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(dāng)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(dāng)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(dāng)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?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：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;

理由：當(dāng)我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當(dāng)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

(#{item.name},#{item.age})

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(dāng)?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(dāng)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(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，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(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(rèn)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(rèn)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Bselect?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

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

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=1union?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(dāng)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;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql语句优化百条_优化mysql语句的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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