编写SQL需要注意的细节 Checklist总结

本周技术研究部（TRD）的一名DBA 对我们编写SQL时的一些问题，进行了汇报讲演，以下是来自它的脚本，我在它讲演的基础上写出了自己想表述的，以便于大家相互交流学习。

/*
--注意：准备数据（可略过，非常耗时）
CREATE TABLE CHECK1_T1
(
    ID INT,
    C1 CHAR(8000)
)

CREATE TABLE CHECK1_T2
(
    ID INT,
    C1 CHAR(8000)
)

DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=10000
 BEGIN
    INSERT INTO CHECK1_T1 SELECT @I,'C1'
    INSERT INTO CHECK1_T2 SELECT 10000+@I,'C1'
    
    SET @I=@I+1
 END

CREATE TABLE CHECK2_T1
(
    ID INT,
    C1 CHAR(8000)
)

DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=10000
 BEGIN
    INSERT INTO CHECK2_T1 SELECT @I,'C1'
    
    SET @I=@I+1
 END

INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10001,'C2')

INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10002,'C1')

CREATE TABLE CHECK3_T1
(
    ID INT,
    C1 CHAR(7000)
)

CREATE TABLE CHECK3_T2
(
    ID INT,
    C1 CHAR(7000)
)

DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=20000
 BEGIN
    IF @I%2 =0 
        BEGIN
            INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C1'
        END
    ELSE
        BEGIN
            INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C2'
        END
    
    IF @I%100=0
        BEGIN
            INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I,'C1'
            INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I+50000,'C2'    
        END    
    SET @I=@I+1
 END


CREATE TABLE CHECK4_T1
(
    ID INT,
    C1 CHAR(500),
)

DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=500000
 BEGIN
    IF @I%100000 =0 
        BEGIN
            INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C2'
        END
    ELSE
        BEGIN
            INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C1'
        END
        
    SET @I=@I+1
 END
CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1)

CREATE TABLE CHECK5_T1
(
    ID INT,
    C1 CHAR(10),
)


DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @I<=10000
 BEGIN
    INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'
    IF @I%2=0
    BEGIN
        INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'
    END        
    SET @I=@I+1
 END


*/
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--1、    Union all 代替 Union
 
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE 

--测试一：（26s） 执行计划：表扫描->排序->合并联接
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1  --1W条数据
UNION 
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2  --1W条数据

--测试二： (4s)  执行计划：表扫描->表扫描串联
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1  --1W条数据
UNION ALL
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2  --1W条数据

--总结：测试一中的union 排序和去重合并是相当耗时的，如果不要此功能，大数据时最好加上ALL

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--2、    Exists 代替 Count(*)
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE 

----测试一:  （7s） 执行计划：表扫描-> 流聚合-> 计算矢量
 DECLARE @COUNT INT
 SELECT @COUNT=COUNT(*) FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1'  --1W条数据
 IF @COUNT>0
    BEGIN   
        PRINT 'S'
    END
----测试二:  （0s） 执行计划：常量扫描/表扫描-> 嵌套循环-> 计算标量
 IF EXISTS(SELECT 1 FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1')  --1W条数据
    BEGIN
        PRINT 'S'
    END
    
--总结：判断是否存在，用Exist即可，没必要用COUNT(*)将表的所有记录统计出来，扫描一次
    
--=====================================
--3、    IN（Select COL1 From Table）的代替方式
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE 

--测试一： （3s）执行计划：表扫描 -> 哈希匹配 
SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T2  --400行
WHERE ID IN (SELECT ID FROM CHECK3_T1 WHERE C1='C1')  --2W行

--测试二：（1s）执行计划：表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A  
INNER  JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'  

--测试三：（3s）执行计划：表扫描-> 哈希匹配 
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T1 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1')

--总结：能用INNER JOIN 尽量用它，SQL SERVER在查询时会将关联表进行优化

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--4、    Not Exists 代替 Not In
--测试一：（8s） 执行计划：表扫描-> 嵌套循环 -> 哈希匹配
SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T1  --2W行
WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM CHECK3_T2 WHERE C1='C1')  --400行

--测试二：（4s） 执行计划：表扫描-> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T2 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1')

--总结：尽量不使用NOT IN ，因为会调用嵌套循环，建议使用NOT EXISTS代替NOT IN

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--5、    避免在条件列上使用任何函数

DROP TABLE CHECK4_T1
 
CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1) --加上非聚集索引

---测试一：（4s）执行计划： 索引扫描
SELECT * FROM CHECK4_T1 WHERE RTRIM(C1)='C2'

---测试二：（0s）执行计划： 索引查找
SELECT * FROM CHECK4_T1 WHERE C1='C2'

--总结：where条件里对索引字段使用了函数，会使索引查找变成索引扫描，从而查询效率大幅下降

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--6、    用sp_executesql执行动态sql
 
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE 
 
CREATE PROC UP_CHECK5_T1 (
  @ID INT
)
AS
    SET NOCOUNT ON

    DECLARE @count INT,
            @sql   NVARCHAR(4000)

    SET @sql = 'SELECT @count=count(*) FROM CHECK5_T1 WHERE ID = @ID'

    EXEC sp_executesql @sql,
                       N'@count INT OUTPUT, @ID int',
                       @count OUTPUT,
                       @ID

    PRINT @count 

    
CREATE PROC UP_CHECK5_T2 (
  @ID INT
)
AS
    SET NOCOUNT ON

    DECLARE @sql NVARCHAR(4000)

    SET @sql = 'DECLARE @count INT;SELECT @count=count(*) FROM CHECK5_T1 WHERE ID = ' + CAST(@ID AS VARCHAR(10)) + ';PRINT @count'

    EXEC(@sql) 


---测试一:瞬时
DECLARE @N INT
SET @N=1
WHILE @N<=1000
BEGIN
    EXEC UP_CHECK5_T1 @N
    SET @N=@N+1
END

---测试二:2s
DECLARE @N INT
SET @N=1
WHILE @N<=1000
BEGIN
    EXEC UP_CHECK5_T2 @N
    SET @N=@N+1
END

CREATE CLUSTERED INDEX CIX_ID ON CHECK5_T1(ID)

DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE 

--查看缓存计划
SELECT a.size_in_bytes                                                                               '占用字节数',
       total_elapsed_time / execution_count                                                          '平均时间',
       total_logical_reads / execution_count                                                         '逻辑读',
       usecounts                                                                                     '重用次数',
       SUBSTRING(d.text, (statement_start_offset / 2) + 1, ((CASE statement_end_offset
                                                               WHEN -1 THEN DATALENGTH(text)
                                                               ELSE statement_end_offset
                                                             END - statement_start_offset) / 2) + 1) '语句'
FROM   sys.dm_exec_cached_plans a
       CROSS apply sys.dm_exec_query_plan(a.plan_handle) c,
       sys.dm_exec_query_stats b
       CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(b.sql_handle) d
WHERE  a.plan_handle = b.plan_handle
ORDER  BY total_elapsed_time / execution_count DESC; 

--总结：通过执行下面缓存计划可以看出，第一种完全使用了缓存计划，查询达到了很好的效果；
--而第二种则将缓存计划浪费了，导致缓存很快被占满，这种做法是相当不可取的

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--7、    Left Join 的替代法
--测试一 执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A   --2W行
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'  --400行

--测试二 执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A 
RIGHT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE a.C1='C1'

--测试三 执行计划：表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A 
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'

--总结：三条语句，在执行计划上完全一样，都是走的INNER JOIN的计划，
--因为测试一和测试二中，WHERE语句都包含了LEFT 和RIGHT表的字段，SQLSERVER若发现只要有这个表的字段，则会自动按照INNER JOIN进行处理

--补充测试：（1s）执行计划：表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A  --400行
INNER  JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1'  --2W行
--总结：这里有一个比较有趣的地方，若主表和关联表数据差别很大时，走的执行计划走的另一条路

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--8、    ON(a.id=b.id AND a.tag=3)
--测试一
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A 
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND A.C1='C1'

--测试二
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A 
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1'

--总结：内连接：无论是左表和右表的筛选条件都可以放到WHERE子句中

--测试一
SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A 
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND B.C1='C1'

--测试二
SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A 
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'

--总结：左外连接:当右表中的过滤条件放入ON子句后和WHERE子句后的结果不一样

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--9、   赋值给变量，加Top 1
--测试一：（3s） 执行计划：表扫描
DECLARE @ID INT
SELECT @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'
SELECT @ID 

--测试二：（0s）执行计划：表扫描-> 前几行
DECLARE @ID INT
SELECT TOP 1 @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'
SELECT @ID

--总结：给变量赋值最好都加上TOP 1，一从查询效率上增强，二为了准确性，若表CHECK1_T1有多个值，则会取最后一条记录赋给@ID

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--10、   考虑是否适合用CASE语句
DECLARE @S INT=1
SELECT * FROM CHECK5_T1
WHERE C1=(CASE @S WHEN 1 THEN C1 ELSE 'C2' END)

SELECT * FROM CHECK5_T1
WHERE @S=1 OR C1='C2'


/*--=====================================
12、检查语句是否需要Distinct.  执行计划：表扫描-> 哈希匹配-> 并行度-> 排序
select distinct c1 from CHECK3_T1 

13、禁用Select *，指定具体列名
select c1 from CHECK4_T1
select * from CHECK4_T1

14、Insert into Table（*）,指定具体的列名

15、Isnull,没有必要的时候不要对字段使用isnull，同样会产生无法有效利用索引的问题，
    和避免在筛选列上使用函数同样的原理。
    
16、嵌套子查询，加上查询条件，确保子查询的结果集最小
--=====================================*/