编写高效 SQL 查询的 12 个技巧

在开发业务流程中，SQL 查询技巧的效率对于提高程序员的开发效率来说是至关重要的。以下是一些简单但有效的 SQL 查询技巧。

1. 使用 WHERE 子句来缩小结果集

WHERE 子句被用来过滤查询结果，可以在查询中指定条件来筛选所需的数据。使用 WHERE 子句的好处是可以使查询处理时使用更少的数据，从而提高查询速度。以下是使用 WHERE 子句的一个例子：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

2. 避免使用 SELECT *

在大多数情况下， SELECT * 会返回你所需的数据，但同时也会返回你不需要的数据。在一些情况下，会带来查询效率的问题。如果只需要查询某些特定的列，就应该只选中那些特定的列。

SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = 'value';

3. 使用 JOIN 语句

JOIN 语句可以用来跨越多个表从中合并数据，并且这也是 SQL 的一个强大特性，此时需使用连接符。一个常见的用法是在两个表之间连接一列。以下是一个使用连接符的例子：

SELECT table1.column_name1, table2.column_name2 
FROM table1 
JOIN table2 
ON table1.column_name1 = table2.column_name2;

4. 使用预处理语句

使用预处理语句可以提升你的查询效率。它可以使你的代码更加规范化，并且可以避免 SQL 注入攻击。预处理语句可以提高 SQL 的效率，因为它的查询开销更小。

PREPARE stmt1 FROM 'SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ?';
EXECUTE stmt1 USING @value;

5. 使用索引

使用索引可以提高 SQL 的效率，因为它可以减少查询搜索需要的时间。当查询表时，为了获得更好的查询效率，应该尽可能地使用索引。

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

6. 慎重使用 HAVING 子句

HAVING 子句是用来过滤聚合函数的结果。但是，如果过滤的条件并不是在分组聚合函数的定义之中的话，就会导致使用 HAVING 子句不被优化。因此，使用 HAVING 子句时需要慎重选择。

SELECT COUNT(*), column_name FROM table_name 
GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 1;

7. 使用 EXISTS 来检查关联记录

在查询时，应该避免使用行合并查询，并且使用 EXISTS 子句来进行关联查询。例如：

SELECT column_name FROM table1 WHERE EXISTS 
(SELECT * FROM table2 WHERE table1.column_name = table2.column_name);

8. 限制查询结果集的大小

有一些查询涉及到的结果集太大。在这种情况下，可以使用 LIMIT 子句来控制结果集的大小。

SELECT * FROM table_name LIMIT 10;

9. 使用 UNION 来重组结果

当需要在多个查询结果集中重新组合并且相同列的话，可以使用 UNION 运算符。

SELECT column1 FROM table1 UNION SELECT column2 FROM table2;

10. 避免使用 LIKE 运算符

当使用 LIKE 运算符时，会使查询结果变慢。如果要进行前缀搜索，应该使用全文索引。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'prefix%';

11. 性能优化存储过程

存储过程可用于发送与数据库操作相关的代码，从而提高查询速度。使用存储过程可以将 SQL 查询转换为预处理语句。

CREATE PROCEDURE procedure_name 
LANGUAGE SQL 
BEGIN 
   SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = value; 
END

12. 使用最优的数据库模式

许多数据库模式可以用于存储和查询数据。构建和优化数据库模式的时候需要专业的开发人员来进行数据建模和决策。

Markdown 格式的代码片段如下：

```sql
SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = 'value';

SELECT table1.column_name1, table2.column_name2 
FROM table1 
JOIN table2 
ON table1.column_name1 = table2.column_name2;

PREPARE stmt1 FROM 'SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ?';
EXECUTE stmt1 USING @value;

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

SELECT COUNT(*), column_name FROM table_name 
GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 1;

SELECT column_name FROM table1 WHERE EXISTS 
(SELECT * FROM table2 WHERE table1.column_name = table2.column_name);

SELECT * FROM table_name LIMIT 10;

SELECT column1 FROM table1 UNION SELECT column2 FROM table2;

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'prefix%';

CREATE PROCEDURE procedure_name 
LANGUAGE SQL 
BEGIN 
   SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = value; 
END