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复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。
然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。
下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。
1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。
在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。
（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。
（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。
2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。
在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用JOIN语句代替子查询。
（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用UNION操作符代替OR操作符。
（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用全文索引代替LIKE操作符。
3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。
在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用视图代替多个表。
（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用分表代替过多的字段。
（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用冗余字段代替过多的关联。
复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。
sqlsqerver语句优化方法SQL Server是一种关系型数据库管理系统，可以使用SQL语句对数据进行操作和管理。
优化SQL Server语句可以提高查询和操作数据的效率，使得系统更加高效稳定。
下面列举了10个优化SQL Server语句的方法：1. 使用索引：在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度。
但是要注意不要过度索引，否则会影响插入和更新操作的性能。
2. 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。
3. 使用JOIN替代子查询：在进行关联查询时，使用JOIN操作比子查询更高效。
尽量避免在WHERE子句中使用子查询。
4. 使用EXISTS替代IN：在查询中使用EXISTS操作比IN操作更高效。
因为EXISTS只需要找到一个匹配的行就停止了，而IN需要对所有的值进行匹配。
5. 使用UNION替代UNION ALL：如果对多个表进行合并查询时，如果不需要去重，则使用UNION ALL操作比UNION操作更高效。
6. 使用TRUNCATE TABLE替代DELETE：如果要删除表中的所有数据，使用TRUNCATE TABLE操作比DELETE操作更高效。
因为TRUNCATE TABLE不会像DELETE一样逐行删除，而是直接删除整个表的数据。
7. 使用分页查询：在需要分页显示查询结果时，使用OFFSET和FETCH NEXT操作代替传统的使用ROW_NUMBER进行分页查询。
这样可以减少查询的数据量，提高效率。
8. 避免使用CURSOR：使用游标(CURSOR)会增加数据库的负载，降低查询效率。
如果可能的话，应该尽量避免使用游标。
9. 使用参数化查询：使用参数化查询可以减少SQL注入的风险，同时也可以提高查询的效率。
因为参数化查询会对SQL语句进行预编译，可以复用执行计划。
10. 定期维护数据库：定期清理过期数据、重建索引、更新统计信息等维护操作可以提高数据库的性能。
一、介绍人大金仓数据库人大金仓数据库是我国人民大学开发的一款关系型数据库管理系统，具有高效、可靠、安全的特点。
作为学术界和企业界常用的数据库管理系统之一，人大金仓数据库广泛应用于各个领域，包括教育、科研、金融、医疗等。
二、数据库查询索引数据库查询索引是提高数据库检索效率的重要手段之一。
通过对数据库中的数据建立索引，可以大大加快数据的检索速度，从而提高系统的响应速度和性能。
在人大金仓数据库中，通过使用SQL语句可以对数据库中的数据进行查询和检索操作。
合理地利用数据库查询索引，可以有效地优化SQL语句的执行效率，提高系统的整体性能。
三、优化查询索引的SQL语句为了充分发挥数据库查询索引的作用，需要合理地优化SQL语句。
下面列举了一些优化查询索引的SQL语句的常用方法：1. 确保查询字段被索引覆盖在编写SQL语句时，需要确保查询的字段包含在索引中。
如果查询的字段未被索引覆盖，数据库系统将无法充分利用索引加速查询，从而降低检索效率。
举例：SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column = value;2. 避免在索引列上进行函数操作在SQL语句中，应尽量避免在索引列上进行函数操作，这样会导致数据库系统无法充分利用索引。
如果需要对索引列进行函数操作，可以考虑将函数操作放在查询条件的另一侧，从而保证索引的有效使用。
举例：SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column =func(value);改为：SELECT * FROM table_name WHERE func(indexed_column) =value;3. 尽量避免使用通配符查询在SQL语句中，尽量避免使用通配符查询，因为通配符查询会导致数据库系统无法利用索引进行加速。
如果确实需要使用通配符查询，可以考虑使用左模糊查询（'value'）而不是右模糊查询（'value'），或者使用全文检索等高级技术。
通过分析SQL语句的执行计划优化SQL
1.确定问题SQL：首先要确定哪个SQL语句是需要优化的，可以根据
数据库性能监控或慢查询日志等方式来定位。
2.分析执行计划：执行计划是数据库查询优化的关键，通过分析执行
计划可以了解SQL查询使用的索引、连接方式、数据访问路径等重要信息。
3.选择合适的索引：根据执行计划中的信息，考虑是否需要添加或修
改索引。
适当的索引可以大大提高查询性能，但是过多或不合适的索引也
会拖慢性能。
4.避免全表扫描：全表扫描是非常低效的操作，可以通过添加合适的
索引来避免全表扫描，或者优化查询条件使得数据库可以利用索引进行查询。
5.利用查询缓存：数据库中可能存在查询缓存，可以将频繁查询的SQL语句缓存起来，提高查询性能。
6.合理使用子查询：子查询可以增加数据访问的复杂性，需要谨慎使用。
可以重写SQL语句，将子查询转换为连接查询或者使用临时表等方式
避免子查询的使用。
7.调整SQL语句的顺序：在复杂的SQL语句中，表的连接顺序会影响
查询性能。
可以通过调整表的连接顺序，使得执行计划更为高效。
8.数据库优化：除了优化SQL语句，还可以从数据库本身进行优化，
比如调整数据库的参数配置，增加硬件资源等方式来提高数据库性能。
总之，通过分析SQL语句的执行计划，结合合适的索引和优化技巧，
可以大大提高SQL查询的性能。
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。
尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
sql语句优化面试题在数据库开发和优化领域，SQL语句优化是一个重要的话题。
随着数据量的增长，SQL查询性能的优化变得尤为重要。
本文将介绍一些常见的SQL语句优化面试题，并提供一些解析和最佳实践。
1. 什么是SQL语句优化？SQL语句优化是为了提高数据库查询性能而对SQL查询语句进行的一系列改进和调整的过程。
通过对SQL查询进行优化，可以减少数据库的负载，加快查询速度，提升应用程序的性能。
2. SQL语句优化的方法有哪些？- 索引优化：为表中的关键列创建索引，并确保索引被合理地使用。
- 查询重写：通过改变查询方式或者重写查询语句，使其更加高效。
- 视图优化：使用视图来优化复杂的查询，减少重复性的计算和读取操作。
- 表分区：根据数据特性和查询模式将表划分成多个分区，提高查询效率。
- 缓存优化：通过使用缓存技术，减少对数据库的访问次数，加快查询速度。
3. 请列举一些常见的SQL查询性能问题。
- 缺乏合适的索引导致全表扫描，查询速度慢。
- 过多的连接操作导致查询复杂度高。
- 子查询嵌套层次过多，增加查询开销。
- 数据库统计信息不准确，导致查询优化器做出错误的执行计划。
- 数据库设计模型不合理，导致查询需要多次关联多个表。
4. 如何通过索引优化来提高查询性能？- 确保重要的查询列都有索引，特别是在WHERE和JOIN子句中经常使用的列。
- 避免在索引列上进行函数、计算或者转换操作，这会导致索引失效。
- 确保索引的列的顺序和查询条件的顺序一致，可以减少索引树的搜索次数。
- 如果一次查询中需要访问的数据较少，可以使用覆盖索引来避免对表的访问。
5. 如何避免SQL注入攻击？- 使用参数化查询或者预编译语句，将用户输入的数据作为参数传递给SQL查询。
- 对输入进行严格的合法性验证，过滤掉潜在的恶意字符。
- 使用ORM框架或者存储过程等抽象层来处理SQL查询，减少直接操作数据库的风险。
6. 如何优化复杂查询？- 尽量避免使用嵌套查询，可以使用关联查询或者临时表来替代。
SQL优化的⼏种⽅法及总结优化⼤纲：通过explain 语句帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
SQL语句中的IN包含的值不应该过多。
当只需要⼀条数据的时候，使⽤limit 1。
如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少⽤or。
尽量⽤union all代替union。
不使⽤ORDER BY RAND()。
区分in和exists、not in和not exists。
使⽤合理的分页⽅式以提⾼分页的效率。
查询的数据过⼤，可以考虑使⽤分段来进⾏查询。
避免在where⼦句中对字段进⾏null值判断。
避免在where⼦句中对字段进⾏表达式操作。
必要时可以使⽤force index来强制查询⾛某个索引。
注意查询范围，between、>、<等条件会造成后⾯的索引字段失效。
关于JOIN优化。
优化使⽤1、mysql explane ⽤法 explane显⽰了mysql如何使⽤索引来处理select语句以及连接表。
可以帮助更好的索引和写出更优化的查询语句。
EXPLAIN SELECT*FROM l_line WHERE `status` =1and create_at >'2019-04-11';explain字段列说明table：显⽰这⼀⾏的数据是关于哪张表的type：这是重要的列，显⽰连接使⽤了何种类型。
从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和allpossible_keys：显⽰可能应⽤在这张表中的索引。
如果为空，没有可能的索引。
可以为相关的域从where语句中选择⼀个合适的语句key：实际使⽤的索引。
如果为null，则没有使⽤索引。
很少的情况下，mysql会选择优化不⾜的索引。
这种情况下，可以在select语句中使⽤use index（indexname）来强制使⽤⼀个索引或者⽤ignore index（indexname）来强制mysql忽略索引key_len：使⽤的索引的长度。
sql提高查询效率的方法
SQL是一种用于管理关系型数据库的编程语言，查询是SQL使用最频繁的操作之一。
在处理大量数据时，查询效率的提高尤为重要。
以下是一些提高SQL查询效率的方法：
1. 索引优化：在数据库表中添加索引可以大大提高查询效率。
索引可以加快数据的检索速度，但同时也会增加数据写入的时间和空间开销。
对于经常被查询的字段，可以考虑添加索引。
2. 数据库分区：对于大型数据库，可以将数据分区以减少查询数据量。
分区可以根据数据的时间、ID等分类方式进行。
3. 避免使用SELECT *：当查询数据库时，应该只选择所需的列，而不是选择整个表的所有列。
这样可以减少查询数据量，提高查询效率。
4. 使用子查询：子查询可以将多个查询语句合并为一个查询语句，减少查询次数，提高查询效率。
5. 编写优化的SQL语句：优化SQL语句可以减少数据库的负载，提高查询效率。
例如，使用JOIN代替WHERE子句可以提高查询速度。
6. 合理使用缓存：对于经常被查询的数据，可以将其缓存下来，以减少数据库的读取次数，提高查询效率。
7. 数据库服务器优化：对于大型数据库，可以通过调整数据库服务器的优化参数来提高查询效率。
通过上述方法，可以提高SQL查询效率，在处理大量数据时可以显著减少查询时间和资源消耗。
SQL语句优化建议（09-12）第一条//*ExecutionPlan1.sqlplan 中缺少索引的详细信息查询处理器估计采用以下索引可以将查询开销减少99.9151%。
*//*USE [gh60]GOCREATE NONCLUSTERED INDEX [<Name of Missing Index, sysname,>]ON [dbo].[workflow_fileinbox] ([from_id],[isspecial],[issent])INCLUDE([id],[flow_id],[user_id],[file_id],[step_id],[branch_id],[isattention],[hurrytimes],[wishdate],[days] ,[startdate],[checkindate],[sentdate],[leaveword],[token])GO*/第二条//*ExecutionPlan1.sqlplan 中缺少索引的详细信息查询处理器估计采用以下索引可以将查询开销减少50.609%。
*//*USE [gh60]GOCREATE NONCLUSTERED INDEX [<Name of Missing Index, sysname,>]ON [dbo].[workflow_fileattach] ([file_id])INCLUDE([id],[user_id],[outuser_id],[title],[topic_id],[type],[ver],[lastver],[createdate],[startdate],[enddate ],[checkout],[serverfile],[filename],[fileext],[filesize],[descn])GO*/第三条//*ExecutionPlan1.sqlplan 中缺少索引的详细信息查询处理器估计采用以下索引可以将查询开销减少93.8037%。
SQL优化查询速度的方法
1、优化SQL语句：
（1）改善SQL语句的语法和逻辑结构
SQL语法的效率取决于SQL的结构，要想提高SQL的查询结果，需要
有良好的结构来表达，常见的结构如下：
（1）尽可能使用join操作，而不是使用函数，比如使用inner
join或outer join替代union all或sub queries;
（2）优化where子句，尽量将where中的查询条件尽量细化，以提
高查询速度；
（3）尽量使用到sql的索引功能，使用合适的索引可以大大提高
sql语句的执行效率；
（4）考虑使用exists和not exists代替in和not in，因为in和not in只能执行单表查询，而exists和not exists可以实现多表查询，提高查询效率；
（5）尽量避免使用order by和group by，它们会对结果集进行排
序和分组，浪费大量时间；
（6）尽量避免使用like操作符，因为它会导致索引失效。
（2）利用缓存技术优化查询
缓存技术是指将查询条件放在缓存中，根据缓存的内容来提高查询速度。
在同一个环境中，如果时间跨度较长，可以考虑使用缓存技术，以提
高查询速度。
（3）优化sql语句的执行计划
sql语句的执行计划是指sql语句经过编译后，数据库系统根据具体的sql语句结构和条件给出的执行计划，优化sql语句的执行计划则指在sql语句的结构和条件不变的前提下。
标题 : 基于索引的SQL语句优化之降龙十八掌第一掌避免对列的操作 3第二掌避免不必要的类型转换 4第三掌增加查询的范围限制 4第四掌尽量去掉"IN"、"OR" 4第五掌尽量去掉 "<>" 5第六掌去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULL 5第七掌索引提高数据分布不均匀时查询效率 5第八掌利用HINT强制指定索引 6第九掌屏蔽无用索引 6第十掌分解复杂查询，用常量代替变量 7第十一掌 like子句尽量前端匹配 7第十二掌用Case语句合并多重扫描 7第十三掌使用nls_date_format 8第十四掌使用基于函数的索引 8第十五掌基于函数的索引要求等式匹配 9第十六掌使用分区索引 9第十七掌使用位图索引 9第十八掌决定使用全表扫描还是使用索引 91 前言客服业务受到SQL语句的影响非常大，在规模比较大的局点，往往因为一个小的SQL语句不够优化，导致数据库性能急剧下降，小型机idle所剩无几，应用服务器断连、超时，严重影响业务的正常运行。
因此，称低效的SQL语句为客服业务的‘恶龙’并不过分。
数据库的优化方法有很多种，在应用层来说，主要是基于索引的优化。
本次秘笈根据实际的工作经验，在研发原来已有的方法的基础上，进行了一些扩充，总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌，希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’。
2 总纲l 建立必要的索引这次传授的降龙十八掌，总纲只有一句话：建立必要的索引，这就是后面降龙十八掌的内功基础。
这一点看似容易实际却很难。
难就难在如何判断哪些索引是必要的，哪些又是不必要的。
判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助。
具体到方法上，就必须熟悉数据库应用程序中的所有SQL语句，从中统计出常用的可能对性能有影响的部分SQL，分析、归纳出作为Where条件子句的字段及其组合方式；在这一基础上可以初步判断出哪些表的哪些字段应该建立索引。
其次，必须熟悉应用程序。
必须了解哪些表是数据操作频繁的表；哪些表经常与其他表进行连接；哪些表中的数据量可能很大；对于数据量大的表，其中各个字段的数据分布情况如何；等等。
对于满足以上条件的这些表，必须重点关注，因为在这些表上的索引，将对SQL语句的性能产生举足轻重的影响。
不过下面还是总结了一下降龙十八掌内功的入门基础，建立索引常用的规则如下：1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。
一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。
因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。
另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
3 降龙十八掌第一掌避免对列的操作★★★★任何对列的操作都可能导致全表扫描，这里所谓的操作包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等式的右边，甚至去掉函数。
例1：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但30万行数据情况下执行速度却非常慢：select * from record where substrb(CardNo,1,4)='5378'(13秒)select * from record where amount/30< 1000（11秒）select * from record where to_char(ActionTime,'yyyymmdd')='19991201'（10秒）由于where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐行计算得到的，因此它不得不进行表扫描，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表扫描，因此将SQL重写如下：select * from record where CardNo like '5378%'（< 1秒）select * from record where amount < 1000*30（< 1秒）select * from record where ActionTime= to_date ('19991201' ,'yyyymmdd')（< 1秒）差别是很明显的！第二掌避免不必要的类型转换需要注意的是，尽量避免潜在的数据类型转换。
如将字符型数据与数值型数据比较，ORACLE 会自动将字符型用to_number()函数进行转换，从而导致全表扫描。
例2：表tab1中的列col1是字符型（char)，则以下语句存在类型转换：select col1,col2 from tab1 where col1>10，应该写为： select col1,col2 from tab1 where col1>'10'。
第三掌增加查询的范围限制增加查询的范围限制，避免全范围的搜索。
例3：以下查询表record 中时间ActionTime小于2001年3月1日的数据：select * from record where ActionTime < to_date ('20010301' ,'yyyymm') 查询计划表明，上面的查询对表进行全表扫描，如果我们知道表中的最早的数据为2001年1月1日，那么，可以增加一个最小时间，使查询在一个完整的范围之内。
修改如下： select * from record whereActionTime < to_date ('20010301' ,'yyyymm')and ActionTime > to_date ('20010101' ,'yyyymm')后一种SQL语句将利用上ActionTime字段上的索引，从而提高查询效率。
把'20010301'换成一个变量，根据取值的机率，可以有一半以上的机会提高效率。
同理，对于大于某个值的查询，如果知道当前可能的最大值，也可以在Where子句中加上“AND 列名< MAX(最大值)”。
第四掌尽量去掉"IN"、"OR"含有"IN"、"OR"的Where子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
例4： select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）可以考虑将or子句分开：select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1'然后再做一个简单的加法，与原来的SQL语句相比，查询速度更快。
第五掌尽量去掉 "<>" 改为用相反的’=’必要时用or连接尽量去掉 "<>"，避免全表扫描，如果数据是枚举值，且取值范围固定，则修改为"OR"方式。
例5：UPDATE SERVICEINFO SET STATE=0 WHERE STATE<>0;以上语句由于其中包含了"<>"，执行计划中用了全表扫描（TABLE ACCESS FULL），没有用到state字段上的索引。
实际应用中，由于业务逻辑的限制，字段state为枚举值，只能等于0，1或2，而且，值等于=1，2的很少，因此可以去掉"<>"，利用索引来提高效率。
修改为：UPDATE SERVICEINFO SET STATE=0 WHERE STATE = 1 OR STATE = 2 。
进一步的修改可以参考第4种方法。
第六掌去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULLWhere字句中的IS NULL和IS NOT NULL将不会使用索引而是进行全表搜索，因此需要通过改变查询方式，分情况讨论等方法，去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULL。
第七掌索引提高数据分布不均匀时查询效率索引的选择性低，但数据的值分布差异很大时，仍然可以利用索引提高效率。
A、数据分布不均匀的特殊情况下，选择性不高的索引也要创建。
表ServiceInfo中数据量很大，假设有一百万行，其中有一个字段DisposalCourseFlag，取值范围为枚举值：[0，1，2，3，4，5，6，7]。
按照前面说的索引建立的规则，“选择性不高的字段不应该建立索引，该字段只有8种取值，索引值的重复率很高，索引选择性明显很低，因此不建索引。
然而，由于该字段上数据值的分布情况非常特殊，具体如下表：取值范围 1~5 6 7占总数据量的百分比 1% 98% 1%而且，常用的查询中，查询DisposalCourseFlag<6 的情况既多又频繁，毫无疑问，如果能够建立索引，并且被应用，那么将大大提高这种情况的查询效率。
因此，我们需要在该字段上建立索引。
