剪 SQL

SQL (Structured Query Language) 是用于访问和管理关系型数据库的标准语言。在编写 SQL 查询时，可能会遇到查询速度变慢的情况，这时候就需要优化 SQL，其中一项优化技巧就是修剪 SQL。

什么是修剪 SQL？

修剪 SQL 是指去除 SQL 查询中不必要的语句或者重复的语句，以提高查询性能和减少查询时间。修剪 SQL 通常包括以下几个方面:

• 删除不必要的列
• 使用索引
• 简化 join 表达式
• 删除重复的查询语句
• 优化 where 条件

下面我们将分别介绍每一项优化技巧。

删除不必要的列

在查询时，不必要的列会增加查询时间，如果查询语句中有多个表，那么查询语句中包含的所有列都会进行处理。因此，如果你只需要其中几个列，那么就只返回这几个列。

例如，下面的 SQL 查询语句需要从 students 表中查询所有包含最低分数、最高分数和平均分数的学生信息：

SELECT *, MIN(score), MAX(score), AVG(score) FROM students;

这个查询会返回所有学生信息，包括学生的姓名、学号、性别、出生日期等，是多余的。我们可以只选取需要的列并使用基本的聚合函数：

SELECT name, MIN(score), MAX(score), AVG(score) FROM students GROUP BY name;

使用索引

索引可以加快查找和数据访问速度。在设计表结构时，应该根据查询频率和查询条件来创建索引，常用的索引类型有B树索引、全文索引等。

例如，如果一个查询语句包含WHERE子句，那么使用WHERE中列的索引可以提高查询速度。下面是一个使用WHERE子句的例子：

SELECT * FROM students WHERE name = 'Tom';

在 students 表中，如果没有以 name 为索引的列，查询语句需要使用一种线性搜索方式遍历全部记录才能匹配到 "Tom" 这个姓名，导致查询时间变慢。但是，如果已经为 name 列创建了索引，则查询语句可以直接查找 name 属于 'Tom' 的记录，节省查询时间。

简化 join 表达式

在查询语句中进行表的 join 操作，需要进行数据的复杂计算，因此 join 操作是查询效率低下的重要原因之一。我们应该尽可能减少 join 联结操作和 join 表达式的复杂度。可以尝试使用更简单的 join 表达式、子查询或者使用临时表来辅助查询。

例如，下面的查询语句是查找订单表和客户表中的信息：

SELECT o.orderId, o.orderDate, c.customerName FROM orders o JOIN customers c ON o.customerId = c.customerId;

可以简化为：

SELECT orderId, orderDate, customerName FROM orders, customers WHERE orders.customerId = customers.customerId;

使用 WHERE 子句代替 join 表达式会使查询效率更高，如果需要多个 join 操作，我们也可以使用子查询来完成复杂查询。

删除重复的查询语句

在一个查询中多次执行相同的查询语句，会造成查询性能的浪费。为了避免这种情况发生，我们应该尽量减少重复的查询语句，对相同的子查询进行缓存。

例如，下面的 SQL 查询语句，将人员表中不同性别的人数计算出来，并分别在不同的列中显示：

SELECT 
(select count(*) from person where gender='M') as male_count,
(select count(*) from person where gender='F') as female_count;

上面的查询语句中，两个子查询都计算了人员表中性别为 M 或者 F 的人数，可以优化为：

SELECT 
count(CASE WHEN gender='M' THEN 1 END) as male_count,
count(CASE WHEN gender='F' THEN 1 END) as female_count
from person;

这样操作可以减少查询中的重复操作，提升查询速度。

优化 where 条件

where 条件是查询语句中的重要部分，其决定了查询的范围和速度。优化 where 条件是优化查询的关键之一。

例如，下面的 SQL 查询语句需要查询订单表中在 2018 年 3 月 1 日至 4 月 1 日之间生成的订单：

SELECT * FROM orders WHERE orderDate BETWEEN '2018-03-01' AND '2018-04-01';

在 orders 表中，如果没有设置 orderDate 列的索引，则查询语句需要对所有行进行遍历才能找到符合条件的记录，而且在每一次查询时都需要进行一次全表扫描，导致查询速度变慢。优化的方式可以考虑为 orderDate 列建立索引，或者将时间范围更小的数据先进行过滤，缩小查询范围。

总结

以上就是常见的 SQL 优化技巧之一：修剪 SQL 。针对 SQL 执行速度下降的情况，修剪 SQL 可以优化查询性能和减少查询时间，从而提高 SQL 查询效率。综合运用以上的优化技巧，我们可以写出更为高效的 SQL 查询语句。

Markdown 格式如下：

# 修剪 SQL

SQL (Structured Query Language) 是用于访问和管理关系型数据库的标准语言。在编写 SQL 查询时，可能会遇到查询速度变慢的情况，这时候就需要优化 SQL，其中一项优化技巧就是修剪 SQL。

## 什么是修剪 SQL？

修剪 SQL 是指去除 SQL 查询中不必要的语句或者重复的语句，以提高查询性能和减少查询时间。修剪 SQL 通常包括以下几个方面:

- 删除不必要的列
- 使用索引
- 简化 join 表达式
- 删除重复的查询语句
- 优化 where 条件

下面我们将分别介绍每一项优化技巧。

## 删除不必要的列

在查询时，不必要的列会增加查询时间，如果查询语句中有多个表，那么查询语句中包含的所有列都会进行处理。因此，如果你只需要其中几个列，那么就只返回这几个列。

例如，下面的 SQL 查询语句需要从 students 表中查询所有包含最低分数、最高分数和平均分数的学生信息：

SELECT *, MIN(score), MAX(score), AVG(score) FROM students;

这个查询会返回所有学生信息，包括学生的姓名、学号、性别、出生日期等，是多余的。我们可以只选取需要的列并使用基本的聚合函数：

SELECT name, MIN(score), MAX(score), AVG(score) FROM students GROUP BY name;

## 使用索引

索引可以加快查找和数据访问速度。在设计表结构时，应该根据查询频率和查询条件来创建索引，常用的索引类型有B树索引、全文索引等。

例如，如果一个查询语句包含WHERE子句，那么使用WHERE中列的索引可以提高查询速度。下面是一个使用WHERE子句的例子：

SELECT * FROM students WHERE name = 'Tom';

在 students 表中，如果没有以 name 为索引的列，查询语句需要使用一种线性搜索方式遍历全部记录才能匹配到 "Tom" 这个姓名，导致查询时间变慢。但是，如果已经为 name 列创建了索引，则查询语句可以直接查找 name 属于 'Tom' 的记录，节省查询时间。

## 简化 join 表达式

在查询语句中进行表的 join 操作，需要进行数据的复杂计算，因此 join 操作是查询效率低下的重要原因之一。我们应该尽可能减少 join 联结操作和 join 表达式的复杂度。可以尝试使用更简单的 join 表达式、子查询或者使用临时表来辅助查询。

例如，下面的查询语句是查找订单表和客户表中的信息：

SELECT o.orderId, o.orderDate, c.customerName FROM orders o JOIN customers c ON o.customerId = c.customerId;

可以简化为：

SELECT orderId, orderDate, customerName FROM orders, customers WHERE orders.customerId = customers.customerId;

使用 WHERE 子句代替 join 表达式会使查询效率更高，如果需要多个 join 操作，我们也可以使用子查询来完成复杂查询。

## 删除重复的查询语句

在一个查询中多次执行相同的查询语句，会造成查询性能的浪费。为了避免这种情况发生，我们应该尽量减少重复的查询语句，对相同的子查询进行缓存。

例如，下面的 SQL 查询语句，将人员表中不同性别的人数计算出来，并分别在不同的列中显示：

SELECT (select count() from person where gender='M') as male_count, (select count() from person where gender='F') as female_count;

上面的查询语句中，两个子查询都计算了人员表中性别为 M 或者 F 的人数，可以优化为：

SELECT count(CASE WHEN gender='M' THEN 1 END) as male_count, count(CASE WHEN gender='F' THEN 1 END) as female_count from person;

这样操作可以减少查询中的重复操作，提升查询速度。

## 优化 where 条件

where 条件是查询语句中的重要部分，其决定了查询的范围和速度。优化 where 条件是优化查询的关键之一。

例如，下面的 SQL 查询语句需要查询订单表中在 2018 年 3 月 1 日至 4 月 1 日之间生成的订单：

SELECT * FROM orders WHERE orderDate BETWEEN '2018-03-01' AND '2018-04-01';

在 orders 表中，如果没有设置 orderDate 列的索引，则查询语句需要对所有行进行遍历才能找到符合条件的记录，而且在每一次查询时都需要进行一次全表扫描，导致查询速度变慢。优化的方式可以考虑为 orderDate 列建立索引，或者将时间范围更小的数据先进行过滤，缩小查询范围。

## 总结

以上就是常见的 SQL 优化技巧之一：修剪 SQL 。针对 SQL 执行速度下降的情况，修剪 SQL 可以优化查询性能和减少查询时间，从而提高 SQL 查询效率。综合运用以上的优化技巧，我们可以写出更为高效的 SQL 查询语句。