本文將結(jié)合實(shí)例 demo，闡述 30 條有關(guān)于優(yōu)化 SQL 的建議，多數(shù)是實(shí)際開發(fā)中總結(jié)出來(lái)的，希望對(duì)大家有幫助。

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1、查詢 SQL 盡量不要使用 select *，而是 select 具體字段

反例子：

select * from employee; 

正例子：

select id，name from employee; 

理由如下：

• 只取需要的字段，節(jié)省資源、減少網(wǎng)絡(luò)開銷。
• select * 進(jìn)行查詢時(shí)，很可能就不會(huì)使用到覆蓋索引了，就會(huì)造成回表查詢。

2、如果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄，建議用 limit 1

假設(shè)現(xiàn)在有 employee 員工表，要找出一個(gè)名字叫 jay 的人：

CREATE TABLE `employee` ( 
  `id` int(11) NOT NULL, 
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL, 
  `age` int(11) DEFAULT NULL, 
  `date` datetime DEFAULT NULL, 
  `sex` int(1) DEFAULT NULL, 
  PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 

反例：

select id，name from employee where name='jay' 

正例：

select id，name from employee where name='jay' limit 1; 

理由如下：

• 加上 limit 1 后，只要找到了對(duì)應(yīng)的一條記錄,就不會(huì)繼續(xù)向下掃描了，效率將會(huì)大大提高。
• 當(dāng)然，如果 name 是唯一索引的話，是不必要加上 limit 1 了，因?yàn)?limit 的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高性能，如果一個(gè)語(yǔ)句本身可以預(yù)知不用全表掃描，有沒有 limit ，性能的差別并不大。

3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件

新建一個(gè) user 表，它有一個(gè)普通索引 userId，表結(jié)構(gòu)如下：

CREATE TABLE `user` ( 
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  `userId` int(11) NOT NULL, 
  `age` int(11) NOT NULL, 
  `name` varchar(255) NOT NULL, 
  PRIMARY KEY (`id`), 
  KEY `idx_userId` (`userId`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 

假設(shè)現(xiàn)在需要查詢 userid 為 1 或者年齡為 18 歲的用戶，很容易有以下 SQL。

反例：

select * from user where userid=1 or age =18 

正例：

//使用union all  
select * from user where userid=1  
union all  
select * from user where age = 18 
 
//或者分開兩條sql寫： 
select * from user where userid=1 
select * from user where age = 18 

理由：使用 or 可能會(huì)使索引失效，從而全表掃描。

對(duì)于 or+沒有索引的 age 這種情況，假設(shè)它走了 userId 的索引，但是走到 age 查詢條件時(shí)，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合并，如果它一開始就走全表掃描，直接一遍掃描就完事。

MySQL 是有優(yōu)化器的，處于效率與成本考慮，遇到 or 條件，索引可能失效，看起來(lái)也合情合理。

4、優(yōu)化 limit 分頁(yè)

我們?nèi)粘Ｗ龇猪?yè)需求時(shí)，一般會(huì)用 limit 實(shí)現(xiàn)，但是當(dāng)偏移量特別大的時(shí)候，查詢效率就變得低下。

反例：

select id，name，age from employee limit 10000，10 

正例：

//方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量) 
select id，name from employee where id>10000 limit 10. 
 
//方案二：order by + 索引 
select id，name from employee order by id  limit 10000，10 
 
//方案三：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁(yè)數(shù)： 

理由如下：

• 當(dāng)偏移量最大的時(shí)候，查詢效率就會(huì)越低，因?yàn)?MySQL 并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù)，而是先把偏移量+要取的條數(shù)，然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的。
• 如果使用優(yōu)化方案一，返回上次最大查詢記錄(偏移量)，這樣可以跳過偏移量，效率提升不少。
• 方案二使用 order by+索引，也是可以提高查詢效率的。
• 方案三的話，建議跟業(yè)務(wù)討論，有沒有必要查這么后的分頁(yè)啦。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會(huì)往后翻太多頁(yè)。

5、優(yōu)化你的 like 語(yǔ)句

日常開發(fā)中，如果用到模糊關(guān)鍵字查詢，很容易想到 like，但是 like 很可能讓你的索引失效。

反例：

select userId，name from user where userId like '%123'; 

正例：

select userId，name from user where userId like '123%'; 

理由：把 % 放前面，并不走索引，如下圖：

把% 放關(guān)鍵字后面，還是會(huì)走索引的，如下圖：

6、使用 where 條件限定要查詢的數(shù)據(jù)，避免返回多余的行

假設(shè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景是這樣：查詢某個(gè)用戶是否是會(huì)員。曾經(jīng)看過老的實(shí)現(xiàn)代碼是這樣。

反例：

List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1"); 
boolean isVip = userIds.contains(userId); 

正例：

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ") 
boolean isVip = userId！=null; 

理由：需要什么數(shù)據(jù)，就去查什么數(shù)據(jù)，避免返回不必要的數(shù)據(jù)，節(jié)省開銷。

7、盡量避免在索引列上使用 MySQL 的內(nèi)置函數(shù)

業(yè)務(wù)需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設(shè) loginTime 加了索引)。

反例：

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now(); 

正例：

explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY); 

理由：索引列上使用 MySQL 的內(nèi)置函數(shù)，索引失效：

如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，索引還是會(huì)走的：

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進(jìn)行全表掃

反例：

select * from user where age-1 =10; 

正例：

select * from user where age =11； 

理由：雖然 age 加了索引，但是因?yàn)閷?duì)它進(jìn)行運(yùn)算，索引直接迷路了。

9、Inner join 、left join、right join，優(yōu)先使用 Inner join，如果是 left join，左邊表結(jié)果盡量小

Inner join 內(nèi)連接，在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集。

left join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。

right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。

都滿足 SQL 需求的前提下，推薦優(yōu)先使用 Inner join(內(nèi)連接)，如果要使用 left join，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小，如果有條件的盡量放到左邊處理。

反例：

select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2; 

正例：

select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size; 

理由如下：

• 如果 inner join 是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少，所以性能相對(duì)會(huì)好一點(diǎn)。
• 同理，使用了左連接，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少。

10、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描

反例：

select age,name from user where age <>18; 

正例：

//可以考慮分開兩條sql寫 
select age,name  from user where age <18; 
select age,name  from user where age >18; 

理由：使用!=和<>很可能會(huì)讓索引失效：

11、使用聯(lián)合索引時(shí)，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則

表結(jié)構(gòu)：(有一個(gè)聯(lián)合索引 idxuseridage，userId 在前，age 在后) 

CREATE TABLE `user` ( 
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  `userId` int(11) NOT NULL, 
  `age` int(11) DEFAULT NULL, 
  `name` varchar(255) NOT NULL, 
  PRIMARY KEY (`id`), 
  KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE 
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8; 

反例：

select * from user where age = 10; 

正例：

//符合最左匹配原則 
select * from user where userid=10 and age =10； 
//符合最左匹配原則 
select * from user where userid =10; 

理由如下：

• 當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引的時(shí)候，如(k1，k2，k3)，相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1，k2)和(k1，k2，k3)三個(gè)索引，這就是最左匹配原則。
• 聯(lián)合索引不滿足最左原則，索引一般會(huì)失效，但是這個(gè)還跟 MySQL 優(yōu)化器有關(guān)的。

12、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，盡量避免全表掃描

反例：

select * from user where address ='深圳' order by age ; 

正例：

添加索引 
alter table user add index idx_address_age (address,age) 

13、如果插入數(shù)據(jù)過多，考慮批量插入

反例：

for(User u :list){ 
 INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)    
} 

正例：

//一次500批量插入，分批進(jìn)行 
insert into user(name,age) values 
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=","> 
    (#{item.name},#{item.age}) 
</foreach> 

理由：批量插入性能好，更加省時(shí)間。

打個(gè)比喻：假如你需要搬一萬(wàn)塊磚到樓頂，你有一個(gè)電梯，電梯一次可以放適量的磚(最多放 500)，你可以選擇一次運(yùn)送一塊磚，也可以一次運(yùn)送 500 塊磚，你覺得哪個(gè)時(shí)間消耗大?

14、在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候，使用覆蓋索引

覆蓋索引能夠使得你的 SQL 語(yǔ)句不需要回表，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù)，大大提高了查詢效率。

反例：

// like模糊查詢，不走索引了 
select * from user where userid like '%123%' 

正例：

//id為主鍵，那么為普通索引，即覆蓋索引登場(chǎng)了。 
select id,name from user where userid like '%123%'; 

15、慎用 distinct 關(guān)鍵字

distinct 關(guān)鍵字一般用來(lái)過濾重復(fù)記錄，以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個(gè)字段或者很少字段的情況下使用時(shí)，給查詢帶來(lái)優(yōu)化效果。但是在字段很多的時(shí)候使用，卻會(huì)大大降低查詢效率。

反例：

SELECT DISTINCT * from user; 

正例：

select DISTINCT name from user; 

理由：帶 distinct 的語(yǔ)句 CPU 時(shí)間和占用時(shí)間都高于不帶 distinct 的語(yǔ)句。

因?yàn)楫?dāng)查詢很多字段時(shí)，如果使用 distinct，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)，然而這個(gè)比較、過濾的過程會(huì)占用系統(tǒng)資源，CPU 時(shí)間。

16、刪除冗余和重復(fù)索引

反例：

KEY `idx_userId` (`userId`)   
 KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`) 

正例：

//刪除userId索引，因?yàn)榻M合索引（A，B）相當(dāng)于創(chuàng)建了（A）和（A，B）索引 
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`) 

理由：重復(fù)的索引需要維護(hù)，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時(shí)候也需要逐個(gè)地進(jìn)行考慮，這會(huì)影響性能的。

17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語(yǔ)句

避免同時(shí)修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因?yàn)闀?huì)造成 CPU 利用率過高，從而影響別人對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問。

反例：

//一次刪除10萬(wàn)或者100萬(wàn)+？ 
delete from user where id <100000; 
//或者采用單一循環(huán)操作，效率低，時(shí)間漫長(zhǎng) 
for（User user：list）{ 
   delete from user；  
} 

正例：

//分批進(jìn)行刪除,如每次500 
delete user where id<500 
delete product where id>=500 and id<1000； 

理由：一次性刪除太多數(shù)據(jù)，可能會(huì)有 lock wait timeout exceed 的錯(cuò)誤，所以建議分批操作。

18、where 子句中考慮使用默認(rèn)值代替 null

反例：

select * from user where age is not null; 

正例：

//設(shè)置0為默認(rèn)值 
select * from user where age>0; 

理由：并不是說(shuō)使用了 is null 或者 is not null 就會(huì)不走索引了，這個(gè)跟 MySQL 版本以及查詢成本都有關(guān)。

如果 MySQL 優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)，走索引比不走索引成本還要高，肯定會(huì)放棄索引，這些條件 !=，>isnull，isnotnull 經(jīng)常被認(rèn)為讓索引失效，其實(shí)是因?yàn)橐话闱闆r下，查詢的成本高，優(yōu)化器自動(dòng)放棄索引的。

如果把 null 值，換成默認(rèn)值，很多時(shí)候讓走索引成為可能，同時(shí)，表達(dá)意思會(huì)相對(duì)清晰一點(diǎn)。

19、不要有超過 5 個(gè)以上的表連接

連表越多，編譯的時(shí)間和開銷也就越大。把連接表拆開成較小的幾個(gè)執(zhí)行，可讀性更高。如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)，那么意味著糟糕的設(shè)計(jì)了。

20、exist&in 的合理利用

假設(shè)表 A 表示某企業(yè)的員工表，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下 SQL：

select * from A where deptId in (select deptId from B); 

這樣寫等價(jià)于：

先查詢部門表B 
select deptId from B 
再由部門deptId，查詢A的員工 
select * from A where A.deptId = B.deptId 

可以抽象成這樣的一個(gè)循環(huán)：

List<> resultSet ; 
   for(int i=0;i<B.length;i++) { 
         for(int j=0;j<A.length;j++) { 
         if(A[i].id==B[j].id) { 
            resultSet.add(A[i]); 
            break; 
         } 
      } 
   } 

顯然，除了使用 in，我們也可以用 exists 實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能，如下：

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);  

因?yàn)?exists 查詢的理解就是，先執(zhí)行主查詢，獲得數(shù)據(jù)后，再放到子查詢中做條件驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果(true 或者 false)，來(lái)決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。

那么，這樣寫就等價(jià)于：

select * from A,先從A表做循環(huán) 
select * from B where A.deptId = B.deptId,再?gòu)腂表做循環(huán). 

同理，可以抽象成這樣一個(gè)循環(huán)：

List<> resultSet ; 
    for(int i=0;i<A.length;i++) { 
          for(int j=0;j<B.length;j++) { 
          if(A[i].deptId==B[j].deptId) { 
             resultSet.add(A[i]); 
             break; 
          } 
       } 
    } 

數(shù)據(jù)庫(kù)最費(fèi)勁的就是跟程序鏈接釋放。假設(shè)鏈接了兩次，每次做上百萬(wàn)次的數(shù)據(jù)集查詢，查完就走，這樣就只做了兩次;相反建立了上百萬(wàn)次鏈接，申請(qǐng)鏈接釋放反復(fù)重復(fù)，這樣系統(tǒng)就受不了了。

即 MySQL 優(yōu)化原則，就是小表驅(qū)動(dòng)大表，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)大的數(shù)據(jù)集，從而讓性能更優(yōu)。

因此，我們要選擇最外層循環(huán)小的，也就是，如果 B 的數(shù)據(jù)量小于 A，適合使用 in，如果 B 的數(shù)據(jù)量大于 A，即適合選擇 exist。

21、盡量用 union all 替換 union

如果檢索結(jié)果中不會(huì)有重復(fù)的記錄，推薦 union all 替換 union。

反例：

select * from user where userid=1  
union   
select * from user where age = 10 

正例：

select * from user where userid=1  
union all   
select * from user where age = 10 

理由：如果使用 union，不管檢索結(jié)果有沒有重復(fù)，都會(huì)嘗試進(jìn)行合并，然后在輸出最終結(jié)果前進(jìn)行排序。

如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄，使用 union all 代替 union，這樣會(huì)提高效率。

22、索引不宜太多，一般 5 個(gè)以內(nèi)

原因如下：

• 索引并不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率，但是也降低了插入和更新的效率。
• insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來(lái)定。
• 一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過 5 個(gè)，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要。

23、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型

反例：

king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '守護(hù)者Id' 

正例：

`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護(hù)者Id'` 

理由：相對(duì)于數(shù)字型字段，字符型會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。

24、索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上，如性別這類型數(shù)據(jù)庫(kù)字段

因?yàn)?SQL 優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，如果索引列有大量重復(fù)數(shù)據(jù)，MySQL 查詢優(yōu)化器推算發(fā)現(xiàn)不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。

25、盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量

假設(shè)業(yè)務(wù)需求是，用戶請(qǐng)求查看自己最近一年觀看過的直播數(shù)據(jù)。

反例：

//一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來(lái) 
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y) 

正例：

//分頁(yè)查詢 
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize 
 
//如果是前端分頁(yè)，可以先查詢前兩百條記錄，因?yàn)橐话阌脩魬?yīng)該也不會(huì)往下翻太多頁(yè)， 
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ; 

26、當(dāng)在 SQL 語(yǔ)句中連接多個(gè)表時(shí),請(qǐng)使用表的別名，并把別名前綴于每一列上，這樣語(yǔ)義更加清晰

反例：

select  * from A inner 
join B on A.deptId = B.deptId; 

正例：

select  memeber.name,deptment.deptName from A member inner 
join B deptment on member.deptId = deptment.deptId; 

27、盡可能使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar

反例：

`deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱' 

正例：

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱' 

理由如下：

因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。

其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索，效率更高。

28、為了提高 group by 語(yǔ)句的效率，可以在執(zhí)行到該語(yǔ)句前，把不需要的記錄過濾掉

反例：

select job，avg（salary） from employee  group by job having job ='president'  
or job = 'managent' 

正例：

select job，avg（salary） from employee where job ='president'  
or job = 'managent' group by job； 

29、如果字段類型是字符串，where 時(shí)一定用引號(hào)括起來(lái)，否則索引失效

反例：

select * from user where userid =123; 

正例：

select * from user where userid ='123'; 

理由：為什么第一條語(yǔ)句未加單引號(hào)就不走索引了呢?這是因?yàn)椴患訂我?hào)時(shí)，是字符串跟數(shù)字的比較，它們類型不匹配，MySQL 會(huì)做隱式的類型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)再做比較。

30、使用 explain 分析你 SQL 的計(jì)劃

日常開發(fā)寫 SQL 的時(shí)候，盡量養(yǎng)成一個(gè)習(xí)慣吧。用 explain 分析一下你寫的 SQL，尤其是走不走索引這一塊。

explain select * from user where userid =10086 or age =18;