SQL 优化

现在互联网应用中对数据库的使用多数都是读较多，比例可以达到 10:1。并且数据库在做查询时 IO 消耗较大，所以如果能把一次查询的 IO 次数控制在常量级那对数据库的性能提升将是非常明显的，因此基于 B+ Tree 的索引结构出现了。

B+ Tree 的数据结构

如图所示是 B+ Tree 的数据结构。是由一个一个的磁盘块组成的树形结构，每个磁盘块由数据项和指针组成。

所有的数据都是存放在叶子节点，非叶子节点不存放数据。

查找过程

以磁盘块1为例，指针 P1 表示小于17的磁盘块，P2 表示在 17~35 之间的磁盘块，P3 则表示大于35的磁盘块。

比如要查找数据项99，首先将磁盘块1 load 到内存中，发生 1 次 IO。接着通过二分查找发现 99 大于 35，所以找到了 P3 指针。通过P3 指针发生第二次 IO 将磁盘块4加载到内存。再通过二分查找发现大于87，通过 P3 指针发生了第三次 IO 将磁盘块11 加载到内存。最后再通过一次二分查找找到了数据项99。

由此可见，如果一个几百万的数据查询只需要进行三次 IO 即可找到数据，那么整个效率将是非常高的。

观察树的结构，发现查询需要经历几次 IO 是由树的高度来决定的，而树的高度又由磁盘块，数据项的大小决定的。

磁盘块越大，数据项越小那么数的高度就越低。这也就是为什么索引字段要尽可能小的原因。

 

负向查询不能使用索引

select name from user where id not in (1,3,4);

应该修改为:

select name from user where id in (2,5,6);

前导模糊查询不能使用索引

如:

select name from user where name like '%zhangsan'

非前导则可以:

select name from user where name like 'zhangsan%'

建议可以考虑使用 Lucene 等全文索引工具来代替频繁的模糊查询。

数据区分不明显的不建议创建索引

如 user 表中的性别字段，可以明显区分的才建议创建索引，如身份证等字段。

字段的默认值不要为 null

这样会带来和预期不一致的查询结果。

在字段上进行计算不能命中索引

select name from user where FROM_UNIXTIME(create_time) < CURDATE();

应该修改为:

select name from user where create_time < FROM_UNIXTIME(CURDATE());

最左前缀问题

如果给 user 表中的 username pwd 字段创建了复合索引那么使用以下SQL 都是可以命中索引:

select username from user where username='zhangsan' and pwd ='axsedf1sd'

select username from user where pwd ='axsedf1sd' and username='zhangsan'

select username from user where username='zhangsan'

但是使用

select username from user where pwd ='axsedf1sd'

是不能命中索引的。

如果明确知道只有一条记录返回

select name from user where username='zhangsan' limit 1

可以提高效率，可以让数据库停止游标移动。

不要让数据库帮我们做强制类型转换

select name from user where telno=18722222222

这样虽然可以查出数据，但是会导致全表扫描。

需要修改为

select name from user where telno='18722222222'

如果需要进行 join 的字段两表的字段类型要相同

不然也不会命中索引。