SQL编写

DDL

【建议】在GaussDB(DWS)中，建议DDL（建表、comments等）操作统一执行，在批处理作业中尽量避免DDL操作。避免大量并发事务对性能的影响。
【建议】在非日志表（unlogged table）使用完后，立即执行数据清理（truncate）操作。因为在异常场景下，GaussDB(DWS)不保证非日志表(unlogged table)数据的安全性。
【建议】临时表和非日志表的存储方式建议和基表相同。当基表为行存（列存）表时，临时表和非日志表也推荐创建为行存（列存）表，可以避免行列混合关联带来的高计算代价。
【建议】索引字段的总长度不超过50字节。否则，索引大小会膨胀比较严重，带来较大的存储开销，同时索引性能也会下降。
【建议】不要使用DROP…CASCADE方式删除对象，除非已经明确对象间的依赖关系，以免误删。

数据加载和卸载

【建议】在insert语句中显式给出插入的字段列表。例如：

1	INSERT INTO task(name,id,comment) VALUES ('task1','100','第100个任务');

【建议】在批量数据入库之后，或者数据增量达到一定阈值后，建议对表进行analyze操作，防止统计信息不准确而导致的执行计划劣化。
【建议】如果要清理表中的所有数据，建议使用truncate table方式，不要使用delete table方式。delete table方式删除性能差，且不会释放那些已经删除了的数据占用的磁盘空间。

类型转换

【建议】在需要数据类型转换（不同数据类型进行比较或转换）时，使用强制类型转换，以防隐式类型转换结果与预期不符。
【建议】在查询中，对常量要显式指定数据类型，不要试图依赖任何隐式的数据类型转换。
【关注】在ORACLE兼容模式下，在导入数据时，空字符串会自动转化为NULL。如果需要保留空字符串需要新建兼容性为TD的数据库。

查询操作

【建议】除ETL程序外，应该尽量避免向客户端返回大量结果集的操作。如果结果集过大，应考虑业务设计是否合理。
【建议】使用事务方式执行DDL和DML操作。例如，truncate table、update table、delete table、drop table等操作，一旦执行提交就无法恢复。对于这类操作，建议使用事务进行封装，必要时可以进行回滚。
【建议】在查询编写时，建议明确列出查询涉及的所有字段，不建议使用“SELECT *”这种写法。一方面基于性能考虑，尽量减少查询输出列；另一方面避免增删字段对前端业务兼容性的影响。
【建议】在访问表对象时带上schema前缀，可以避免因schema切换导致访问到非预期的表。
【建议】超过3张表或视图进行关联（特别是full join）时，执行代价难以估算。建议使用WITH TABLE AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。
【建议】尽量避免使用笛卡尔积和Full join。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也很低。
【关注】NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL。例如：NULL<>NULL、NULL=NULL和NULL<>1返回结果都是NULL，而不是期望的布尔值。
【关注】需要统计表中所有记录数时，不要使用count(col)来替代count(*)。count(*)会统计NULL值（真实行数），而count(col)不会统计。
【关注】在执行count(col)时，将“值为NULL”的记录行计数为0。在执行sum(col)时，当所有记录都为NULL时，最终将返回NULL；当不全为NULL时，“值为NULL”的记录行将被计数为0。
【关注】count(多个字段)时，多个字段名必须用圆括号括起来。例如，count( (col1,col2,col3) )。注意：通过多字段统计行数时，即使所选字段都为NULL，该行也被计数，效果与count(*)一致。
【关注】count(distinct col)用来计算该列不重复的非NULL的数量，NULL将不被计数。
【关注】count(distinct (col1,col2,...))用来统计多列的唯一值数量，当所有统计字段都为NULL时，也会被计数，同时这些记录被认为是相同的。
【关注】通过常量来过滤数据时，会根据常量的数据类型和匹配列的数据类型来查找用于这两种数据类型计算的函数，如果找不到对应的函数，则会相应的进行隐式数据类型转化，然后再根据转化后的数据类型查找用于转化后的数据类型计算的函数。
```
SELECT * FROM test WHERE timestamp_col = 20000101;
```
上述例子中，假设timestamp_col是timestamp类型，则会先查找支持timestamp类型和int类型（常量数字认为是int类型）“等于”运算的函数，如果找不到，则把timestamp_col和常量数字隐式类型转化成text类型来计算。
【建议】尽量避免标量子查询语句的出现。标量子查询是出现在select语句输出列表中的子查询，在下面例子中，括号内部分即为一个标量子查询语句：
1

SELECT id, (SELECT COUNT(*) FROM films f WHERE f.did = s.id) FROM staffs_p1 s;
标量子查询往往会导致查询性能急剧劣化，在应用开发过程中，应当根据业务逻辑，对标量子查询进行等价转换，将其写为表关联。
【建议】在where子句中，应当对过滤条件进行排序，把选择读较小（筛选出的记录数较少）的条件排在前面。

【建议】where子句中的过滤条件，尽量符合单边规则。即把字段名放在比较条件的一边，优化器在某些场景下会自动进行剪枝优化。形如col op expression，其中col为表的一个列，op为‘=’、‘>’的等比较操作符，expression为不含列名的表达式。例如，

1	SELECT id, from_image_id, from_person_id, from_video_id FROM face_data WHERE current_timestamp(6) - time < '1 days'::interval;

改写为：

1	SELECT id, from_image_id, from_person_id, from_video_id FROM face_data where time > current_timestamp(6) - '1 days'::interval;

【建议】尽量避免不必要的排序操作。排序需要耗费大量的内存及CPU，如果业务逻辑许可，可以组合使用order by和limit，减小资源开销。GaussDB(DWS)默认按照ASC & NULL LAST进行排序。
【建议】使用ORDER BY子句进行排序时，显式指定排序方式（ASC/DESC），NULL的排序方式（NULL FIRST/NULL LAST）。
【建议】不要单独依赖limit子句返回特定顺序的结果集。如果部分特定结果集，可以将ORDER BY子句与Limit子句组合使用，必要时也可以使用offset跳过特定结果。
【建议】在保障业务逻辑准确的情况下，建议尽量使用UNION ALL来代替UNION。

【建议】如果过滤条件只有OR表达式，可以将OR表达式转化为UNION ALL以提升性能。使用OR的SQL语句经常无法优化，导致执行速度慢。例如，将下面语句

1 2	SELECT * FROM scdc.pub_menu WHERE (cdp= 300 AND inline=301) OR (cdp= 301 AND inline=302) OR (cdp= 302 AND inline=301);

转换为：

SELECT * FROM scdc.pub_menu 
WHERE (cdp= 300 AND inline=301) 
union all
SELECT * FROM scdc.pub_menu 
WHERE (cdp= 301 AND inline=302) 
union all 
SELECT * FROM tablename 
WHERE (cdp= 302 AND inline=301);

【建议】当in(val1, val2, val3…)表达式中字段较多时，建议使用in (values (va11), (val2),(val3)…)语句进行替换。优化器会自动把in约束转换为非关联子查询，从而提升查询性能。
【建议】在关联字段不存在NULL值的情况下，使用(not) exist代替(not) in。例如，在下面查询语句中，当T1.C1列不存在NULL值时，可以先为T1.C1字段添加NOT NULL约束，再进行如下改写。
1

SELECT * FROM T1 WHERE T1.C1 NOT IN (SELECT T2.C2 FROM T2);
可以改写为：
1

SELECT * FROM T1 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM T1,T2 WHERE T1.C1=T2.C2);
- 如果不能保证T1.C1列的值为NOT NULL的情况下，就不能进行上述改写。
- 如果T1.C1为子查询的输出，要根据业务逻辑确认其输出是否为NOT NULL。
【建议】通过游标进行翻页查询，而不是使用LIMIT OFFSET语法，避免多次执行带来的资源开销。游标必须在事务中使用，执行完后务必关闭游标并提交事务。