【知识点】常见的SQL优化手段
问：有哪些常见的SQL优化手段？
这也是个高频面试题，并且并非面试造火箭的那种问题，实际项目中也会有非常多的地方需要进行SQL优化
避免使用 Select *
select *中，无用字段会增加网络带宽消耗，特别是varchar、blob、text等大字段select *无法使用Mysql优化器覆盖索引的优化。
覆盖索引：即一个查询可以完全通过索引来满足，不需要回表回表：根据非聚集索引查询到主键，然后根据主键查询其他数据。
分页优化
Mysql分页时，并不是跳过 offset，而是取 offset + N 行，然后丢弃 offset行，只返回N行。
并且，offset 越大、N 越大、select出的字段越多，耗时就越久。
数据量少时，分页耗时还是比较少的。
但是上数据量上百万甚至千万的时候，直接limit 1000000, 20是非常慢的。
优化方案：先根据排序规则及limit条件查询出主键，然后根据主键关联到表本身。
即把
select t.* form the_table where 条件 limit 1000000, 20
修改为：
select t1.* from the_table t1,
(select id from the_table where 条件 limit 1000000, 20) as t2
where t1.id = t2.id
并且条件种的字段尽量创建了索引。
尽量避免多表Join
join 关联的效率不算很高，多个表关联时会使用嵌套循环，如果关联字段没有索引，会直接使用笛卡尔积实现 join，导致全表扫描，效率很低。
两种解决方式：
- 单表查询，根据查询结果进行二次查询，最后在 Service 层进行关联。
- 数据冗余：把重要字段冗余在表中，尽可能避免关联查询。
推荐使用第一种方式，因为数据库的计算资源更加宝贵，Service层可以很方便的水平扩展。并且如果数据量非常大的时候也会进行分库分表，这也会限制join。
建议不要使用外键与级联
外键概念应该在应用层解决。
选择合适的字段类型
存储字节越小，占用空间就越小，性能也就越好。
尽量使用 union all 代替 union
union会把结果集进行去重操作，更耗时。
批量操作
操作数据时，能批量操作尽量批量处理，减少请求数据库的次数。
使用Explain分析SQL
正确使用索引
适合作为索引的字段
- 不为null的字段：索引字段应尽量不为null，对于数据为null的字段，数据库比较难优化。如果字段频繁被查询，又无法避免为null，可以使用-1、0、true、false等语义清晰地短字符作为代替。
- 被频繁查询的字段
- 被作为条件查询的字段
- 频繁需要排序的字段
- 频繁用于外连接的字段
被频繁更新的字段应慎重建立索引
虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也不小。
如果字段不经常被查询，反而经常被修改，那不应该在这种字段上创建索引。
尽可能创建联合索引，而不是单列索引
索引需要占用空间，如果是联合索引，多个字段在一个索引上，可以节省空间，并且修改数据时效率也会提升。
避免冗余索引
考虑在字符串类型上使用前缀索引代替普通索引
前缀索引只适用于字符串类型，比普通索引占用更少的空间
避免索引失效
- 使用
select *查询 - 创建了联合索引，但是没有遵循最左匹配原则
- 在索引列上进行计算、函数、类型转换等操作
- 以
%开头的like查询，比如like '%abc' - 发生隐式转换
- 查询时使用
条件1 or 条件2，如果条件1或者条件2中存在未创建索引的字段，就不会使用索引
