视图性能问题源于底层查询低效、嵌套过深、SELECT *滥用、含不可优化函数及错误日期过滤。应避免三层以上嵌套、显式指定字段、移出动态函数、用范围条件替代函数提取。

SQL 视图本身不存储数据,只是保存查询定义,所以“视图慢”本质上是底层查询慢。性能问题往往不是视图导致的,而是使用方式或设计不当放大了原有低效逻辑。
视图嵌套过深,执行计划失控
多层视图嵌套(比如视图 A 引用视图 B,B 又引用视图 C)会让优化器难以生成高效执行计划。数据库可能无法下推谓词、无法有效利用索引,甚至对中间结果全表扫描。
- 避免三层以上嵌套,尤其不要在视图中再 SELECT * FROM 另一个复杂视图
- 用 EXPLAIN 或执行计划查看实际访问路径,确认是否出现未预期的临时表或全表扫描
- 关键场景优先用物化视图(如 PostgreSQL 的 MATERIALIZED VIEW)或应用层缓存替代深层嵌套
SELECT * 从视图读取,拖垮 I/O 和网络
定义视图时若用了 SELECT *,而调用方又习惯性写 SELECT * FROM v_user_info,会导致查出大量无用字段——包括大文本、JSON、LOB 类型列,白白增加磁盘读、内存占用和网络传输开销。
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- 视图定义中明确列出所需字段,禁用 SELECT *
- 业务 SQL 调用视图时,只 SELECT 真正需要的列,哪怕多打几行代码
- 对含大字段的视图,可拆分为“主信息视图”和“详情扩展视图”,按需组合
视图中含不可优化的表达式或函数
在视图定义里使用 GETDATE()、NEWID()、CONVERT(..., GETDATE()) 或自定义标量函数,会阻止谓词下推、索引查找,甚至让整个查询变成非SARGable(无法走索引)。
- 把动态值(如当前时间)尽量移到外部 WHERE 条件中传入,而非写死在视图内
- 避免在视图 SELECT 列表中调用标量函数;改用内联表值函数(ITVF)或 JOIN 预计算表
- 日期范围过滤别写成 YEAR(OrderDate) = 2024,应改为 OrderDate >= '2024-01-01' AND OrderDate 2025-01-01'
误以为视图能自动优化,忽略统计信息更新
视图不缓存执行计划,但它的底层表如果长期未更新统计信息,优化器仍会基于过时分布做错误决策——比如该走索引却选了扫描,且这种问题在视图上更难察觉。
- 定期检查并更新基础表的统计信息(如 SQL Server 的 UPDATE STATISTICS,PostgreSQL 的 VACUUM ANALYZE)
- 对高频查询的视图所依赖的表,设置自动统计信息更新(如 SQL Server 中开启 AUTO_UPDATE_STATISTICS)
- 当视图响应突然变慢,优先排查底层表是否近期有大量数据变更而未触发统计更新










