sql语句in查询怎么优化?sql语句的优化方式
常用的sql语句优化的方式:
1.为了提高查询效率，优先原则是避免全表扫描，在where子句的列以及order by涉及的列建立索引。 如：
select * from A where name ='zhangsan' order by id ;
在这我们可以建立一个更高效的 联合 索引Inde x(name,id);
2.不要使用select * from table这样的语句，要用具体的列名代替“*”，避免全表扫描。
3.模糊查询时候的优化。 如： 优化前：
select id,name from A where name like "%张%"；
这样写的话，一定会走全表扫描，效率很低; 优化后：
select id,name from A where name like "张%";
4.尽量避免在where子句中使用 != 、< 、>操作符号，不然引擎会放弃使用索引，还是走全表扫描。
5.尽量避免在where子句中使用 is null 或者 is not null 这样的，否则会进行全表扫描。我们可以在设计表字段时候给字段设置为默认值0，不要设置为NULL。
6.where子句中尽量避免使用“or”，我们可以使用union all 来替换，如果使用“or”,索引就会失效而会全表扫描。 如： 优化前：
select id from A where age=1 or age=2;
优化后：
select id from A where age=1 union all select id from A where age=2;
7.where子句中尽量少用in 或者 not in ,不然的话，会丢弃索引进行全表扫描。我们可以 between 替换in 。如： 优化前：
select id from A where age in (1,2,3);
优化后：
select id from A where age between 1 and 3;
8.where 子句中尽量避免对字段进行函数操作，不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则会放弃索引进行全表扫描。如： 优化前：
select id from A where year(createtime) <2020; select id from t where substring(name,1,3)='abc' --name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 --'2005-11-30'生成的id
优化后：
select id from A where createtime < '2020-01-01'; select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
9.exist 代替 in 如： 优化前：
select * from A where id in ( select id from B ) ;
优化后：
select * from A where id exists ( select 1 from A.id= B.id );
10.使用join 来代替子查询。如： 优化前：
select * from A where exists (select * from B where id>=3000 and A.id=B.id);
优化后：
select * from A inner join B on A.id=B.id where b.id>=3000;
11.如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
12.应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100;
优化后：
select id from t hwere num=100*2
13.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
14. 并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16. 应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19. 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
20. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22. 临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26. 使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27. 与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28. 在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29. 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30. 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
以上就是常用的sql语句优化的方法, 欢迎大家补充
