SQL优化技巧

以MySql为例

SQL优化步骤

1. 通过 show status命令了解各种sql的执行频率
2. 定位执行效率较低的sql语句
3. 通过explain（或desc）分析低效sql的执行计划
4. 通过 show profile 分析sql
5. 通过trace分析 优化器 如何选择执行计划
6. 确定问题并采取相应的优化措施

   1、索引

   SQL优化主要就是优化索引，索引相当于是书的目录，index是帮助Mysql高效获取数据的数据结构。索引是数据结构（树：B树、Hash树…）

   索引优缺点

   优点

• 大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的主要原因。
• 可以加速表和表之间的连接。
• 索引在实现数据的参照完整性方面特别有意义，例如，在外键列上创建索引可以有效地避免死锁的发生，也可以防止当更新父表主键时，数据库对字表的全表锁定。
• 可以有效地减少磁盘I/O。
• 当使用分组GROUP BY和排序 ORDER BY字句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间，大大加快数据的检索速度。
• 创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点

• 索引必须创建在表上，不能创建在视图上。
• 创建索引和维护索引要消费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
• 建立索引需要占用屋里空间，如果要简历聚簇索引，那么需要的空间会很大。
• 当对表中的数据进行增加、删除和更新的时候，系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新维护，以维持数据和索引的一致性，所以，索引降低了数据的维护速度。

  索引分类

1. 聚集索引（主键索引）：在数据库里面，所有行数都会按照主键索引进行排序。
2. 非聚集索引：就是给普通字段加上索引。
3. 联合索引：就是好几个字段组成的索引，称为联合索引。

   2、EXPLAIN

   EXPLAIN
   ...SQL语句

   

• type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别
• key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式
• key_len列，索引长度
• rows列，扫描行数。该值是个预估值
• extra列，详细说明。注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary

  3、SQL语句中IN包含的值不应过多

  MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。

  4、SELECT语句务必指明字段名称

  SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

  5、当只需要一条数据的时候，使用limit 1

  这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

  6、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

  7、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

  or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

  8、尽量用union all代替union

  union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

  9、不使用ORDER BY RAND()

  ``sql select id fromtable_name` order by rand() limit 1000;

优化为：
```sql
select id from `table_name` t1 join 
(select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 
on t1.id > t2.nid limit 1000;

10、区分in和exists， not in和not exists

select * from 表A where id in (select id from 表B)
-- 相当于
select * from 表A where exists
(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句？

-- 原SQL语句
select colname … from A表 
where a.id not in (select b.id from B表)
-- 高效的sql语句
select colname … from A表 Left join B表 on 
where a.id = b.id where b.id is null

11、使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from table_name limit 866613, 20

使用上述sql语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法：

select id,name from table_name where id> 866612 limit 20

12、分段查询

在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

13、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

14、不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查询%name%？
创建全文索引的sql语法是：

ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);

使用全文索引的sql语句是：

select id,fnum,fdst from table_name 
where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);

15、避免在where子句中对字段进行表达式操作

select user_id,user_project from table_name where age*2=36;
-- 对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成
select user_id,user_project from table_name where age=36/2;

16、避免隐式类型转换

where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型

17、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序，但是name，school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

18、注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

19、关于JOIN优化

• LEFT JOIN A表为驱动表
• INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表
• RIGHT JOIN B表为驱动表

  注意：MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决

select * from A left join B on B.name = A.name 
where B.name is null
 union all
select * from B;

• 尽量使用inner join，避免left join
  • 参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。
• 合理利用索引
• 被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
• 利用小表去驱动大表