前言

關于數(shù)據(jù)庫優(yōu)化，網(wǎng)上有不少資料和方法，但是不少質(zhì)量參差不齊，有些總結的不夠到位，內(nèi)容冗雜。這篇文章就來給大家詳細介紹了26條優(yōu)化建議，下面來一起看看吧

1. 查詢SQL盡量不要使用全查 select *，而是 select + 具體字段。

反例：

select * from student;

正例：

select id，name, age from student;

理由：

• 只取需要的字段，可以節(jié)省資源、減少CPU和IO以及網(wǎng)絡開銷。
• select * 進行查詢時，無法使用到覆蓋索引，就會造成回表查詢。
• 使用具體字段可以減少表結構變動帶來的影響。
  

2. 使用預編譯語句進行數(shù)據(jù)庫操作

理由：

• 預編譯語句可以重復使用計劃，減少SQL編譯所需要的時間
• 可以解決動態(tài)SQL所帶來的SQL注入的問題
• 只傳參數(shù)，比傳遞SQL語句更高效
• 相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率
  

3. 禁止使用不含字段列表的 insert 語句

反例：

insert into values ('a', 'b', 'c');

正例：

insert into t(a, b, c) values ('a','b','c');

理由：

• 不含字段名的 insert 語句，很難區(qū)分到底對應的是什么字段，而且只能全值插入，可讀性差。
• 一旦表結構發(fā)生改變，很難修改。
  

4. 盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件

案例：新建一個user表，它有一個普通索引userId，表結構如下：

CREATE TABLE `user` (  
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
`user_id` int(11) NOT NULL,  
`age` int(11) NOT NULL,  
`name` varchar(30) NOT NULL,  
PRIMARY KEY (`id`),  
KEY `idx_userId` (`userId`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

查詢userid為1 或者 年齡為 18 歲的用戶

反例:

select id, user_id, age, name from user where userid=1 or age =18

正例：

# 使用union all 
select id, user_id, age, name from user where userid=1 union all select * from user where age = 18
# 或者分開兩條sql寫
select id, user_id, age, name 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 的字段，如上面的 age 這種情況，假設它走了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。

5. 使用 where 條件查詢，要限定要查詢的數(shù)據(jù)，避免返回多余的行，同時避免數(shù)據(jù)類型的隱式轉換

假設 id 為 int 類型，查詢 id = 1 的數(shù)據(jù)

反例：

select id, name from student where id = '1';

正例：

select id, name from student where id = 1;

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。
• 隱式轉換會導致索引失效
  

6. 靜止在 where 子句中對字段進行表達式操作或函數(shù)轉換，這將導致系統(tǒng)放棄使用索引而進行全表掃描

假設 user 表的 age 字段，加了索引，對其進行數(shù)據(jù)查詢

反例：

select name, age from user where age - 1 = 20;

正例：

select name, age from user where age = 21;

理由：

• age 加了索引，但是因為對它進行運算查詢，導致索引不生效，大大的降低效率。
  

7. 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。

（Mysql中適用）

反例：

select age,name from user where age <> 18;

正例：

# 可以考慮分開兩條sql寫 
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
  

8. 對查詢優(yōu)化，應考慮在where及order by涉及的列上建立索引，盡量避免全表掃描。

反例：

select name, age, address from user where address ='深圳' order by age ;

正例：添加索引再查詢

alter table user add index idx_address_age (address,age)

9. where子句中考慮使用默認值代替 null

反例：(這種會全查所有數(shù)據(jù))

select user_id, name, age from user where age is not null;

正例：

# 表字段age設置0為默認值代替null
select user_id, name, age from user where age > 0;
1
2

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。
• 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，is not null 經(jīng)常讓索引失效，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。
  

10. 如果查詢結果只有一條或者只需要一條記錄（可能最大/小值），建議使用 limit 1

假設現(xiàn)在有student學生表，要找出一個名字叫 Tom 的人.

CREATE TABLE `student` (  
`id` int(11) NOT NULL,  
`name` varchar(50) DEFAULT NULL,  
`age` int(11) DEFAULT NULL,  
`date` datetime DEFAULT NULL,  
`sex` int(1) DEFAULT NULL,  
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

反例：

select id，name from student where name='Tom '

正例

select id，name from employee where name='Tom ' limit 1;

理由：

加上 limit 1 分頁后，只要找到了對應的一條記錄，就不會繼續(xù)向下掃描了，效率將會大大提高。
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知不用全表掃描，有沒有l(wèi)imit ，性能的差別并不大。

11. 優(yōu)化 limit 分頁語句

我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r，一般會用 limit 實現(xiàn)，但是當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 student 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 student where id > 10000 limit 10;

# 方案二：order by + 索引
select id，name from student order by id  limit 10000,10;

# 方案三：在業(yè)務允許的情況下限制頁數(shù)：

理由：

• 當偏移量大的時候，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)務討論，有沒有必要查這么后的分頁。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。
  

12. 盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量，使用limit分頁

假設業(yè)務需求是，用戶請求查看自己最近一年觀看過的電影數(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 ;

13. 優(yōu)化 like 語句

當用到模糊關鍵字查詢使用 like 時，like很可能讓索引失效。

反例：

SELECT * FROM student
WHERE name LIKE '%strive_day';
-- 或者使用 % 包裹
SELECT * FROM student
WHERE name LIKE '%strive_day%';

正例：

SELECT * FROM student
WHERE name LIKE 'strive_day%';

理由：

• 把 % 放前面，不會走索引查詢。
• 把 % 放關鍵字后面，會走索引進行查詢。
• 將 % 包裹關鍵字，也不會走索引查詢。
• 無前置 %，只有后置 % 才會走索引查詢
  

14. 盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)

案例：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設 loginTime 字段加了索引)

反例：

SELECT * FROM system_user user
WHERE Date_ADD(user.loginTime,Interval 7 DAY) >= now();

正例：

SELECT * FROM system_user user
WHERE user.loginTime >=Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

理由：

• 索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)，索引會失效
• 如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，會走索引查詢
  

15. 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

假設有一個聯(lián)合索引 (user_id, age)，user_id 在前，age 在后。

反例：

select user_id, name, age from user where age = 10;

正例：

# 符合最左匹配原則
select user_id, name, age from user where userid = 1 and age = 21;
# 符合最左匹配原則
select user_id, name, age from user where userid = 1;

理由：

• 當我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當于創(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)化器有關的。
  

16. 在適當時候，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
select user_id, name, age from user where user_id like '%123%'

# id為主鍵，那么為普通索引，即覆蓋索引。
select user_id, name, age from user where userid like '%123%';

17. 刪除冗余和重復索引

反例：

  KEY `idx_userId` (`userId`)
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正例:

  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
#  刪除 userId 的索引（KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)）
#  因為組合索引（A，B）相當于創(chuàng)建了（A）和（A，B）索引。

理由：

• 重復的索引需要維護，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
  

18. Inner join 、left join、right join，優(yōu)先使用Inner join，如果是left join，左邊表結果盡量小

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，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)結果盡量小，如果有條件的盡量放到左邊處理。

反例:

select name, age from tab1 t1 left join tab2 t2  on t1.age = t2.age where t1.id = 2;

正例：

select name, age from (select * from tab1 where id = 2) t1 left join tab2 t2 on t1.age = t2.age;

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
• 使用了左連接，左邊表數(shù)據(jù)結果盡量小，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少
  

19. 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
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
 (#{item.name},#{item.age})
</foreach>

理由：

• 批量插入性能好，減少時間損耗。
  

20. 盡量少用 distinct 關鍵字

distinct 關鍵字一般用來過濾重復記錄，以返回不重復的記錄。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：

# 去重多個字段
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。

21. 不要有超過5個以上的表連接

理由：

• 連表越多，編譯的時間和開銷也就越大
• 連表可讀性差，把連接表拆開成較小的幾個執(zhí)行，可讀性更高
  

22. 數(shù)據(jù)量大的時候，如何優(yōu)化更新語句。

數(shù)據(jù)量大的時候，需要避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù)，同時會造成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+條數(shù)據(jù)
delete from user where id < 1000000;
# 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 user where id >= 500 and id < 1000；
...
delete user where id >= 999500 and id < 1000000;

理由：

• 一次性 刪除/更新 太多數(shù)據(jù)，可能會有 lock wait timeout exceed 的錯誤，所以建議分批操作。
  

23. 合理使用 exist 和 in

假設表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SQL

反例：:

select * from A where deptId in (select deptId from B);

這樣寫等價于：

先查詢部門表B
select 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)語句：

List<> resultSet ;    
for(int i = 0; i < B.length; i ++) {
 for(int j = 0; j < A.length; j ++) {
     if(A[i].id == B[j].id) {
         resultSet.add(A[i]);
            break;          
        }       
     }    
 }

我們也可以用exists實現(xiàn)一樣的查詢功能

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);

上述代碼等價于：

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).

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)驗證結果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結果是否得以保留。

同理，可以抽象成這樣一個循環(huán)：

List<> resultSet;    
for(int i = 0; i < A.length; i ++) {
 for(int j = 0; j < B.length; j ++) {
     if(A[i].deptId == B[j].deptId) {
         resultSet.add(A[i]);
            break;          
            }       
        }    
    }

理由：

• 數(shù)據(jù)庫最費勁的就是跟程序鏈接釋放。假設鏈接了兩次，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；相反如果每次單獨查詢，建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反復重復
• 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)
• 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
  

24. 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計為字符型

反例：

`king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '123'

正例：

 `king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '123'

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。
  

25. 盡量用 union all 替換 union

如果檢索結果中不會有重復的記錄，推薦 union all 替換 union

反例：

select * from user where userid = 1
union
select * from user where age = 20

正例：

select * from user where userid = 1
union all
select * from user where age = 20

理由：

• 如果使用union，不管檢索結果有沒有重復，都會嘗試進行合并，然后在輸出最終結果前進行排序。
• 如果已知檢索結果沒有重復記錄，使用 union all 代替 union，這樣會提高效率。

26. 如果字段類型是字符串，where時一定用引號括起來，否則將導致索引失效

反例：

select * from user where userid = 1;

正例：

select * from user where userid ='1';

理由：

第一條語句未加單引號就不走索引，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會做隱式的類型轉換，把它們轉換為浮點數(shù)再做比較。

總結

到此這篇關于MySQL優(yōu)化之如何寫出高質(zhì)量sql語句的文章就介紹到這了,更多相關MySQL優(yōu)化sql語句內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！