drop、delete与truncate分别在什么场景之下使用？

对比一下他们的区别：

drop table

• 1)属于DDL

• 2)不可回滚

• 3)不可带where

• 4)表内容和结构删除

• 5)删除速度快

truncate table

• 1)属于DDL

• 2)不可回滚

• 3)不可带where

• 4)表内容删除

• 5)删除速度快

delete from

• 1)属于DML

• 2)可回滚

• 3)可带where

• 4)表结构在，表内容要看where执行的情况

• 5)删除速度慢,需要逐行删除

• 不再需要一张表的时候，用drop

• 想删除部分数据行时候，用delete，并且带上where子句

• 保留表而删除所有数据的时候用truncate

索引的特点

• （1）索引一旦建立,** Oracle管理系统会对其进行自动维护**, 而且由Oracle管理系统决定何时使用索引

• （2）用户不用在查询语句中指定使用哪个索引

• （3）在定义primary key或unique约束后系统自动在相应的列上创建索引

• （4）用户也能按自己的需求，对指定单个字段或多个字段，添加索引

需要注意的是：Oracle是自动帮我们管理索引的，并且如果我们指定了primary key或者unique约束，系统会自动在对应的列上创建索引..

什么时候【要】创建索引

• （1）表经常进行 SELECT 操作

• （2）表很大(记录超多)，记录内容分布范围很广

• （3）列名经常在 WHERE 子句或连接条件中出现

什么时候【不要】创建索引

• （1）表经常进行 INSERT/UPDATE/DELETE 操作

• （2）表很小(记录超少)

• （3）列名不经常作为连接条件或出现在 WHERE 子句中

索引优缺点：

• 索引加快数据库的检索速度

• 索引降低了插入、删除、修改等维护任务的速度(虽然索引可以提高查询速度，但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降，因为大部分数据更新需要同时更新索引)

• 唯一索引可以确保每一行数据的唯一性，通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能

• 索引需要占物理和数据空间

索引分类：

• 唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值

• 主键索引：为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的，并且不能为空

• 聚集索引(Clustered)：表中各行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，每个表只能有一个

• 非聚集索引(Non-clustered)：非聚集索引指定表的逻辑顺序。数据存储在一个位置，索引存储在另一个位置，索引中包含指向数据存储位置的指针。可以有多个，小于249个

深入理解索引可参考：

• https://kb.cnblogs.com/page/45712/

• https://www.cnblogs.com/drizzlewithwind/p/5707058.html

SQL 约束有哪几种？

• NOT NULL: 用于控制字段的内容一定不能为空（NULL）。

• UNIQUE: 控件字段内容不能重复，一个表允许有多个 Unique 约束。

• PRIMARY KEY: 也是用于控件字段内容不能重复，但它在一个表只允许出现一个。

• FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值之一。

• CHECK: 用于控制字段的值范围。

SQL优化

在我们书写SQL语句的时候，其实书写的顺序、策略会影响到SQL的性能，虽然实现的功能是一样的，但是它们的性能会有些许差别。

因此，下面就讲解在书写SQL的时候，怎么写比较好。

①选择最有效率的表名顺序

数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表将被最先处理

在FROM子句中包含多个表的情况下：

• 如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表，写在最后，然后依次类推

• 也就是说：选择记录条数最少的表放在最后

如果有3个以上的表连接查询：

• 如果三个表是有关系的话，将引用最多的表，放在最后，然后依次类推。

• 也就是说：被其他表所引用的表放在最后

例如：查询员工的编号，姓名，工资，工资等级，部门名

emp表被引用得最多，记录数也是最多，因此放在form字句的最后面

select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal)          

②WHERE子句中的连接顺序

数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。

emp.sal可以过滤多条记录，写在WHERE字句的最右边

      select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
      from dept,emp
      where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500) 

③SELECT子句中避免使用*号

我们当时学习的时候，“*”号是可以获取表中全部的字段数据的。

• 但是它要通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更多的时间

• 使用*号写出来的SQL语句也不够直观。

④用TRUNCATE替代DELETE

这里仅仅是：删除表的全部记录，除了表结构才这样做。

DELETE是一条一条记录的删除，而Truncate是将整个表删除，保留表结构，这样比DELETE快

⑤多使用内部函数提高SQL效率

例如使用mysql的concat()函数会比使用||来进行拼接快，因为concat()函数已经被mysql优化过了。

⑥使用表或列的别名

如果表或列的名称太长了，使用一些简短的别名也能稍微提高一些SQL的性能。毕竟要扫描的字符长度就变少了。。。

⑦多使用commit

comiit会释放回滚点…

⑧善用索引

索引就是为了提高我们的查询数据的，当表的记录量非常大的时候，我们就可以使用索引了。

⑨SQL写大写

我们在编写SQL    的时候，官方推荐的是使用大写来写关键字，因为Oracle服务器总是先将小写字母转成大写后，才执行

⑩避免在索引列上使用NOT

因为Oracle服务器遇到NOT后，他就会停止目前的工作，转而执行全表扫描

①①避免在索引列上使用计算

WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描，这样会变得变慢

①②用 >= 替代 >

      低效：
      SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO > 3   
      首先定位到DEPTNO=3的记录并且扫描到第一个DEPT大于3的记录
      高效：
      SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >= 4  
      直接跳到第一个DEPT等于4的记录

①③用IN替代OR

      select * from emp where sal = 1500 or sal = 3000 or sal = 800;
      select * from emp where sal in (1500,3000,800);

①④总是使用索引的第一个列

如果索引是建立在多个列上，只有在它的第一个列被WHERE子句引用时，优化器才会选择使用该索引。 当只引用索引的第二个列时，不引用索引的第一个列时，优化器使用了全表扫描而忽略了索引

      create index emp_sal_job_idex
      on emp(sal,job);
      ----------------------------------
      select *
      from emp  
      where job != 'SALES';    


      上边就不使用索引了。

数据库结构优化

• 1）范式优化： 比如消除冗余（节省空间。。）

• 2）反范式优化：比如适当加冗余等（减少join）

• 3）拆分表： 垂直拆分和水平拆分

服务器硬件优化

这个么多花钱咯！

SQL优化的具体操作：

1、在表中建立索引，优先考虑where、group by使用到的字段。

2、尽量避免使用select *，返回无用的字段会降低查询效率。如下：

SELECT * FROM t 

优化方式：使用具体的字段代替*，只返回使用到的字段。

3、尽量避免使用in 和not in，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)

SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

优化方式：如果是连续数值，可以用between代替。如下：

SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3

如果是子查询，可以用exists代替。如下：

SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

4、尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3

优化方式：可以用union代替or。如下：

SELECT * FROM t WHERE id = 1
UNION
SELECT * FROM t WHERE id = 3

（PS：如果or两边的字段是同一个，如例子中这样。貌似两种方式效率差不多，即使union扫描的是索引，or扫描的是全表）

5、尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%li%'

优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE 'li%'

6、尽量避免进行null值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

优化方式：可以给字段添加默认值0，对0值进行判断。如下：

SELECT * FROM t WHERE score = 0

7、尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9

SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

优化方式：可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9

SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

8、当数据量大时，避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件，我们会默认使用该条件，数据库引擎会放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE 1=1

优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没where加where，有where加and。