SQLServer多表查询优化方案集锦

SQL Server多表查询的优化方案是本文我们主要要介绍的内容，本文我们给出了优化方案和具体的优化实例，接下来就让我们一起来了解一下这部分内容。

1.执行路径

ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就

可能要几十秒了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.

2.选择最有效率的表名顺序(记录少的放在后面)

ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.

例如:

表 TAB1 16,384 条记录

表 TAB2 1条记录

选择TAB2作为基础表 (最好的方法)

select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒

选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)

select count(*) from tab2,tab1    执行时间26.09秒

如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.

例如:    EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.

SELECT * 
FROM LOCATION L , 
    CATEGORY C, 
    EMP E 
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000 
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO 
AND E.LOCN = L.LOCN  

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