前言

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

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：

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

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：

•  加上limit 1后,只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高。
•  當然，如果name是唯一索引的話，是不必要加上limit 1了，因為limit的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高性能,如果一個語句本身可以預(yù)知不用全表掃描，有沒有l(wèi)imit ，性能的差別并不大。

3、應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件

新建一個user表，它有一個普通索引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可能會使索引失效，從而全表掃描。

 對于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，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，看起來也合情合理。

4、優(yōu)化limit分頁

我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r，一般會用 limit 實現(xiàn)，但是當偏移量特別大的時候，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數(shù)： 

理由：

•  當偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，因為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啦。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。

5、優(yōu)化你的like語句

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：    

• 把% 放關(guān)鍵字后面，還是會走索引的。如下： 

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)場景是這樣：查詢某個用戶是否是會員。曾經(jīng)看過老的實現(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)，索引還是會走的。 

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

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，但是因為對它進行運算，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，在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集
•   left join 在兩張表進行連接查詢時，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。
•   right join 在兩張表進行連接查詢時，會返回右表所有的行，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，所以性能相對會好一點。
•  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<>很可能會讓索引失效

11、使用聯(lián)合索引時，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：

•  當我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當于創(chuàng)建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左匹配原則。
•  聯(lián)合索引不滿足最左原則，索引一般會失效，但是這個還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的。

12、對查詢進行優(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，更加省時間

打個比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次可以放適量的磚（最多放500）,你可以選擇一次運送一塊磚,也可以一次運送500塊磚,你覺得哪個時間消耗大?

14、在適當?shù)臅r候，使用覆蓋索引。

覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表，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)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄，以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個字段或者很少字段的情況下使用時，給查詢帶來優(yōu)化效果。但是在字段很多的時候使用，卻會大大降低查詢效率。

反例：   

SELECT DISTINCT * from  user; 

正例：   

select DISTINCT name from user; 

理由：

•  帶distinct的語句cpu時間和占用時間都高于不帶distinct的語句。因為當查詢很多字段時，如果使用distinct，數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進行比較，過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)，然而這個比較、過濾的過程會占用系統(tǒng)資源，cpu時間。

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，因為組合索引（A，B）相當于創(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，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時候也需要逐個地進行考慮，這會影響性能的。

17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語句。

避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因為會造成cpu利用率過高，從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問。

反例：   

//一次刪除10萬或者100萬+？  
   delete from user where id <100000;  
   //或者采用單一循環(huán)操作，效率低，時間漫長  
   for（User user：list）{  
      delete from user；   
   } 

正例： 

//分批進行刪除,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)，可能會有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯誤，所以建議分批操作。

18、where子句中考慮使用默認值代替null。

反例：   

select * from user where age is not null; 

正例： 

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

理由：

•  并不是說使用了is null 或者 is not null 就會不走索引了，這個跟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，肯定會放棄索引，這些條件 ！=，>isnull，isnotnull經(jīng)常被認為讓索引失效，其實是因為一般情況下，查詢的成本高，優(yōu)化器自動放棄索引的。

•  如果把null值，換成默認值，很多時候讓走索引成為可能，同時，表達意思會相對清晰一點。

19、不要有超過5個以上的表連接

•  連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。
•  把連接表拆開成較小的幾個執(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); 

因為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證，根據(jù)驗證結(jié)果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。

那么，這樣寫就等價于：

select * from A,先從A表做循環(huán)

select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).

同理，可以抽象成這樣一個循環(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)庫最費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；相反建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反復(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)動大表，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動大的數(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)，都會嘗試進行合并，然后在輸出最終結(jié)果前進行排序。如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄，使用union all 代替union，這樣會提高效率。

22、索引不宜太多，一般5個以內(nèi)。

•  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時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來定。
•  一個表的索引數(shù)最好不要超過5個，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)計為字符型

反例：   

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

正例：   

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

理由：

•  相對于數(shù)字型字段，字符型會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。

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)庫字段。

因為SQL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進行查詢優(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  
  select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y) 

正例：   

//分頁查詢  
    select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize  
    //如果是前端分頁，可以先查詢前兩百條記錄，因為一般用戶應(yīng)該也不會往下翻太多頁，  
    select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ; 

26、當在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名，并把別名前綴于每一列上，這樣語義更加清晰。

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：

•  因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間。
•  其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索，效率更高。

28、為了提高group by 語句的效率，可以在執(zhí)行到該語句前，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時一定用引號括起來，否則索引失效

反例： 

select * from user where userid =123; 

正例： 

select * from user where userid ='123'; 

理由：

•  為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢？這是因為不加單引號時，是字符串跟數(shù)字的比較，它們類型不匹配，MySQL會做隱式的類型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)再做比較。

30、使用explain 分析你SQL的計劃

日常開發(fā)寫SQL的時候，盡量養(yǎng)成一個習(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;