sql优化

优化顺序：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。
前3点的优化就不多说了，当数据量超过250万的时候，我们一定要考虑分表分库，这里就不多说了，我们重点看一下sql优化，如果sql没有空间去优化，那就争取征服产品去优化业务；
sql优化注意以下三点：

• 最大化利用索引。
• 尽可能避免全表扫描。
• 减少无效数据的查询。

sql细节

1.假设我们有三张表t_user用户表,t_user_guide用户导购表,t_order订单表，sql语句如下

SELECT
    o.fid
FROM
    t_user u
LEFT JOIN t_order o ON o.fuser_account_id = u.fuser_id
LEFT JOIN t_user_guide g ON g.fuser_id = u.fuser_id
WHERE
    g.fguide_id = 29

疑点：t_user和t_order关联之后的结果再和t_user_guide关联查询吗？还是三张表同时关联之后，再通过where条件过滤？
有一篇播客图，会告诉我们结果。

以上的sql也可以这样进行优化，sao操作来了

SELECT
    *
FROM
    t_user u
LEFT JOIN t_order o ON o.fuser_account_id = u.fuser_id
LEFT JOIN t_user_guide g ON g.fuser_id = u.fuser_id
AND o.forder_status = 4
AND o.del_flag = 0
WHERE
    g.fguide_id = 29

关联查询的时候，会产生临时表，我们可以给临时表加条件，这个操作将会在某些复杂的业务场景遇到。
2.一个标准：
执行DML语句，update和delete操作的时候，需要再sql语句的后面添加limit关键字，防止批量更新，需要对生产环境保持敬畏。

-- 影响行数1行
UPDATE t_user SET fnick_name = '小学生' WHERE fuser_id = 9348 LIMIT 1;

3.注意：
查询一个对象是否存在，我们通过count函数可以查询是否存在，也可以使用limit 1来查询是否存在，
count是全表扫描，limit 1是遇到有1条，停止扫描。

sql优化开始

避免不走索引的场景
①尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
优化：遵循左匹配原则
②尽量避免使用 in 和 not in，会导致引擎走全表扫描
优化方式：如果是连续数值，可以用 between 代替。
如果是子查询，可以用 exists 代替。
③尽量避免使用 or，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
优化方式：可以用 union 代替 or。
④尽量避免进行 null 值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
优化方式：可以给字段添加默认值 0，对 0 值进行判断。
⑤尽量避免在 where 条件中等号的左侧进行表达式、函数操作，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

-- 全表扫描 
SELECT * FROM T WHERE score/10 = 9 
-- 走索引 
SELECT * FROM T WHERE score = 10*9

⑥当数据量大时，避免使用 where 1=1 的条件
优化方式：用代码拼装 SQL 时进行判断，没 where 条件就去掉 where，有 where 条件就加 and。
⑦查询条件不能用 <> 或者 !=
使用索引列作为条件进行查询时，需要避免使用<>或者!=等判断条件。
如确实业务需要，使用到不等于符号，需要在重新评估索引建立，避免在此字段上建立索引，改由查询条件中其他索引字段代替。
⑧where 条件仅包含复合索引非前置列
如下：复合(联合)索引包含 key_part1，key_part2，key_part3 三列，但 SQL 语句没有包含索引前置列”key_part1”，按照 MySQL 联合索引的最左匹配原则，不会走联合索引。

select col1 from table where key_part2=1 and key_part3=2

⑨隐式类型转换造成不使用索引

select col1 from table where col_varchar=123;

⑩order by 条件要与 where 中条件一致，否则 order by 不会利用索引进行排序

-- 不走age索引 
SELECT * FROM t order by age; 
-- 走age索引 
SELECT * FROM t where age > 0 order by age;

select语句的执行顺序

FROM 
<表名> # 选取表，将多个表数据通过笛卡尔积变成一个表。 
ON 
<筛选条件> # 对笛卡尔积的虚表进行筛选 
JOIN <join, left join, right join...>  
<join表> # 指定join，用于添加数据到on之后的虚表中，例如left join会将左表的剩余数据添加到虚表中 
WHERE 
<where条件> # 对上述虚表进行筛选 
GROUP BY 
<分组条件> # 分组 
<SUM()等聚合函数> # 用于having子句进行判断，在书写上这类聚合函数是写在having判断里面的 
HAVING 
<分组筛选> # 对分组后的结果进行聚合筛选 
SELECT 
<返回数据列表> # 返回的单列必须在group by子句中，聚合函数除外 
DISTINCT 
# 数据除重 
ORDER BY 
<排序条件> # 排序 
LIMIT 
<行数限制>