<select 语句1>
union
<select 语句2>
union
<select 语句3>
...

满足union的语句必须满足：1.列数相同。 2.对应列数的数据类型要保持兼容。

执行过程：

依次执行select语句-->>合并结果集--->>对结果集进行排序，过滤重复记录。

select * from 
(( orde o  left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
inner join product p on op.proNum=p.productnum)  where p.id<10000
union
select * from 
(( orde o  left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
inner join product p on op.proNum=p.productnum)  where p.id<20000 and p.id>=10000
union
select * from 
(( orde o  left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
inner join product p on op.proNum=p.productnum)  where p.id>20000   ---这里可以写p.id>100 结果一样，因为他筛选过啦

----------------------------------对比上下两个语句-----------------------------------------
select * from 
(( orde o  left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
inner join product p on op.proNum=p.productnum) 

由此可见效率确实低，所以不是在必要情况下避免使用。其实有他执行的第三部：对结果集进行排序，过滤重复记录。就能看出不是什么好鸟。然而不对结果集排序过滤，显然效率是比union高的，那么不排序过滤的关键字有吗？答，有，他是union all，使用union all能对union进行一定的优化。。

4.判断表中是否存在数据

select count(*) from product 
select top(1) id from product

很显然下面完胜

5.连接查询的优化

首先你要弄明白你想要的数据是什么样子的，然后再做出决定使用哪一种连接，这很重要。

各种连接的取值大小为：

• 内连接结果集大小取决于左右表满足条件的数量
• 左连接取决与左表大小，右相反。
• 完全连接和交叉连接取决与左右两个表的数据总数量

select * from 
( (select * from orde where OrderId>10000) o  left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )

select * from 
( orde o left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
 where o.OrderId>10000

由此可见减少连接表的数据数量可以提高效率。

insert插入优化

--创建临时表
create table #tb1
(
 id int,
 name nvarchar(30),
 createTime datetime
)
declare @i int
declare @sql varchar(1000)
set @i=0
while (@i<100000)  --循环插入10w条数据
begin
  set @i=@i+1
  set @sql=‘ insert into #tb1 values(‘+convert(varchar(10),@i)+‘,‘‘erzi‘+convert(nvarchar(30),@i)+‘‘‘,‘‘‘+convert(nvarchar(30),getdate())+‘‘‘)‘
  exec(@sql)
end

我这里运行时间是51秒

--创建临时表
create table #tb2
(
 id int,
 name nvarchar(30),
 createTime datetime
)

declare @i int
declare @sql varchar(8000)
declare @j int
set @i=0
while (@i<10000)  --循环插入10w条数据
begin 
 set @j=0
 set @sql=‘ insert into #tb2 select ‘+convert(varchar(10),@i*100+@j)+‘,‘‘erzi‘+convert(nvarchar(30),@i*100+@j)+‘‘‘,‘‘‘+convert(varchar(50),getdate())+‘‘‘‘
 set @i=@i+1
 while(@j<10)
 begin   
   set @sql=@sql+‘ union all select ‘+convert(varchar(10),@i*100+@j)+‘,‘‘erzi‘+convert(nvarchar(30),@i*100+@j)+‘‘‘,‘‘‘+convert(varchar(50),getdate())+‘‘‘‘
   set @j=@j+1
 end 
 exec(@sql)
end

drop table #tb2
select count(1) from #tb2

我这里运行时间大概是20秒

分析说明：insert into select批量插入，明显提升效率。所以以后尽量避免一个个循环插入。

优化修改删除语句

如果你同时修改或删除过多数据，会造成cpu利用率过高从而影响别人对数据库的访问。

如果你删除或修改过多数据，采用单一循环操作，那么会是效率很低，也就是操作时间过程会很漫长。

这样你该怎么做呢？

折中的办法就是，分批操作数据。

delete product where id<1000
delete product where id>=1000 and id<2000
delete product where id>=2000 and id<3000
.....

当然这样的优化方式不一定是最优的选择，其实这三种方式都是可以的，这要根据你系统的访问热度来定夺，关键你要明白什么样的语句是什么样的效果。

sql语句的优化分析

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