拼装sql_SQL优化最干货总结（2020最新版）
前言
BATJTMD等大廠的面試難度越來(lái)越高，但無(wú)論從大廠還是到小公司，一直未變的一個(gè)重點(diǎn)就是對(duì)SQL優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)的考察。一提到數(shù)據(jù)庫(kù)，先“說(shuō)一說(shuō)你對(duì)SQL優(yōu)化的見(jiàn)解吧？”。
SQL優(yōu)化已經(jīng)成為衡量程序猿優(yōu)秀與否的硬性指標(biāo)，甚至在各大廠招聘崗位職能上都有明碼標(biāo)注，如果是你，在這個(gè)問(wèn)題上能吊打面試官還是會(huì)被吊打呢？
目錄
前言
SELECT語(yǔ)句 - 語(yǔ)法順序：
SELECT語(yǔ)句 - 執(zhí)行順序：
SQL優(yōu)化策略
一、避免不走索引的場(chǎng)景
二、SELECT語(yǔ)句其他優(yōu)化
三、增刪改 DML 語(yǔ)句優(yōu)化
四、查詢條件優(yōu)化
五、建表優(yōu)化
有朋友疑問(wèn)到，SQL優(yōu)化真的有這么重要么？如下圖所示，SQL優(yōu)化在提升系統(tǒng)性能中是：（成本最低 && 優(yōu)化效果最明顯） 的途徑。如果你的團(tuán)隊(duì)在SQL優(yōu)化這方面搞得很優(yōu)秀，對(duì)你們整個(gè)大型系統(tǒng)可用性方面無(wú)疑是一個(gè)質(zhì)的跨越，真的能讓你們老板省下不止幾沓子錢。
- 優(yōu)化成本：硬件>系統(tǒng)配置>數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)>SQL及索引。
- 優(yōu)化效果：硬件<系統(tǒng)配置<數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)<SQL及索引。
別看了，上面這是一道送命題。
好了我們言歸正傳，首先，對(duì)于MySQL層優(yōu)化我一般遵從五個(gè)原則：
總結(jié)到SQL優(yōu)化中，就三點(diǎn):
- 最大化利用索引；
- 盡可能避免全表掃描；
- 減少無(wú)效數(shù)據(jù)的查詢；
理解SQL優(yōu)化原理 ，首先要搞清楚SQL執(zhí)行順序：
SELECT語(yǔ)句 - 語(yǔ)法順序：
1. SELECT 2. DISTINCT <select_list> 3. FROM <left_table> 4. <join_type> JOIN <right_table> 5. ON <join_condition> 6. WHERE <where_condition> 7. GROUP BY <group_by_list> 8. HAVING <having_condition> 9. ORDER BY <order_by_condition> 10.LIMIT <limit_number>SELECT語(yǔ)句 - 執(zhí)行順序：
FROM
<表名> # 選取表，將多個(gè)表數(shù)據(jù)通過(guò)笛卡爾積變成一個(gè)表。ON
<篩選條件> # 對(duì)笛卡爾積的虛表進(jìn)行篩選JOIN <join, left join, right join...>
<join表> # 指定join，用于添加數(shù)據(jù)到on之后的虛表中，例如left join會(huì)將左表的剩余數(shù)據(jù)添加到虛表中WHERE
<where條件> # 對(duì)上述虛表進(jìn)行篩選GROUP BY
<分組條件> # 分組
<SUM()等聚合函數(shù)> # 用于having子句進(jìn)行判斷，在書(shū)寫(xiě)上這類聚合函數(shù)是寫(xiě)在having判斷里面的HAVING
<分組篩選> # 對(duì)分組后的結(jié)果進(jìn)行聚合篩選SELECT
<返回?cái)?shù)據(jù)列表> # 返回的單列必須在group by子句中，聚合函數(shù)除外DISTINCT
# 數(shù)據(jù)除重ORDER BY
<排序條件> # 排序LIMIT
<行數(shù)限制>
SQL優(yōu)化策略
聲明：以下SQL優(yōu)化策略適用于數(shù)據(jù)量較大的場(chǎng)景下，如果數(shù)據(jù)量較小，沒(méi)必要以此為準(zhǔn)，以免畫(huà)蛇添足。一、避免不走索引的場(chǎng)景
1. 盡量避免在字段開(kāi)頭模糊查詢，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描。如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%陳%'優(yōu)化方式：盡量在字段后面使用模糊查詢。如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '陳%'如果需求是要在前面使用模糊查詢，
- 使用MySQL內(nèi)置函數(shù)INSTR(str,substr) 來(lái)匹配，作用類似于java中的indexOf()，查詢字符串出現(xiàn)的角標(biāo)位置
- 使用FullText全文索引，用match against 檢索
- 數(shù)據(jù)量較大的情況，建議引用ElasticSearch、solr，億級(jí)數(shù)據(jù)量檢索速度秒級(jí)
- 當(dāng)表數(shù)據(jù)量較少（幾千條兒那種），別整花里胡哨的，直接用like '%xx%'。
2. 盡量避免使用in 和not in，會(huì)導(dǎo)致引擎走全表掃描。如下：
SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)優(yōu)化方式：如果是連續(xù)數(shù)值，可以用between代替。如下：
SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3如果是子查詢，可以用exists代替。如下：
-- 不走索引 select * from A where A.id in (select id from B); -- 走索引 select * from A where exists (select * from B where B.id = A.id);3. 盡量避免使用 or，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3優(yōu)化方式：可以用union代替or。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1UNION SELECT * FROM t WHERE id = 34. 盡量避免進(jìn)行null值的判斷，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描。如下：
SELECT * FROM t WHERE score IS NULL優(yōu)化方式：可以給字段添加默認(rèn)值0，對(duì)0值進(jìn)行判斷。如下：
SELECT * FROM t WHERE score = 05.盡量避免在where條件中等號(hào)的左側(cè)進(jìn)行表達(dá)式、函數(shù)操作，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描。
可以將表達(dá)式、函數(shù)操作移動(dòng)到等號(hào)右側(cè)。如下：
-- 全表掃描 SELECT * FROM T WHERE score/10 = 9 -- 走索引 SELECT * FROM T WHERE score = 10*96. 當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí)，避免使用where 1=1的條件。通常為了方便拼裝查詢條件，我們會(huì)默認(rèn)使用該條件，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)放棄索引進(jìn)行全表掃描。如下：
SELECT username, age, sex FROM T WHERE 1=1優(yōu)化方式：用代碼拼裝sql時(shí)進(jìn)行判斷，沒(méi) where 條件就去掉 where，有where條件就加 and。
7. 查詢條件不能用 <> 或者 !=
使用索引列作為條件進(jìn)行查詢時(shí)，需要避免使用<>或者!=等判斷條件。如確實(shí)業(yè)務(wù)需要，使用到不等于符號(hào)，需要在重新評(píng)估索引建立，避免在此字段上建立索引，改由查詢條件中其他索引字段代替。
8. where條件僅包含復(fù)合索引非前置列
如下：復(fù)合（聯(lián)合）索引包含key_part1，key_part2，key_part3三列，但SQL語(yǔ)句沒(méi)有包含索引前置列"key_part1"，按照MySQL聯(lián)合索引的最左匹配原則，不會(huì)走聯(lián)合索引。
select col1 from table where key_part2=1 and key_part3=29. 隱式類型轉(zhuǎn)換造成不使用索引
如下SQL語(yǔ)句由于索引對(duì)列類型為varchar，但給定的值為數(shù)值，涉及隱式類型轉(zhuǎn)換，造成不能正確走索引。
select col1 from table where col_varchar=123;10. order by 條件要與where中條件一致，否則order by不會(huì)利用索引進(jìn)行排序
-- 不走age索引 SELECT * FROM t order by age;-- 走age索引 SELECT * FROM t where age > 0 order by age;對(duì)于上面的語(yǔ)句，數(shù)據(jù)庫(kù)的處理順序是：
- 第一步：根據(jù)where條件和統(tǒng)計(jì)信息生成執(zhí)行計(jì)劃，得到數(shù)據(jù)。
- 第二步：將得到的數(shù)據(jù)排序。當(dāng)執(zhí)行處理數(shù)據(jù)（order by）時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)先查看第一步的執(zhí)行計(jì)劃，看order by 的字段是否在執(zhí)行計(jì)劃中利用了索引。如果是，則可以利用索引順序而直接取得已經(jīng)排好序的數(shù)據(jù)。如果不是，則重新進(jìn)行排序操作。
- 第三步：返回排序后的數(shù)據(jù)。
當(dāng)order by 中的字段出現(xiàn)在where條件中時(shí)，才會(huì)利用索引而不再二次排序，更準(zhǔn)確的說(shuō)，order by 中的字段在執(zhí)行計(jì)劃中利用了索引時(shí)，不用排序操作。
這個(gè)結(jié)論不僅對(duì)order by有效，對(duì)其他需要排序的操作也有效。比如group by 、union 、distinct等。
11. 正確使用hint優(yōu)化語(yǔ)句
MySQL中可以使用hint指定優(yōu)化器在執(zhí)行時(shí)選擇或忽略特定的索引。一般而言，處于版本變更帶來(lái)的表結(jié)構(gòu)索引變化，更建議避免使用hint，而是通過(guò)Analyze table多收集統(tǒng)計(jì)信息。但在特定場(chǎng)合下，指定hint可以排除其他索引干擾而指定更優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。
在查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析查詢語(yǔ)句，并選擇一個(gè)最合適的索引。但是很多時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢優(yōu)化器并不一定總是能使用最優(yōu)索引。如果我們知道如何選擇索引，可以使用FORCE INDEX強(qiáng)制查詢使用指定的索引。
例如：
SELECT * FROM students FORCE INDEX (idx_class_id) WHERE class_id = 1 ORDER BY id DESC;二、SELECT語(yǔ)句其他優(yōu)化
1. 避免出現(xiàn)select *
首先，select * 操作在任何類型數(shù)據(jù)庫(kù)中都不是一個(gè)好的SQL編寫(xiě)習(xí)慣。
使用select * 取出全部列，會(huì)讓優(yōu)化器無(wú)法完成索引覆蓋掃描這類優(yōu)化，會(huì)影響優(yōu)化器對(duì)執(zhí)行計(jì)劃的選擇，也會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗，更會(huì)帶來(lái)額外的I/O,內(nèi)存和CPU消耗。
建議提出業(yè)務(wù)實(shí)際需要的列數(shù)，將指定列名以取代select *。
2. 避免出現(xiàn)不確定結(jié)果的函數(shù)
特定針對(duì)主從復(fù)制這類業(yè)務(wù)場(chǎng)景。由于原理上從庫(kù)復(fù)制的是主庫(kù)執(zhí)行的語(yǔ)句，使用如now()、rand()、sysdate()、current_user()等不確定結(jié)果的函數(shù)很容易導(dǎo)致主庫(kù)與從庫(kù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)不一致。另外不確定值的函數(shù),產(chǎn)生的SQL語(yǔ)句無(wú)法利用query cache。
3.多表關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，小表在前，大表在后。
在MySQL中，執(zhí)行 from 后的表關(guān)聯(lián)查詢是從左往右執(zhí)行的（Oracle相反），第一張表會(huì)涉及到全表掃描，所以將小表放在前面，先掃小表，掃描快效率較高，在掃描后面的大表，或許只掃描大表的前100行就符合返回條件并return了。
例如：表1有50條數(shù)據(jù)，表2有30億條數(shù)據(jù)；如果全表掃描表2，你品，那就先去吃個(gè)飯?jiān)僬f(shuō)吧是吧。
4. 使用表的別名
當(dāng)在SQL語(yǔ)句中連接多個(gè)表時(shí)，請(qǐng)使用表的別名并把別名前綴于每個(gè)列名上。這樣就可以減少解析的時(shí)間并減少哪些友列名歧義引起的語(yǔ)法錯(cuò)誤。
5. 用where字句替換HAVING字句
避免使用HAVING字句，因?yàn)镠AVING只會(huì)在檢索出所有記錄之后才對(duì)結(jié)果集進(jìn)行過(guò)濾，而where則是在聚合前刷選記錄，如果能通過(guò)where字句限制記錄的數(shù)目，那就能減少這方面的開(kāi)銷。HAVING中的條件一般用于聚合函數(shù)的過(guò)濾，除此之外，應(yīng)該將條件寫(xiě)在where字句中。
where和having的區(qū)別：where后面不能使用組函數(shù)
6.調(diào)整Where字句中的連接順序
MySQL采用從左往右，自上而下的順序解析where子句。根據(jù)這個(gè)原理，應(yīng)將過(guò)濾數(shù)據(jù)多的條件往前放，最快速度縮小結(jié)果集。
三、增刪改 DML 語(yǔ)句優(yōu)化
1. 大批量插入數(shù)據(jù)
如果同時(shí)執(zhí)行大量的插入，建議使用多個(gè)值的INSERT語(yǔ)句(方法二)。這比使用分開(kāi)INSERT語(yǔ)句快（方法一），一般情況下批量插入效率有幾倍的差別。
方法一：
insert into T values(1,2); insert into T values(1,3); insert into T values(1,4);方法二：
Insert into T values(1,2),(1,3),(1,4);選擇后一種方法的原因有三。
- 減少SQL語(yǔ)句解析的操作，MySQL沒(méi)有類似Oracle的share pool，采用方法二，只需要解析一次就能進(jìn)行數(shù)據(jù)的插入操作；
- 在特定場(chǎng)景可以減少對(duì)DB連接次數(shù)
- SQL語(yǔ)句較短，可以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)腎O。
2. 適當(dāng)使用commit
適當(dāng)使用commit可以釋放事務(wù)占用的資源而減少消耗，commit后能釋放的資源如下：
- 事務(wù)占用的undo數(shù)據(jù)塊；
- 事務(wù)在redo log中記錄的數(shù)據(jù)塊；
- 釋放事務(wù)施加的，減少鎖爭(zhēng)用影響性能。特別是在需要使用delete刪除大量數(shù)據(jù)的時(shí)候，必須分解刪除量并定期commit。
3. 避免重復(fù)查詢更新的數(shù)據(jù)
針對(duì)業(yè)務(wù)中經(jīng)常出現(xiàn)的更新行同時(shí)又希望獲得改行信息的需求，MySQL并不支持PostgreSQL那樣的UPDATE RETURNING語(yǔ)法，在MySQL中可以通過(guò)變量實(shí)現(xiàn)。
例如，更新一行記錄的時(shí)間戳，同時(shí)希望查詢當(dāng)前記錄中存放的時(shí)間戳是什么，簡(jiǎn)單方法實(shí)現(xiàn)：
Update t1 set time=now() where col1=1; Select time from t1 where id =1;使用變量，可以重寫(xiě)為以下方式：
Update t1 set time=now () where col1=1 and @now: = now (); Select @now;前后二者都需要兩次網(wǎng)絡(luò)來(lái)回，但使用變量避免了再次訪問(wèn)數(shù)據(jù)表，特別是當(dāng)t1表數(shù)據(jù)量較大時(shí)，后者比前者快很多。
4.查詢優(yōu)先還是更新（insert、update、delete）優(yōu)先
MySQL 還允許改變語(yǔ)句調(diào)度的優(yōu)先級(jí)，它可以使來(lái)自多個(gè)客戶端的查詢更好地協(xié)作，這樣單個(gè)客戶端就不會(huì)由于鎖定而等待很長(zhǎng)時(shí)間。改變優(yōu)先級(jí)還可以確保特定類型的查詢被處理得更快。我們首先應(yīng)該確定應(yīng)用的類型，判斷應(yīng)用是以查詢?yōu)橹鬟€是以更新為主的，是確保查詢效率還是確保更新的效率，決定是查詢優(yōu)先還是更新優(yōu)先。
下面我們提到的改變調(diào)度策略的方法主要是針對(duì)只存在表鎖的存儲(chǔ)引擎，比如 MyISAM 、MEMROY、MERGE，對(duì)于Innodb 存儲(chǔ)引擎，語(yǔ)句的執(zhí)行是由獲得行鎖的順序決定的。MySQL 的默認(rèn)的調(diào)度策略可用總結(jié)如下：
1）寫(xiě)入操作優(yōu)先于讀取操作。
2）對(duì)某張數(shù)據(jù)表的寫(xiě)入操作某一時(shí)刻只能發(fā)生一次，寫(xiě)入請(qǐng)求按照它們到達(dá)的次序來(lái)處理。
3）對(duì)某張數(shù)據(jù)表的多個(gè)讀取操作可以同時(shí)地進(jìn)行。MySQL 提供了幾個(gè)語(yǔ)句調(diào)節(jié)符，允許你修改它的調(diào)度策略：
- LOW_PRIORITY關(guān)鍵字應(yīng)用于DELETE、INSERT、LOAD DATA、REPLACE和UPDATE；
- HIGH_PRIORITY關(guān)鍵字應(yīng)用于SELECT和INSERT語(yǔ)句；
- DELAYED關(guān)鍵字應(yīng)用于INSERT和REPLACE語(yǔ)句。
如果寫(xiě)入操作是一個(gè) LOW_PRIORITY（低優(yōu)先級(jí)）請(qǐng)求，那么系統(tǒng)就不會(huì)認(rèn)為它的優(yōu)先級(jí)高于讀取操作。在這種情況下，如果寫(xiě)入者在等待的時(shí)候，第二個(gè)讀取者到達(dá)了，那么就允許第二個(gè)讀取者插到寫(xiě)入者之前。只有在沒(méi)有其它的讀取者的時(shí)候，才允許寫(xiě)入者開(kāi)始操作。這種調(diào)度修改可能存在 LOW_PRIORITY寫(xiě)入操作永遠(yuǎn)被阻塞的情況。
SELECT 查詢的HIGH_PRIORITY（高優(yōu)先級(jí)）關(guān)鍵字也類似。它允許SELECT 插入正在等待的寫(xiě)入操作之前，即使在正常情況下寫(xiě)入操作的優(yōu)先級(jí)更高。另外一種影響是，高優(yōu)先級(jí)的 SELECT 在正常的 SELECT 語(yǔ)句之前執(zhí)行，因?yàn)檫@些語(yǔ)句會(huì)被寫(xiě)入操作阻塞。如果希望所有支持LOW_PRIORITY 選項(xiàng)的語(yǔ)句都默認(rèn)地按照低優(yōu)先級(jí)來(lái)處理，那么 請(qǐng)使用--low-priority-updates 選項(xiàng)來(lái)啟動(dòng)服務(wù)器。通過(guò)使用 INSERTHIGH_PRIORITY 來(lái)把 INSERT 語(yǔ)句提高到正常的寫(xiě)入優(yōu)先級(jí)，可以消除該選項(xiàng)對(duì)單個(gè)INSERT語(yǔ)句的影響。
四、查詢條件優(yōu)化
1. 對(duì)于復(fù)雜的查詢，可以使用中間臨時(shí)表 暫存數(shù)據(jù)
2. 優(yōu)化group by語(yǔ)句
默認(rèn)情況下，MySQL 會(huì)對(duì)GROUP BY分組的所有值進(jìn)行排序，如 “GROUP BY col1，col2，....;” 查詢的方法如同在查詢中指定 “ORDER BY col1，col2，...;” 如果顯式包括一個(gè)包含相同的列的 ORDER BY子句，MySQL 可以毫不減速地對(duì)它進(jìn)行優(yōu)化，盡管仍然進(jìn)行排序。
因此，如果查詢包括 GROUP BY 但你并不想對(duì)分組的值進(jìn)行排序，你可以指定 ORDER BY NULL禁止排序。例如：
SELECT col1, col2, COUNT(*) FROM table GROUP BY col1, col2 ORDER BY NULL ;3. 優(yōu)化join語(yǔ)句
MySQL中可以通過(guò)子查詢來(lái)使用 SELECT 語(yǔ)句來(lái)創(chuàng)建一個(gè)單列的查詢結(jié)果，然后把這個(gè)結(jié)果作為過(guò)濾條件用在另一個(gè)查詢中。使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個(gè)步驟才能完成的 SQL 操作，同時(shí)也可以避免事務(wù)或者表鎖死，并且寫(xiě)起來(lái)也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連接(JOIN)..替代。
例子：假設(shè)要將所有沒(méi)有訂單記錄的用戶取出來(lái)，可以用下面這個(gè)查詢完成：
SELECT col1 FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )如果使用連接(JOIN).. 來(lái)完成這個(gè)查詢工作，速度將會(huì)有所提升。尤其是當(dāng) salesinfo表中對(duì) CustomerID 建有索引的話，性能將會(huì)更好，查詢?nèi)缦?#xff1a;
SELECT col1 FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL連接(JOIN).. 之所以更有效率一些，是因?yàn)?MySQL 不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時(shí)表來(lái)完成這個(gè)邏輯上的需要兩個(gè)步驟的查詢工作。
4. 優(yōu)化union查詢
MySQL通過(guò)創(chuàng)建并填充臨時(shí)表的方式來(lái)執(zhí)行union查詢。除非確實(shí)要消除重復(fù)的行，否則建議使用union all。原因在于如果沒(méi)有all這個(gè)關(guān)鍵詞，MySQL會(huì)給臨時(shí)表加上distinct選項(xiàng)，這會(huì)導(dǎo)致對(duì)整個(gè)臨時(shí)表的數(shù)據(jù)做唯一性校驗(yàn)，這樣做的消耗相當(dāng)高。
高效：
SELECT COL1, COL2, COL3 FROM TABLE WHERE COL1 = 10 UNION ALL SELECT COL1, COL2, COL3 FROM TABLE WHERE COL3= 'TEST';低效：
SELECT COL1, COL2, COL3 FROM TABLE WHERE COL1 = 10 UNION SELECT COL1, COL2, COL3 FROM TABLE WHERE COL3= 'TEST';5.拆分復(fù)雜SQL為多個(gè)小SQL，避免大事務(wù)
- 簡(jiǎn)單的SQL容易使用到MySQL的QUERY CACHE；
- 減少鎖表時(shí)間特別是使用MyISAM存儲(chǔ)引擎的表；
- 可以使用多核CPU。
6. 使用truncate代替delete
當(dāng)刪除全表中記錄時(shí)，使用delete語(yǔ)句的操作會(huì)被記錄到undo塊中，刪除記錄也記錄binlog，當(dāng)確認(rèn)需要?jiǎng)h除全表時(shí)，會(huì)產(chǎn)生很大量的binlog并占用大量的undo數(shù)據(jù)塊，此時(shí)既沒(méi)有很好的效率也占用了大量的資源。
使用truncate替代，不會(huì)記錄可恢復(fù)的信息，數(shù)據(jù)不能被恢復(fù)。也因此使用truncate操作有其極少的資源占用與極快的時(shí)間。另外，使用truncate可以回收表的水位，使自增字段值歸零。
7. 使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)效率
使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)效率 針對(duì)展現(xiàn)等分頁(yè)需求，合適的分頁(yè)方式能夠提高分頁(yè)的效率。
案例1：
select * from t where thread_id = 10000 and deleted = 0 order by gmt_create asc limit 0, 15;上述例子通過(guò)一次性根據(jù)過(guò)濾條件取出所有字段進(jìn)行排序返回。數(shù)據(jù)訪問(wèn)開(kāi)銷=索引IO+索引全部記錄結(jié)果對(duì)應(yīng)的表數(shù)據(jù)IO。因此，該種寫(xiě)法越翻到后面執(zhí)行效率越差，時(shí)間越長(zhǎng)，尤其表數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候。
適用場(chǎng)景：當(dāng)中間結(jié)果集很小（10000行以下）或者查詢條件復(fù)雜（指涉及多個(gè)不同查詢字段或者多表連接）時(shí)適用。
案例2：
select t.* from (select id from t where thread_id = 10000 and deleted = 0order by gmt_create asc limit 0, 15) a, t where a.id = t.id;上述例子必須滿足t表主鍵是id列，且有覆蓋索引secondary key:(thread_id, deleted, gmt_create)。通過(guò)先根據(jù)過(guò)濾條件利用覆蓋索引取出主鍵id進(jìn)行排序，再進(jìn)行join操作取出其他字段。數(shù)據(jù)訪問(wèn)開(kāi)銷=索引IO+索引分頁(yè)后結(jié)果（例子中是15行）對(duì)應(yīng)的表數(shù)據(jù)IO。因此，該寫(xiě)法每次翻頁(yè)消耗的資源和時(shí)間都基本相同，就像翻第一頁(yè)一樣。
適用場(chǎng)景：當(dāng)查詢和排序字段（即where子句和order by子句涉及的字段）有對(duì)應(yīng)覆蓋索引時(shí)，且中間結(jié)果集很大的情況時(shí)適用。
五、建表優(yōu)化
1. 在表中建立索引，優(yōu)先考慮where、order by使用到的字段。
2. 盡量使用數(shù)字型字段（如性別，男：1 女：2），若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。
這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
3. 查詢數(shù)據(jù)量大的表 會(huì)造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數(shù)過(guò)多。這個(gè)時(shí)候可以通過(guò)程序，分段分頁(yè)進(jìn)行查詢，循環(huán)遍歷，將結(jié)果合并處理進(jìn)行展示。要查詢100000到100050的數(shù)據(jù)，如下：
SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID ASC) AS rowid,* FROM infoTab)t WHERE t.rowid > 100000 AND t.rowid <= 1000504. 用varchar/nvarchar 代替 char/nchar
盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
不要以為 NULL 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時(shí)，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內(nèi)），都是占用 100個(gè)字符的空間的，如果是varchar這樣的變長(zhǎng)字段， null 不占用空間。
來(lái)源：SQL優(yōu)化最干貨總結(jié) - MySQL（2020最新版）
總結(jié)
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