SQL优化技巧

一、查询尽量不要用*,尽量写明要查询的列名。

反例
select * from pay_history
正例
select name,pay_time,order_no,money from pay_history
理由

节省资源、网络开销
可能会用到覆盖索引,减少回表,提高查询效率

二、避免在where中使用or来连接条件

反例
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where money > 100 or name like '李%'
正例
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where money >100
union all 
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where name like '李%' 
理由

使用or会导致索引失效,从而导致全表扫描。

三、尽量使用数值替代字符串类型

正例

主键(id):优先使用int、tinyint
性别(sex):女(0)男(1),mysql推荐使用tinyint

理由

因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符
数值类型比较一次就可以了
字符会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销

四、where中使用默认值代替null

反例
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where money is not null
正例
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where money > 0
理由

如果mysql优化器发现,走索引比不走索引成本高的时候,就会放弃索引,这些条件!=,<>,is null,is not null经常会让索引失效;
一般情况下,查询成本高时优化器就会放弃索引;
如果把null值,换成默认值,很多时候让走索引成为可能,同时思路也相对清晰一些;

五、避免在where子句中使用!=或<>操作符

反例
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where money != 100
select name,pay_time,order_no,money from pay_history where money <> 100
理由

使用!=<>很可能让索引失效;
应避免在where子句中使用!=<>操作符,否则会进行全表扫描;
如果实在没办法,可以适当使用。

六、inner join 、left join、right join

三种连接如果结果集相同,优先使用inner join,如果使用left join,左表尽量使用小表;

  • inner join 内连接,保留两个表中完全匹配的结果集;
  • left join 会返回左表中所有数据,即使在右表中没有匹配的记录;
  • right join 会返回右表中所有数据,即使在左表中没有匹配的记录;
理由
  • inner join,等值连接,返回的行数比较少,性能相对好一些
  • left join,使用左连接时,左表数据结果尽量少一些,条件尽量放到左表处理,返回的结果行数可能比较少;
  • 这是 mysql优化原则,就是小表驱动大表,小的数据集驱动大数据集,使性能更好;

七、提高group by语句的效率

反例

先分组,再过滤

select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history group by name having name like '李%' or name like '张%';
正例

先过滤,再分组

select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history where name like '李%' or name like '张%' group by name; 
理由

在分组前,将结果集过滤完毕。

八、操作delete、update语句,加个limit或者循环分批次删除

  • 降低写错sql的代价
    清空数据可不是小事情,添加limit,即便删除错了也是丢失了部分数据,可以通过binlog快速恢复;
  • SQL效率可能更高
    sql中加了limit 1 ,如果命中第一条记录就return,没有limit的话,还会继续执行扫描表;
  • 避免长事务
    delete执行时,如果 money加了索引,mysql会将所有相关的行加写锁和间隙锁,所有执行相关行都会被锁住,如果删除的数据量很大,会直接影响部分功能无法使用;
  • 数据量大,CPU超负荷
    如果要删除的数据量很大时,不加limit限制,会把造成cpu爆表,导致越删除越慢;
  • 锁表
    如果删除太多数据,可能造成锁表,会有lock wait timeout exceed 的错误,所以分批次操作;

九、避免在索引列上使用内置函数

反例
select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history WHERE DATE_ADD(pay_time,INTERVAL 7 DAY) >=NOW();
正例
select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history WHERE pay_time >= DATE_ADD(=NOW(),INTERVAL 7 DAY);

十、优化like语句

反例
select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history WHERE name like '%李'; 
select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history WHERE name like '%李%'; 
正例
select name,pay_time,order_no,sum(money) from pay_history WHERE name like '李%'; 
理由

如果必须使用模糊查询,避免使用全模糊查询,即like '李%',是会使用索引的;
左模糊‘%李’无法直接使用索引;

十一、使用explain分析你的SQL执行计划

  1. type
  • system:表仅有一行
  • const:表最多一行数据配合,主键查询时触发较多;
  • eq_ref:对于每个来自前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能最好的连接来行,除了const类型;
  • range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。当使用=、<>、>、>= 、<、 <=、IS NULL、<=>、BEWTEEN或者IN操作符,用常量比较关键字列时,可以使用range;
  • index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件一般比数据文件小;
  • all:全表扫描;
  • 性能排名: system > const > eq_ref > ref > range > index > all
  • 实际sql优化中,最好达到ref或range级别。
  1. Extra常用关键字
  • Using index:只从索引树中获取信息,而不需要回表查询;
  • Using where:where子句用于限制哪一行匹配下一个表或发送到客户。除非你专门从表中索取或检查所有行,如果Extra不为Using where并且表联接类型为ALL或index,查询可能有一些错误,需回表查询;
  • Using temporary:mysql常建一个临时表来容纳结果,典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的GROUP BYORDER BY子句时;

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