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【摘 要】查询语句的效率不高对数据库性能产生影响，为提升数据库系统的性能，应就SQL语句实施合理的优化，其实即为：把性能不高的SQL语句变为功能一样、而性能优异的一种SQL语句，通过对优化方法和技巧的研究提高SQL语句的效率，在一定程度上也就提高了查询的效率。
【关键词】数据库 SQL 语句的优化
设计、开发以及成品这些是数据库系统的一个生命周期。对于设计环节，针对数据库性能实施优化，花费最少、收益最高；但对于成品环节，又就数据库实施性能优化，花费最多、但收益最低。针对数据库性能优化而言，一般能对硬件、操作系统、数据库参数以及应用程序的优化。对硬件进行升级即为最普遍的优化办法，按照资料统计，可以看出，针对硬件、操作系统以及数据库参数作出的优化，得到的性能增加，全部加起来大概只提高40%左右，而60%的提升是来自对应用程序的优化；很多优化学者说，就应用程序实施优化，能让系统的性能增加80%。应用程序优化一般包括二方面：源代码以及SQL语句，源代码的优化因为牵涉到对程序逻辑的变更，对风险、时间与成本的要求非常高，但是就数据库系统性能的增加收效不好；因此常常运用对SQL语句的优化。
一、优化SQL语句的原因
对于数据库系统，最基本、常用、繁杂的操作就是查询，该操作在全部数据库操作之中占到的比例最高。在数据库系统累积达到某种程度，查询之时要是运用单条顺序扫描，扫描一次全部的记录会消耗掉几十分钟，有时更会几个小时，进而，系统失去即实的使用价值。运用何种查询策略，可以让查询时间变成几秒、几秒，如何更精确、简便的得到查询结果，就是要对SQL语句的优化问题。
查询优化为尽力找出和给定的表达式等价，同时执行效率很好的表达式，某查询通常存在多种实现方法，主要为怎样找出和它等价、同时操作时间花费少的一种表达式，查询优化关注的问题是怎样省时、省空间以及效率高。优化的核心问题是尽可能减少查询中各表的参与加工的数据量，最终实现优化空间与时间这一目的。
首先，因为SQL语句为就数据库实施操作的仅有途径，其决定了数据库系统的性能。
其次，因为SQL语句花费70%到90%的数据库资源。
第三，SQL语句因为和程序设计逻辑相独立，就SQL语句实施优化，影响不了程序逻辑。
再次，SQL语句本身存在不一样的写法，而于性能上有着很大差异。
最后，因为SQL语句学起来很简单，然而精通较难。
二、如何实施SQL语句优化
优化SQL语句的方法主要通过重写实施优化，DBA、有时也是资深程序员会对SQL语句执行计划进行合理研究，根据经验，对SQL语句重写，再就性能与结果作出对比，以便寻求到性能比较好的SQL语句。
（一）在查询Select语句中用Where子句限制返回的行数,避免表扫描,若返回不必要的数据，既浪费了服务器的I/O资源，又加重了网络的负担降低性能。
（二）在查询时不要返回不需要的行、列。
（三）在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。
（四）select中Where子句选择所有合适的行，Group By用来分组统计行，Having子句用来剔除多余的分组。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快，Havin子句仅在聚集 Group By子句收集行之后才施加限制，这样导致全表扫描后再选择，若可以使用Where子句来代替 Having，则在扫描表的同时就进行了选择，其查询效率大大提高了。但是当Having子句用于聚集函数时不能由WHERE代替时则必须使用Having。
三、提升SQL语句的开发水平
（一）WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如：
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。
（二）查询表顺序的影响
在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及没有对表进行统计分析的情况下，就会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服务器资源的数据交叉。
四、写出专家级的SQL语句
查询优化是关键的问题，其重点在于如何提高 SQL 的执行效率，所以选择什么样的查询语句是关键。进行数据库开发及其维护的时候，查询的优化能够提升系统的性能，针对很大数据量的数据库系统而言，显得更加重要。
写SQL语句时更主要的是理解优化的目的，所有的数据库优化就是一个原则，尽量少的逻辑读，尽量少的占内存，所以那些优化的细节并不是主要的，而是如何从运行的系统迅速定位问题，如果从SQL设计初期避免问题才是关键，它就能帮用户找到最佳的写法。
参考文献 ：
[1]张孔倚．关于人工智能技术在情报检索中的应用．山西大学学报，2007（3）
[2]李明，沈红君．情报检索智能化．情报理论与实践，2005（6）
[3]涂序彦．人工智能及其应用．北京：清华大学出版社，2006。
【关键词】数据库 SQL 语句的优化
设计、开发以及成品这些是数据库系统的一个生命周期。对于设计环节，针对数据库性能实施优化，花费最少、收益最高；但对于成品环节，又就数据库实施性能优化，花费最多、但收益最低。针对数据库性能优化而言，一般能对硬件、操作系统、数据库参数以及应用程序的优化。对硬件进行升级即为最普遍的优化办法，按照资料统计，可以看出，针对硬件、操作系统以及数据库参数作出的优化，得到的性能增加，全部加起来大概只提高40%左右，而60%的提升是来自对应用程序的优化；很多优化学者说，就应用程序实施优化，能让系统的性能增加80%。应用程序优化一般包括二方面：源代码以及SQL语句，源代码的优化因为牵涉到对程序逻辑的变更，对风险、时间与成本的要求非常高，但是就数据库系统性能的增加收效不好；因此常常运用对SQL语句的优化。
一、优化SQL语句的原因
对于数据库系统，最基本、常用、繁杂的操作就是查询，该操作在全部数据库操作之中占到的比例最高。在数据库系统累积达到某种程度，查询之时要是运用单条顺序扫描，扫描一次全部的记录会消耗掉几十分钟，有时更会几个小时，进而，系统失去即实的使用价值。运用何种查询策略，可以让查询时间变成几秒、几秒，如何更精确、简便的得到查询结果，就是要对SQL语句的优化问题。
查询优化为尽力找出和给定的表达式等价，同时执行效率很好的表达式，某查询通常存在多种实现方法，主要为怎样找出和它等价、同时操作时间花费少的一种表达式，查询优化关注的问题是怎样省时、省空间以及效率高。优化的核心问题是尽可能减少查询中各表的参与加工的数据量，最终实现优化空间与时间这一目的。
首先，因为SQL语句为就数据库实施操作的仅有途径，其决定了数据库系统的性能。
其次，因为SQL语句花费70%到90%的数据库资源。
第三，SQL语句因为和程序设计逻辑相独立，就SQL语句实施优化，影响不了程序逻辑。
再次，SQL语句本身存在不一样的写法，而于性能上有着很大差异。
最后，因为SQL语句学起来很简单，然而精通较难。
二、如何实施SQL语句优化
优化SQL语句的方法主要通过重写实施优化，DBA、有时也是资深程序员会对SQL语句执行计划进行合理研究，根据经验，对SQL语句重写，再就性能与结果作出对比，以便寻求到性能比较好的SQL语句。
（一）在查询Select语句中用Where子句限制返回的行数,避免表扫描,若返回不必要的数据，既浪费了服务器的I/O资源，又加重了网络的负担降低性能。
（二）在查询时不要返回不需要的行、列。
（三）在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。
（四）select中Where子句选择所有合适的行，Group By用来分组统计行，Having子句用来剔除多余的分组。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快，Havin子句仅在聚集 Group By子句收集行之后才施加限制，这样导致全表扫描后再选择，若可以使用Where子句来代替 Having，则在扫描表的同时就进行了选择，其查询效率大大提高了。但是当Having子句用于聚集函数时不能由WHERE代替时则必须使用Having。
三、提升SQL语句的开发水平
（一）WHERE后面的条件顺序影响
WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如：
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。
（二）查询表顺序的影响
在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及没有对表进行统计分析的情况下，就会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服务器资源的数据交叉。
四、写出专家级的SQL语句
查询优化是关键的问题，其重点在于如何提高 SQL 的执行效率，所以选择什么样的查询语句是关键。进行数据库开发及其维护的时候，查询的优化能够提升系统的性能，针对很大数据量的数据库系统而言，显得更加重要。
写SQL语句时更主要的是理解优化的目的，所有的数据库优化就是一个原则，尽量少的逻辑读，尽量少的占内存，所以那些优化的细节并不是主要的，而是如何从运行的系统迅速定位问题，如果从SQL设计初期避免问题才是关键，它就能帮用户找到最佳的写法。
参考文献 ：
[1]张孔倚．关于人工智能技术在情报检索中的应用．山西大学学报，2007（3）
[2]李明，沈红君．情报检索智能化．情报理论与实践，2005（6）
[3]涂序彦．人工智能及其应用．北京：清华大学出版社，2006。