SQL优化总结
SQL优化总结
- 1. MySQL层优化五个原则
- 2. SQL优化策略
-
- 2.1 避免不走索引的场景
- 3. SELECT语句其他优化
-
- 3.1 避免出现select *
- 3.2 避免出现不确定结果的函数
- 3.3 多表关联查询时，小表在前，大表在后。
- 3.4 使用表的别名
- 3.5 调整Where字句中的连接顺序
- 附录
1. MySQL层优化五个原则
- 减少数据访问：设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘IO
- 返回更少的数据：只返回需要的字段和数据分页处理 减少磁盘IO及网络IO
- 减少交互次数：批量DML操作，函数存储等减少数据连接次数
- 减少服务器CPU开销：尽量减少数据库排序操作以及全表查询，减少cpu 内存占用
- 利用更多资源：使用表分区，可以增加并行操作，更大限度利用cpu资源
总结到SQL优化中，就三点:
- 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
2. SQL优化策略
2.1 避免不走索引的场景
- 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。如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%陈%'
优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询。如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '陈%'
- 尽量避免使用in 和not in，会导致引擎走全表扫描。如下：
SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)
优化方式：如果是连续数值，可以用between代替。如下：
SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3
- 如果是子查询，可以用exists代替如下：
-- 不走索引
select * from A where A.id in (select id from B);
-- 走索引
select * from A where exists (select * from B where B.id = A.id);
- 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。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3
优化方式：可以用union代替or。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1
UNION
SELECT * FROM t WHERE id = 3
- 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。如下：
SELECT * FROM t WHERE score IS NULL
优化方式：可以给字段添加默认值0，对0值进行判断。如下：
SELECT * FROM t WHERE score = 0
- 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。
可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：
-- 全表扫描
SELECT * FROM T WHERE score/10 = 9
-- 走索引
SELECT * FROM T WHERE score = 10*9
- 当数据量大时，避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件，我们会默认使用该条件，数据库引擎会放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT username, age, sex FROM T WHERE 1=1
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。
- 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。
- where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。详情参考《联合索引的使用原理》。
select col1 from table where key_part2=1 and key_part3=2
- 隐式类型转换造成不使用索引
select col1 from table where col_varchar=123;
- order 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;
3. SELECT语句其他优化
3.1 避免出现select *
首先，select * 操作在任何类型数据库中都不是一个好的SQL编写习惯。
使用select * 取出全部列，会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，会影响优化器对执行计划的选择，也会增加网络带宽消耗，更会带来额外的I/O,内存和CPU消耗。
3.2 避免出现不确定结果的函数
特定针对主从复制这类业务场景。由于原理上从库复制的是主库执行的语句，使用如now()、rand()、sysdate()、current_user()等不确定结果的函数很容易导致主库与从库相应的数据不一致。另外不确定值的函数,产生的SQL语句无法利用query cache。
3.3 多表关联查询时，小表在前，大表在后。
在MySQL中，执行 from 后的表关联查询是从左往右执行的（Oracle相反），第一张表会涉及到全表扫描，所以将小表放在前面，先扫小表，扫描快效率较高，在扫描后面的大表，或许只扫描大表的前100行就符合返回条件并return了。
例如：表1有50条数据，表2有30亿条数据；如果全表扫描表2，你品，那就先去吃个饭再说吧是吧。
3.4 使用表的别名
当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个列名上。这样就可以减少解析的时间并减少哪些友列名歧义引起的语法错误。
3.5 调整Where字句中的连接顺序
MySQL采用从左往右，自上而下的顺序解析where子句。根据这个原理，应将过滤数据多的条件往前放，最快速度缩小结果集。
附录
参考