SQL语句中where 1=1 对性能的影响，where 与having的区别，where子句的性能

1，where 1=1 对性能的影响
很多时候，使用where 1=1 可以很方便的解决我们的问题，但是这样很可能会造成非常大的性能损失，因为添加使用了 “where 1=1 ”的过滤条件以后数据库系统就无法上使用索引等查询优化策略，数据库系统将会被迫 对每行数据进行扫描（也即是全表扫描） 以比较此行是否满足过滤条件，当表中的数据量较大时候 查询速度会非常慢。因此如果对性能有比较高的要求就不要使用这种简便的方式了。

2，HAVING 语句 
有的时候需要对部分分组进行过滤，比如只检索人数多余1个的年龄段，有的开发人员会使 用下面的SQL语句： 
SELECT FAge,COUNT(*) AS CountOfThisAge FROM T_Employee GROUP BY FAge WHERE COUNT(*)>1 
可以在数据库系统中执行下面的SQL的时候，数据库系统会提示语法错误，这是因为聚合函数不能在WHERE语句中使用，必须使用HAVING子句来代替，比如：
 SELECT FAge,COUNT(*) AS CountOfThisAge FROM T_Employee GROUP BY FAge HAVING COUNT(*)>1

3，where子句的性能

(1)WHERE子句中的连接顺序
sql解析器采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾

SELECT … FROM emp e WHERE sal>50000 AND job=‘MANAGER’AND 25<(SELECT COUNT(*) FROM emp WHERE mgr=e.empno);

效率低于

SELECT… FROM emp e WHERE 25<(SELECT COUNT(*) FROM emp WHERE mgr=e.empno) AND sal>50000 AND job=‘MANAGER’;

(2)选择最有效率的表名顺序
sql解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理。在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表

如果tab2中记录数明显高于tab1，用
SELECT COUNT(*) FROM tab2, tab1
效率明显优于
SELECT COUNT(*) FROM tab1, tab2