select语句(优化)
基本使用
SELECT * FROM books;
我们可以使用星号作为通配符来选择特定表中的所有列。上面的语句就是找出books表中所有的列。
如果我们只想查询某些列,我们将在逗号分隔的列表中将它们列出来代替星号:
SELECT isbn, title, author_id
FROM books;
这样就只选出来isbn,title,author_id三列。
注意:sql语句是可以分行写的哈,以分号结束
还可以限制输出的行数:
SELECT isbn, title, author_id
FROM books
LIMIT 5;
上面的语句执行结果是只输出前五行。
如果我们想获取第5行(不含第5行)往后的10行,那么:
SELECT isbn, title, author_id
FROM books
LIMIT 5, 10;
按条件、按顺序输出
仅列出author_id = 4729的书的isbn和title:
SELECT isbn, title
FROM books
WHERE author_id = 4729
LIMIT 5;
ORDER BY 子句
把查询到的结果用title的字母或数字作为排序顺序:
SELECT isbn, title
FROM books
WHERE author_id = 4729
ORDER BY title ASC
LIMIT 5;
使用order by子句对输出结果进行排序。
排序表达式后面的关键字ASC或DESC代表是升序还是降序,我们这里是升序。如果不指定,默认是升序。
order by子句还可以实现删除重复的条目。
实例演示:
# 创建表seq,并插入一些数据
CREATE TABLE seq (i INT, x VARCHAR(1));
INSERT INTO seq VALUES (1,'a'), (2,'b'), (3,'b'), (4,'f'), (5,'e');
# 列出所有内容,按照i列排序。默认是升序
SELECT * FROM seq ORDER BY i;
+------+------+
| i | x |
+------+------+
| 1 | a |
| 2 | b |
| 3 | b |
| 4 | f |
| 5 | e |
+------+------+
# 列出所有内容,按照i列排序。我们用降序看看
SELECT * FROM seq ORDER BY i DESC;
+------+------+
| i | x |
+------+------+
| 5 | e |
| 4 | f |
| 3 | b |
| 2 | b |
| 1 | a |
+------+------+
# 当有两个排序表达式的时候,先按第一个排序,如果第一个表达式的值相同,再按照第二个表达式的值排序
SELECT * FROM seq ORDER BY x,i;
+------+------+
| i | x |
+------+------+
| 1 | a |
| 2 | b |
| 3 | b |
| 5 | e |
| 4 | f |
+------+------+
MySQL常用30种SQL查询语句优化方法
引言
在开发和维护MySQL数据库时,优化SQL查询语句是提高数据库性能和响应速度的关键。通过合理优化SQL查询,可以减少数据库的负载,提高查询效率,为用户提供更好的用户体验。本文将介绍常用的30种MySQL SQL查询优化方法,并通过实际案例演示它们的应用。
第一部分:基础优化方法
-
使用索引
索引是提高数据库查询性能的基础,通过为查询字段添加合适的索引,可以加快查询速度。在创建索引时,需要考虑查询的频率和数据的更新频率,避免过度索引或不必要的索引。
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_column ON table_name(column_name);
-
避免使用SELECT *
在查询数据时,尽量避免使用SELECT *,而是明确指定需要查询的字段。这样可以减少返回的数据量,提高查询效率。
-- 不推荐
SELECT * FROM table_name;
-- 推荐
SELECT column1, column2 FROM table_name;
-
使用EXPLAIN分析查询计划
使用EXPLAIN命令可以分析查询的执行计划,帮助优化查询语句,查找潜在的性能问题。
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';
第二部分:优化查询条件
-
使用WHERE子句过滤数据
在查询数据时,尽量使用WHERE子句对数据进行过滤,减少返回的数据量。
-- 不推荐
SELECT * FROM table_name;
-- 推荐
SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';
-
使用索引覆盖查询
索引覆盖查询是指查询的字段都包含在索引中,不需要回表查询数据。这样可以减少IO操作,提高查询效率。
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_column ON table_name(column_name);
-- 索引覆盖查询
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column_name = 'value';
-
避免在WHERE子句中使用函数
在WHERE子句中使用函数会导致索引失效,需要全表扫描。尽量避免在WHERE子句中使用函数。
-- 不推荐
SELECT * FROM table_name WHERE DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m-%d') = '2023-01-01';
-- 推荐
SELECT * FROM table_name WHERE date_column = '2023-01-01';
-
使用合适的数据类型
选择合适的数据类型可以减少存储空间和查询时间,提高数据库性能。
-- 不推荐
CREATE TABLE table_name (id VARCHAR(100), name VARCHAR(100));
-- 推荐
CREATE TABLE table_name (id INT, name VARCHAR(100));
第三部分:连接查询优化
-
使用INNER JOIN代替WHERE子句连接
使用INNER JOIN可以更好地表达表之间的关系,提高查询的可读性和性能。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1, table2 WHERE table1.id = table2.id;
-- 推荐
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
-
使用JOIN ON代替WHERE子句过滤连接
在连接查询时,尽量使用JOIN ON对连接进行过滤,而不是在WHERE子句中过滤连接。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE table2.name = 'value';
-- 推荐
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id AND table2.name = 'value';
-
使用合适的连接类型
根据实际业务需求选择合适的连接类型,包括INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN。
-- INNER JOIN(默认连接类型)
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
-- LEFT JOIN
SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
-- RIGHT JOIN
SELECT * FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
-- FULL JOIN
SELECT * FROM table1 FULL JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
第四部分:子查询优化
-
使用EXISTS代替IN
在使用子查询时,尽量使用EXISTS代替IN,EXISTS只关心是否存在记录,而IN会将子查询的结果集加载到内存中,可能导致性能问题。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2);
-- 推荐
SELECT * FROM table1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id);
-
使用JOIN代替子查询
在查询中使用JOIN可以更好地表达查询的逻辑,避免使用复杂的子查询。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2);
-- 推荐
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
第五部分:LIMIT优化
-
使用LIMIT限制返回的记录数
在查询大量数据时,使用LIMIT可以限制返回的记录数,避免查询过多的数据。
-- 返回前10条记录
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;
-
使用分页查询
在查询分页数据时,可以使用LIMIT结合OFFSET实现分页查询。
-- 返回第1页的数据,每页10条记录
SELECT * FROM table_name LIMIT 0, 10;
-- 返回第2页的数据,每页10条记录
SELECT * FROM table_name LIMIT 10, 10;
第六部分:排序优化
-
使用合适的排序字段
在排序查询时,选择合适的排序字段可以减少排序的时间和开销。
-
使用合适的排序字段
在排序查询时,选择合适的排序字段可以减少排序的时间和开销。通常应该选择已经建立了索引的字段进行排序,避免对大量数据进行排序操作。
-- 不推荐
SELECT * FROM table_name ORDER BY name;
-- 推荐
SELECT * FROM table_name ORDER BY indexed_column;
-
使用覆盖索引减少排序
如果查询中只需要排序字段,并且该字段已经建立了索引,可以使用覆盖索引来减少排序的时间。
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON table_name(name);
-- 使用覆盖索引
SELECT name FROM table_name ORDER BY name;
-
使用DESC进行降序排序
在进行降序排序时,使用DESC关键字可以明确排序方式,避免不必要的排序操作。
-- 降序排序
SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name DESC;
第七部分:避免使用通配符
-
避免使用%通配符
在查询数据时,尽量避免使用%通配符在查询字段的开头,这会导致索引失效,需要进行全表扫描。
-- 不推荐
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%value';
-- 推荐
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'value%';
-
使用前缀索引
如果需要在查询中使用通配符%在字段的结尾,可以使用前缀索引来优化查询性能。
-- 创建前缀索引
CREATE INDEX idx_column ON table_name(column_name(10));
-- 使用前缀索引
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'value%';
第八部分:联合查询优化
-
使用UNION ALL代替UNION
在使用联合查询时,如果不需要去重操作,应该使用UNION ALL,可以减少查询的开销。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 WHERE condition
UNION
SELECT * FROM table2 WHERE condition;
-- 推荐
SELECT * FROM table1 WHERE condition
UNION ALL
SELECT * FROM table2 WHERE condition;
-
使用EXISTS代替IN和UNION
在查询中使用EXISTS代替IN和UNION,可以更好地表达查询逻辑,提高查询性能。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2 WHERE condition)
UNION
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table3 WHERE condition);
-- 推荐
SELECT * FROM table1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id AND condition)
OR EXISTS (SELECT 1 FROM table3 WHERE table1.id = table3.id AND condition);
第九部分:使用子查询优化
-
使用内连接代替子查询
在使用子查询时,尽量使用内连接代替,可以减少查询的开销。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2);
-- 推荐
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id;
-
使用EXISTS代替IN
在使用子查询时,尽量使用EXISTS代替IN,EXISTS只关心是否存在记录,而IN会将子查询的结果集加载到内存中,可能导致性能问题。
-- 不推荐
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2);
-- 推荐
SELECT * FROM table1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id);
第十部分:数据表设计优化
-
使用合适的数据类型
在创建数据表时,选择合适的数据类型可以减少存储空间和查询时间,提高数据库性能。
-- 不推荐
CREATE TABLE table_name (id VARCHAR(100), name VARCHAR(100));
-- 推荐
CREATE TABLE table_name (id INT, name VARCHAR(100));
-
垂直拆分表
在数据表中包含大量冗余数据时,可以考虑对表进行垂直拆分,将不同的数据拆分到不同的表中,提高查询性能。
第十一部分:其他优化方法
-
使用连接池
使用连接池可以减少连接数据库的开销,提高数据库的并发性能。
-
合理配置缓冲区
根据数据库的实际情况,合理配置缓冲区大小,加快数据的读写速度。
-
使用延迟关联
在进行关联查询时,可以考虑使用延迟关联,将关联查询放在最后执行,减少关联操作的次数。
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避免使用临时表
在查询中尽量避免使用临时表,临时表会增加查询的开销。
-
定期优化数据表
定期对数据表进行优化,包括重新建立索引、压缩表等操作,可以提高数据库的性能。
结语
本文介绍了常用的30种MySQL SQL查询优化方法,并通过实际案例演示了它们的应用。优化SQL查询是提高数据库性能和响应速度的关键,通过合理优化SQL查询可以减少数据库的负载,提高查询效率。读者可以根据自己的实际情况和业务需求,选择合适的优化方法,提高数据库的性能和可用性。同时,我们也要不断学习和实践,在数据库领域不断提高自己的知识水平和技术能力,成为一名优秀的数据库工程师。