### 编写高效率SQL的关键技巧与注意事项
#### 一、高效数据操作技巧
**1. 数据复制**
在进行数据复制时，确保只复制必要的数据是至关重要的。例如，在将部分或全部字段从一个表复制到另一个表时，应当明确指定需要复制哪些列，而不是简单地使用 `SELECT *`。这有助于避免不必要的数据冗余和潜在的数据质量问题。
示例代码：
```sql
INSERT INTO LOAN.LS_KMRJZ (
SELECT * FROM LOANMLIB.TMP_KMRJZ
WHERE LMBANK = "+jgdm+" AND LMCURY = "+hbzl+" AND LMACCT = '"+kmdh+"'
AND LMTRXD = "+jyrq+")
```
在这个例子中，应当明确列出需要复制的列名，而非使用 `SELECT *`。
**2. 删除数据**
删除数据时需要特别小心，以防止意外删除过多的数据。即使不是通过主键删除，也应该仔细检查删除条件，确保不会误删数据。
示例代码：
```sql
DELETE FROM LOANMLIB.TMP_KMRJZW
WHERE LMBANK = "+jgdm+" AND LMCURY = "+hbzl+"
AND LMACCT = '"+kmdh+"' AND LMTRXD = "+jyrq+""
```
这里建议添加更具体的条件来限制删除的范围。
**3. 更新数据**
更新数据时必须谨慎选择更新的范围。如果更新条件不当，可能会导致全表更新或者数据冲突。
示例代码：
```sql
UPDATE 客户信息表 SET 客户信息表.最新评级结果 = (SELECT 评级结果表.最新评级结果 FROM 评级结果表 WHERE 评级结果表.客户编号 = 客户信息表.客户编号)
```
在这个例子中，如果没有添加适当的条件，可能会导致全表更新。正确的做法是在 `UPDATE` 语句中加入额外的条件来限定更新的范围。
**4. 使用 CASE WHEN 表达式**
`CASE WHEN` 表达式可以用来根据不同的条件返回不同的结果。这对于复杂的数据处理非常有用。
示例代码：
```sql
CASE LMLNSS WHEN '' THEN (CASE LMLNSQ WHEN '' THEN 0 ELSE CAST(LMLNSQ AS INT) END) ELSE CAST(LMLNSS AS INT) END
```
这种表达式的使用可以帮助我们处理各种特殊情况，比如将空字符串转换为数值类型。
**5. 处理日期类型的空值**
当日期类型的字段为空时，可以将其设置为一个特定的默认日期，如 `'1900-01-01'`，而不是留空。
示例代码：
```sql
CASE LMEPBD WHEN 0 THEN '1900-01-01' ELSE (SUBSTR((CAST(LMEPBD AS CHAR(8))), 1, 4)) || '-' || (SUBSTR((CAST(LMEPBD AS CHAR(8))), 5, 2)) || '-' || (SUBSTR((CAST(LMEPBD AS CHAR(8))), 7, 2)) END
```
这样做可以避免在后续的日期处理过程中出现错误。
**6. 清空表**
当需要清空一个大表时，使用 `DROP` 和 `CREATE` 比使用 `DELETE` 更高效。
示例代码：
```sql
-- 错误做法
DELETE FROM 表名;
-- 正确做法
DROP TABLE 表名;
CREATE TABLE 表名 (字段列表);
```
**7. 使用 NOT EXISTS 替代 NOT IN**
在执行排除操作时，`NOT EXISTS` 通常比 `NOT IN` 性能更高。
示例代码：
```sql
-- 不推荐
UPDATE 客户信息表 SET 客户信息表.是否做过评级 = '否' WHERE 客户编号 NOT IN (SELECT 客户编号 FROM 评级结果表);
-- 推荐
UPDATE 客户信息表 SET 客户信息表.是否做过评级 = '否' WHERE NOT EXISTS (SELECT 客户编号 FROM 评级结果表 WHERE 评级结果表.客户编号 = 客户信息表.客户编号);
```
#### 二、提高SQL性能的基本原则
**1. 过程信息与结论信息分离**
在设计数据库时，应将过程信息和结论信息分开存储。例如，在信贷审批流程中，可以将审批过程中的细节信息（如各个审查岗的意见）与最终审批结果分开存储。这样可以显著提高查询效率。
**2. 定期生成的数据分表存储**
对于定期产生的大量数据，如账户风险分类信息，可以按照时间段（如每月）将其分表存储。这样做可以减少每个表的数据量，从而提高查询效率。
**3. 将常用字典表存入内存**
将常用的、变化频率低的数据（如机构名称等字典数据）存放在内存中，可以减少对数据库的访问次数，提高查询效率。
**4. 增加查询限制**
查询时应限制查询范围，避免全表扫描。这可以有效减少不必要的 I/O 操作，提升数据库的整体性能。
**5. 定期清理旧数据**
定期将不再需要的数据迁移到历史表中，以减少当前表的数据量。这有助于保持数据库的良好性能。
**6. 合理的功能划分**
针对不同的查询需求，合理划分数据表的功能。例如，可以将用于统计的数据表单独存放，以便进行高效的统计分析。
通过遵循这些技巧和原则，我们可以显著提高SQL查询的效率和性能。这些实践不仅有助于优化现有系统，还能帮助开发者构建更加健壮和高效的数据库应用程序。
