【DB2】SQL优化
于我来说，我喜欢技术，不偏执于某一类开发语言，愿意花时间精力去解决问题。
1.去除在谓词列上编写的任何标量函数
优化前：(耗时3.1s)
优化后：(耗时0.922s)
总结：
DB2可以选择使用START_DATE上的列索引，但是在列上使用了函数后，DB2就无法使用列索引了，从而导致查询效率变低。
2.去除在谓词列上编写的任何数学运算
优化前：(耗时10.265)
优化后：(耗时3.39s)
总结：
DB2查询时候，会优先选择列CONTRACT_AMT上的索引，如果直接对列CONTRACT_AMT应用数学运算，DB2就无法使用索引了。一定要做到：列本身(不加数学运算)放在操作符的一边，而所有的计算都放在另外一边。
3.SQL语句中指定查询列
优化前：(耗时13.15s)
优化后：(耗时2.922s)
总结：
如果Select包含不需要的列，优化工具会选择Indexonly=’N’,这会强制DB2必须进入数据页来得到所请求的特定列，这就要求更多的I/O操作，梁歪，这些多余的列可能是某些排序的部分，这样一来就需要和传递一个更大的排序文件，相应的会使排序成本更高。
4.尽可能不使用distinct
优化前：(耗时0.687s)
优化后：(耗时0.437s)
总结：
在测试distinct与group by性能的过程中，在列CST_ID上添加索引后，发现group by 确实比distinct快一些，但是在数据分布比较离散的情况下使用group by ，比较集中的情况下使用distinct.表数据量较少的情况随便使用哪个都一样， 不管选择谁，都要建立索引
5.Exists、in、not in 、not exists的使用场景选择
5.1 in跟exists的区别：
例如：表A(小表)，表B(大表)
优化前：(耗时1.93s)
优化后：(耗时1.125s)
相反的，
优化前：(耗时1.9s)
优化后：(耗时1.0s)
总结：
in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；
简称：子大Exists,子小in
5.2 not in 与 not exists区别：
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
6.尽可能使用union all来代替union
优化前：(耗时15.344s)
优化后：(耗时2.719s)
总结：
在union中，DB2最后会自动执行一个排序来消除重复值，这样是很耗费资源的，所以在不需要去重复的情况下，尽可能使用UNION ALL 代替union
N.模板
优化前：(耗时3.1s)
优化后：(耗时0.922s)
总结：
