SQL中使用or影响性能的解决办法

近期做了一个存储过程，执行时发现非常的慢，竟然需要6、7秒！

经排查，发现时间主要都耗在了其中一段查询语句上。这个语句用于查出结构相同的两个表中，其中两个字段的任一个字段数据相同的记录。

例如，A表的结构如下所示：

--会员表
CREATE Table Member
(      
    MemberID int,              --会员ID
    MemberName varchar(50),    --会员姓名
    MemberPhone varchar(50)    --会员电话
)
go

B表的结构与A表完全相同，假设表名为Member_Tmep。

现在Member表中有7000条不重复的数据，Member_Tmep表中有2000条数据，需要查出这两张表中，会员姓名或会员电话相同，但会员ID不相同的记录。

按照普通的逻辑，我一开始是这样写的：

select a.MemberID,a.MemberName,a.MemberPhone
    from Member a,Member_Tmep b
    where (a.MemberName = b.MemberName or a.MemberPhone = b.MemberPhone) and a.MemberID <> b.MemberID
  

这条语句看上去逻辑很清晰，写出来也很简洁，但执行起来为什么却那么耗费时间呢？

虽然我不清楚这条语句错在哪里，但也想到试着用另一种方式来实现这个查询，于是我把这段查询语句改成了下面这样：

--查询出会员姓名相同但ID不同的记录
select a.MemberID,a.MemberName,a.MemberPhone
    from Member a
    inner join Member_Tmep b on a.MemberName = b.MemberName and a.MemberID <> b.MemberID

union

--再查询出会员电话相同但ID不同的记录，进行合并
select a.MemberID,a.MemberName,a.MemberPhone
    from Member a
    inner join Member_Tmep b on a.MemberPhone = b.MemberPhone and a.MemberID <> b.MemberID

这样再执行，秒秒钟就执行完了。

其实之前也写过很多类似第一种写法的SQL语句，一直没出过这种问题，那是因为数据量没有这么大。

应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。而改用union之后，性能就大大提高了。

使用"union all"的性能比"union"更高一些。因为当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并， 然后在输出最终结果前进行排序。 如果用UNION ALL替代UNION， 这样排序就不是必要了，效率就会因此得到提高。

而在上面这个例子里使用"union"而不是"union all"，是因为“会员姓名相同但ID不同的记录”和“会员电话相同但ID不同的记录”可能有重复，使用"union"可以去掉重复的记录。

其实这个道理之前也有看到过，但是在编写语句的时候经常习惯性的就用了简洁的or语句，慢慢也就忘了这回事了。。。

除了上述这种情况，还有一种常见的会使用or语句的情景，那就是：查询出某字段的值等于某几个特定值的记录。

例如，需要查询出会员姓名为“张三”、“李四”的记录。我们可能会这样写：

select * from Member where MemberName = '张三' or MemberName = '李四'

通常情况下，这种写法是看不出有什么问题的，但是在数据量很大的情况下，一样会非常影响执行速度。

还有一种写法是使用in语句，例如下面这样：

select * from Member where MemberName in ('张三','李四')

但是有些说法认为in语句一样会导致全表扫描。in和not in的写法都是应该尽量避免的。

如果需要查询的特定值是连续的数值范围，如90--100，可以改用bwteen...and语句。例如：

select * from Member where MemberID between 90 and 100

如果无法使用bwteen...and，那么仍然需要使用union方法了，如：

select * from Member where MemberName = '张三'
union all
select * from Member where MemberName = '李四'

这里因为会员姓名为“张三”的和为“李四”的不可能有重复记录，因此可以使用性能更高的union all，而不是union了。