SQL优化汇总

今天面某家公司，然后问我SQL优化，感觉有点忘了，今天特此总结一下：

 总结得是分两方面：索引优化和查询优化；

 

 

一. 索引优化：

1. 独立的列

在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。

例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引：

#这是错误的
SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

 优化方式：可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id  = 5 - 1;

 

 

2. 多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。

例如下面的语句中，最好把actor_id 和 film_id 设置为多列索引。猿辅导有道题，详见链接，可以让理解更深刻。

SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor
WHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

 

3. 索引列的顺序

让选择性最强的索引列放在前面。 见MySql最左前缀原则

索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;

#结果如下
staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(*): 16049

 

4. 前缀索引

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。

前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

 

5. 覆盖索引

索引包含所有需要查询的字段的值。具有以下优点：

• 索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。

• 一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。

• 对于 InnoDB 引擎，若辅助索引能够覆盖查询，则无需访问主索引。

 

以下为优先使用索引，避免全表扫描：

6. mysql在使用like进行模糊查询的时候把%放后面，避免开头模糊查询

因为mysql在使用like查询的时候只有使用后面的%时，才会使用到索引。

如：'%ptd_' 和 '%ptd_%' 都没有用到索引；而 'ptd_%' 使用了索引。

#进行全表查询，没有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%';
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_';

#有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';

 再比如：经常用到的查询数据库中姓张的所有人：

SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '张%';

 

 

7. 在表中建立索引，优先考虑where、group by使用到的字段

 

8. 尽量避免使用in 和not in，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。

比如：

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)

SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

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：

SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

 

9. 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：

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

 

10. 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

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

 

11. 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

同第1个，单独的列；

SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9

SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

优化方式：可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9

SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

 

12. 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

SELECT * FROM t WHERE 1=1

优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没where加where，有where加and。

 

 

索引的好处：建立索引后，查询时不会扫描全表，而会查询索引表锁定结果。

索引的缺点：在数据库进行DML操作的时候，除了维护数据表之外，还需要维护索引表，运维成本增加。

应用场景：数据量比较大，查询字段较多的情况。

索引规则：

1.选用选择性高的字段作为索引，一般unique的选择性最高；

2.复合索引：选择性越高的排在越前面。（左前缀原则）；

3.如果查询条件中两个条件都是选择性高的，最好都建索引；

 

参考：

1. 索引的特点和应用场景

 2. SQL优化面试

 

二、查询优化

1. 使用Explain进行分析

Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。

比较重要的字段有：

• select_type : 查询类型，有简单查询、联合查询、子查询等；

• key : 使用的索引；

• rows : 扫描的行数；

 

2. 优化数据访问

1. 减少请求的数据量

• 只返回必要的列：最好不要使用 SELECT * 语句。

• 只返回必要的行：使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。

• 缓存重复查询的数据：使用缓存可以避免在数据库中进行查询，特别在要查询的数据经常被重复查询时，缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。

2. 减少服务器端扫描的行数

• 最有效的方式是使用索引来覆盖查询。

 

3. 重构查询方式

       1. 切分大查询

一个大查询如果一次性执行的话，可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。

2. 分解大连接查询

将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询，然后在应用程序中进行关联，这样做的好处有：

• 让缓存更高效：对于连接查询，如果其中一个表发生变化，那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询，即使其中一个表发生变化，对其它表的查询缓存依然可以使用。

• 分解成多个单表查询，这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到，从而减少冗余记录的查询。

• 减少锁竞争；

• 在应用层进行连接，可以更容易对数据库进行拆分，从而更容易做到高性能和可伸缩。

• 查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替连接查询，可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询，这可能比随机的连接要更高效。

 

SELECT * FROM tab
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';

SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);