实际工作中，我们每个人难免都会要写SQL，执行SQL，但是有时时候执行非常慢，甚至获得不了结果。这时候你会怎么办？放弃？去苦口婆心的求隔壁房间胡子擦擦的猥琐DBA大叔？

NO，正确方法是先检查一下你的SQL语句。本文虫虫给你列出来用来排查SQL查询比较慢的常见方法和对策。文中所有方法和例子均基于PostgreSQL，当然这些都可以快速移植到MySql和其他数据库，因为SQL语句基本上都是相通的。

了解现状

首先，需要先清楚当前数据的环境情况。数据库是不是很繁忙？有多少用户在线，多少查询在执行？当时失败正处在高峰期？

对策：

可以通过询问数据库来了解数据库当前状态。不需要你去@ DBA或者运维，你只需执行SQL语句就可以获得这些信息：

我们可以通过以下语句列出当前所有运行的和空闲的查询：

select * from pg_stat_activity

下面的语句查找导致锁表的查询：

select pid,usename,pg_blocking_pids(pid) as blocked_by,query as blocked_query from pg_stat_activity where cardinality(pg_blocking_pids(pid))> 0;

锁

表当时正在更新吗？如果你查询时候恰好遇到ETL进程在更新被锁定的表，你也就无法对其查询。

对策：

了解这些ETL更新执行时间，避开这些时间再执行查询。

有针对性的查询

知道了当前数据库的状态。现在可以具体从你的SQL语句入手了。首先看你的SQL语句：SELECT * from XXX

咦，为啥要 SELECT * ？

对策：

如果知识为了了解表的结构，请从模式树获取表字段。

d 表名

为了执行更快，只SELECT具体的字段值，不要用SELECT * ；

如果有一个特别大的表或宽表(表示字段很多)，查询引擎不可能将所有数据都取过来。使用'LIMIT'来限制查询，如果你确实需要关注每一行的内容那另说；

如果要COUNT计算，不要运行查询通过查询结果底部统计行数来获取统计，请使用计算行数的子查询：

select count(*) from(selectidfrom userswhere preferred_language = 'zh_CN'and private_profile = True) as temp;

大小写

PostgreSQL是区分大小写的，这对于Windows下用户习惯SQL Serve的人来说可能有点别扭。

对策：

如果"小写化"或"大写化"数据，比较费劲，在将数据加入查询中之前，先查看字段的形式。

如果在join时候需求，请仅在join一侧使用；尝试使用ILIKE进行不区分大小写的匹配。

避免使用NOT IN

尽量避免使用"IN"或"NOT IN"。此操作需要全表扫描，查询引擎需要对比每一行数据以检查是否满足条件。

对策：

尝试使用"EXCEPT"或"NOT EXISTS"，这些对查询计划的影响远小于"NOT IN"。

CTE

CTE(公共表达式)比子查询更易于阅读，但在PostgreSQL中该角色优化有限，查询优化器无法对其变动约束条件实现查询优化。

对策：

CTE和子查询虽然都很有用，但是都有其适用范围。使用CTE时候请考虑表大小，可能返回的行数以及写入时在CTE中执行的操作。

通配符和模糊查询

在LIKE的开头和结尾使用通配符会降低查询效率。并且可能会获得比预期更多的结果。

对策：

在必需地方使用通配符，通常简易，只在LIKE后的开头或者结尾一端使用:

select name, email,location from users where name like 'CC%';

尝试写入一张表

将几个嵌套查询用作函数进行操作非常昂贵，这时候尝试写入表会更快。

对策：

如果流程有很多步骤，请考虑创建临时表，以便加入较小的数据子集。

视图的视图

视图是引用查询运行的查询结果。如果要调用多个视图，或者更复杂情况下访问视图的视图，要求查询引擎运行多个查询返回结果。

对策：

如果需要每天/每周/每月等定期的查询快照，不是动态过滤的查询视图，请使用定期结果入表，而不要用视图。

如果要使用嵌套视图，请考虑是否有更直接的方法通过编写查询来获取所需的结果，不要使用多个查询的嵌套视图。

索引

索引通过对数据字段序列化来加速查询，可以以让数据库引擎快速定位数据的位置。索引类型决定了索引的工作方式。

对策：

对数据表中需要经常查询的，使用频繁的字段(或者字段组合)加索引。

评估表中现存的索引确保表中没有太多的索引或者有无用的索引。

总结

本文列出了SQL查询中常见可能会导致性能问题事项，并提供具体对策用以优化。当然这些只是给出了一般性质的建议，针对具体问题具体分析才是解决问题的关键。