1、查詢SQL盡量不要使用select *，而是select具體字段。

反例子：select?*?from?employee;

正例子：select?id，name?from?employee;

理由：只取需要的字段，節(jié)省資源、減少網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)。

select * 進(jìn)行查詢時(shí)，很可能就不會(huì)使用到覆蓋索引了，就會(huì)造成回表查詢。

2、如果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄，建議用limit 1

假設(shè)現(xiàn)在有employee員工表，要找出一個(gè)名字叫jay的人.CREATE?TABLE?`employee`?(

`id`?int(11)?NOT?NULL,

`name`?varchar(255)?DEFAULT?NULL,

`age`?int(11)?DEFAULT?NULL,

`date`?datetime?DEFAULT?NULL,

`sex`?int(1)?DEFAULT?NULL,

PRIMARY?KEY?(`id`)

)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8;

反例：select?id，name?from?employee?where?name\='jay'

正例select?id，name?from?employee?where?name='jay'?limit?1;

理由：加上limit 1后,只要找到了對(duì)應(yīng)的一條記錄,就不會(huì)繼續(xù)向下掃描了,效率將會(huì)大大提高。

當(dāng)然，如果name是唯一索引的話，是不必要加上limit 1了，因?yàn)閘imit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(gè)語(yǔ)句本身可以預(yù)知不用全表掃描，有沒(méi)有l(wèi)imit ，性能的差別并不大。

3、應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來(lái)連接條件

新建一個(gè)user表，它有一個(gè)普通索引userId，表結(jié)構(gòu)如下：CREATE?TABLE?`user`?(

`id`?int(11)?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT,

`userId`?int(11)?NOT?NULL,

`age`?int(11)?NOT?NULL,

`name`?varchar(255)?NOT?NULL,

PRIMARY?KEY?(`id`),

KEY?`idx_userId`?(`userId`)

)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8;

假設(shè)現(xiàn)在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的用戶，很容易有以下SQL

反例:select?*?from?user?where?userid=1?or?age?=18

正例：//使用union?all

select?*?from?user?where?userid=1

union?all

select?*?from?user?where?age?=?18

//或者分開(kāi)兩條sql寫(xiě)：

select?*?from?user?where?userid=1

select?*?from?user?where?age?=?18

理由：使用or可能會(huì)使索引失效，從而全表掃描。

對(duì)于or+沒(méi)有索引的age這種情況，假設(shè)它走了userId的索引，但是走到age查詢條件時(shí)，它還得全表掃描，也就是需要三步過(guò)程：全表掃描+索引掃描+合并如果它一開(kāi)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(lái)也合情合理。

4、優(yōu)化limit分頁(yè)

我們?nèi)粘Ｗ龇猪?yè)需求時(shí)，一般會(huì)用 limit 實(shí)現(xiàn)，但是當(dāng)偏移量特別大的時(shí)候，查詢效率就變得低下。

反例：select?id，name，age?from?employee?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?employee?where?id>10000?limit?10.??//方案二：order?by?+?索引

select?id，name?from?employee?order?by?id??limit?10000，10??//方案三：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁(yè)數(shù)：

理由：當(dāng)偏移量最大的時(shí)候，查詢效率就會(huì)越低，因?yàn)镸ysql并非是跳過(guò)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(guò)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(wù)討論，有沒(méi)有必要查這么后的分頁(yè)啦。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會(huì)往后翻太多頁(yè)。

5、優(yōu)化你的like語(yǔ)句

日常開(kāi)發(fā)中，如果用到模糊關(guān)鍵字查詢，很容易想到like，但是like很可能讓你的索引失效。

反例：select?userId，name?from?user?where?userId?like?'%123';

正例：select?userId，name?from?user?where?userId?like?'123%';

理由：把%放前面，并不走索引，如下：

把% 放關(guān)鍵字后面，還是會(huì)走索引的。如下：

6、使用where條件限定要查詢的數(shù)據(jù)，避免返回多余的行

假設(shè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景是這樣：查詢某個(gè)用戶是否是會(huì)員。曾經(jīng)看過(guò)老的實(shí)現(xiàn)代碼是這樣。。。

反例：List?userIds?=?sqlMap.queryList("select?userId?from?user?where?isVip=1");

boolean?isVip?=?userIds.contains(userId);

正例：Long?userId?=?sqlMap.queryObject("select?userId?from?user?where?userId='userId'?and?isVip='1'?")

boolean?isVip?=?userId！=null;

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(kāi)銷(xiāo)。

7、盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)

業(yè)務(wù)需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過(guò)的用戶(假設(shè)loginTime加了索引)

反例：select?userId,loginTime?from?loginuser?where?Date\_ADD(loginTime,Interval?7?DAY)?\>\=now();

正例：explain??select?userId,loginTime?from?loginuser?where??loginTime?\>\=?Date\_ADD(NOW(),INTERVAL?-?7?DAY);

理由：索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)，索引失效

如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，索引還是會(huì)走的。

8、應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進(jìn)行全表掃

反例：select?*?from?user?where?age-1?=10；

正例：select?*?from?user?where?age?=11；

理由：雖然age加了索引，但是因?yàn)閷?duì)它進(jìn)行運(yùn)算，索引直接迷路了。。。

9、Inner join 、left join、right join，優(yōu)先使用Inner join，如果是left join，左邊表結(jié)果盡量小Inner join 內(nèi)連接，在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集

left join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回左表所有的行，即使在右表中沒(méi)有匹配的記錄。

right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回右表所有的行，即使在左表中沒(méi)有匹配的記錄。

都滿足SQL需求的前提下，推薦優(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(jié)果盡量小，如果有條件的盡量放到左邊處理。

反例:select?*?from?tab1?t1?left?join?tab2?t2??on?t1.size?=?t2.size?where?t1.id>2;

正例：select?*?from?(select?*?from?tab1?where?id?>2)?t1?left?join?tab2?t2?on?t1.size?=?t2.size;

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(duì)會(huì)好一點(diǎn)。

同理，使用了左連接，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)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。

10、應(yīng)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(jìn)行全表掃描。

反例：select?age,name??from?user?where?age?<>18;

正例：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(huì)讓索引失效

11、使用聯(lián)合索引時(shí)，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則。

表結(jié)構(gòu)：(有一個(gè)聯(lián)合索引idxuseridage，userId在前，age在后)CREATE?TABLE?`user`?(

`id`?int(11)?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT,

`userId`?int(11)?NOT?NULL,

`age`?int(11)?DEFAULT?NULL,

`name`?varchar(255)?NOT?NULL,

PRIMARY?KEY?(`id`),

KEY?`idx_userid_age`?(`userId`,`age`)?USING?BTREE

)?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=2?DEFAULT?CHARSET=utf8;

反例：select?*?from?user?where?age?=?10;

正例：//符合最左匹配原則????select?*?from?user?where?userid?=10;

理由：當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引的時(shí)候，如(k1,k2,k3)，相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)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(huì)失效，但是這個(gè)還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的。

12、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)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?*?from?user?where?address?='深圳'?order?by?age?;

正例：添加索引?????alter?table?user?add?index?idx_address_age?(address,age)

13、如果插入數(shù)據(jù)過(guò)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(jìn)行???????insert?into?user(name,age)?values

(#{item.name},#{item.age})

理由：批量插入性能好，更加省時(shí)間

打個(gè)比喻:假如你需要搬一萬(wàn)塊磚到樓頂,你有一個(gè)電梯,電梯一次可以放適量的磚(最多放500),你可以選擇一次運(yùn)送一塊磚,也可以一次運(yùn)送500塊磚,你覺(jué)得哪個(gè)時(shí)間消耗大?

14、在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候，使用覆蓋索引。

覆蓋索引能夠使得你的SQL語(yǔ)句不需要回表，僅僅訪問(wèn)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，不走索引了????select?*?from?user?where?userid?like?'%123%'

正例：//id為主鍵，那么為普通索引，即覆蓋索引登場(chǎng)了。???select?id,name?from?user?where?userid?like?'%123%';

15、慎用distinct關(guān)鍵字

distinct 關(guān)鍵字一般用來(lái)過(guò)濾重復(fù)記錄，以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個(gè)字段或者很少字段的情況下使用時(shí)，給查詢帶來(lái)優(yōu)化效果。但是在字段很多的時(shí)候使用，卻會(huì)大大降低查詢效率。

反例：SELECT?DISTINCT?*?from??user;

正例：select?DISTINCT?name?from?user;

理由：帶distinct的語(yǔ)句cpu時(shí)間和占用時(shí)間都高于不帶distinct的語(yǔ)句。因?yàn)楫?dāng)查詢很多字段時(shí)，如果使用distinct，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，過(guò)濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)，然而這個(gè)比較、過(guò)濾的過(guò)程會(huì)占用系統(tǒng)資源，cpu時(shí)間。

16、刪除冗余和重復(fù)索引

反例：KEY?`idx_userId`?(`userId`)

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

正例://刪除userId索引，因?yàn)榻M合索引(A，B)相當(dāng)于創(chuàng)建了(A)和(A，B)索引????KEY?`idx_userId_age`?(`userId`,`age`)

理由：重復(fù)的索引需要維護(hù)，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時(shí)候也需要逐個(gè)地進(jìn)行考慮，這會(huì)影響性能的。

17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語(yǔ)句。

避免同時(shí)修改或刪除過(guò)多數(shù)據(jù)，因?yàn)闀?huì)造成cpu利用率過(guò)高，從而影響別人對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)。

反例：//一次刪除10萬(wàn)或者100萬(wàn)+？????delete?from?user?where?id?<100000;????//或者采用單一循環(huán)操作，效率低，時(shí)間漫長(zhǎng)????for(User?user：list){??delete?from?user；

}

正例：//分批進(jìn)行刪除,如每次500??delete?user?where?id<500??delete?product?where?id>=500?and?id<1000；

理由：一次性刪除太多數(shù)據(jù)，可能會(huì)有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯(cuò)誤，所以建議分批操作。

18、where子句中考慮使用默認(rèn)值代替null。

反例：select?*?from?user?where?age?is?not?null;

正例：//設(shè)置0為默認(rèn)值?select?*?from?user?where?age>0;

理由：并不是說(shuō)使用了is null 或者 is not null 就會(huì)不走索引了，這個(gè)跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān)。

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(huì)放棄索引，這些條件 ！=，>isnull，isnotnull經(jīng)常被認(rèn)為讓索引失效，其實(shí)是因?yàn)橐话闱闆r下，查詢的成本高，優(yōu)化器自動(dòng)放棄索引的。如果把null值，換成默認(rèn)值，很多時(shí)候讓走索引成為可能，同時(shí)，表達(dá)意思會(huì)相對(duì)清晰一點(diǎn)。

19、不要有超過(guò)5個(gè)以上的表連接連表越多，編譯的時(shí)間和開(kāi)銷(xiāo)也就越大。

把連接表拆開(kāi)成較小的幾個(gè)執(zhí)行，可讀性更高。

如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)，那么意味著糟糕的設(shè)計(jì)了。

20、exist&in的合理利用

假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表，表B表示部門(mén)表，查詢所有部門(mén)的所有員工，很容易有以下SQL:select?*?from?A?where?deptId?in?(select?deptId?from?B);

這樣寫(xiě)等價(jià)于：

先查詢部門(mén)表Bselect?deptId?from?B

再由部門(mén)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(gè)循環(huán)：List<>?resultSet?;????????for(int?i=0;i

resultSet.add(A[i]);????????break;

}

}

}

顯然，除了使用in，我們也可以用exists實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能，如下：select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);

因?yàn)閑xists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(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果(true或者false)，來(lái)決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。

那么，這樣寫(xiě)就等價(jià)于：select?*?from?A,先從A表做循環(huán)select?*?from?B?where?A.deptId?=?B.deptId,再?gòu)腂表做循環(huán).

同理，可以抽象成這樣一個(gè)循環(huán)：List<>?resultSet?;????????for(int?i=0;i

resultSet.add(A[i]);???????break;

}

}

}

數(shù)據(jù)庫(kù)最費(fèi)勁的就是跟程序鏈接釋放。假設(shè)鏈接了兩次，每次做上百萬(wàn)次的數(shù)據(jù)集查詢，查完就走，這樣就只做了兩次；相反建立了上百萬(wàn)次鏈接，申請(qǐng)鏈接釋放反復(fù)重復(fù)，這樣系統(tǒng)就受不了了。即mysql優(yōu)化原則，就是小表驅(qū)動(dòng)大表，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)大的數(shù)據(jù)集，從而讓性能更優(yōu)。

因此，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。

21、盡量用union all替換 union

如果檢索結(jié)果中不會(huì)有重復(fù)的記錄，推薦union all 替換 union。

反例：select?*?from?user?where?userid=1?union????select?*?from?user?where?age?=?10

正例：select?*?from?user?where?userid=1union?all?select?*?from?user?where?age?=?10

理由：如果使用union，不管檢索結(jié)果有沒(méi)有重復(fù)，都會(huì)嘗試進(jìn)行合并，然后在輸出最終結(jié)果前進(jìn)行排序。如果已知檢索結(jié)果沒(méi)有重復(fù)記錄，使用union all 代替union，這樣會(huì)提高效率。

22、索引不宜太多，一般5個(gè)以內(nèi)。索引并不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率，但是也降低了插入和更新的效率。

insert或update時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來(lái)定。

一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)5個(gè)，若太多需要考慮一些索引是否沒(méi)有存在的必要。

23、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(shè)計(jì)為字符型

反例：`king_id`?varchar(20)?NOT?NULL?COMMENT?'守護(hù)者Id'

正例：`king_id`?int(11)?NOT?NULL?COMMENT?'守護(hù)者Id'

理由：相對(duì)于數(shù)字型字段，字符型會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。

24、索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上，如性別這類(lèi)型數(shù)據(jù)庫(kù)字段。

因?yàn)镾QL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，如果索引列有大量重復(fù)數(shù)據(jù)，Mysql查詢優(yōu)化器推算發(fā)現(xiàn)不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。

25、盡量避免向客戶端返回過(guò)多數(shù)據(jù)量。

假設(shè)業(yè)務(wù)需求是，用戶請(qǐng)求查看自己最近一年觀看過(guò)的直播數(shù)據(jù)。

反例：//一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來(lái)???select?*?from?LivingInfo?where?watchId?=useId?and?watchTime?>=?Date_sub(now(),Interval?1?Y)

正例：//分頁(yè)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(yè)，可以先查詢前兩百條記錄，因?yàn)橐话阌脩魬?yīng)該也不會(huì)往下翻太多頁(yè)，???select?*?from?LivingInfo?where?watchId?=useId?and?watchTime>=?Date_sub(now(),Interval?1?Y)?limit?200?;

26、當(dāng)在SQL語(yǔ)句中連接多個(gè)表時(shí),請(qǐng)使用表的別名，并把別名前綴于每一列上，這樣語(yǔ)義更加清晰。

反例：select??*?from?A?inner?join?B?on?A.deptId?=?B.deptId;

正例：select??memeber.name,deptment.deptName?from?A?member?inner????join?B?deptment?on?member.deptId?=?deptment.deptId;

27、盡可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

反例：`deptName`?char(100)?DEFAULT?NULL?COMMENT?'部門(mén)名稱(chēng)'

正例：`deptName`?varchar(100)?DEFAULT?NULL?COMMENT?'部門(mén)名稱(chēng)'

理由：

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，效率更高。

28、為了提高group by 語(yǔ)句的效率，可以在執(zhí)行到該語(yǔ)句前，把不需要的記錄過(guò)濾掉。

反例：select?job，avg(salary)?from?employee??group?by?job?having?job?='president'????or?job?=?'managent'

正例：select?job，avg(salary)?from?employee?where?job?='president'???or?job?=?'managent'?group?by?job；

29、如果字段類(lèi)型是字符串，where時(shí)一定用引號(hào)括起來(lái)，否則索引失效

反例：select?*?from?user?where?userid?=123;

正例：select?*?from?user?where?userid?='123';

理由：為什么第一條語(yǔ)句未加單引號(hào)就不走索引了呢？這是因?yàn)椴患訂我?hào)時(shí)，是字符串跟數(shù)字的比較，它們類(lèi)型不匹配，MySQL會(huì)做隱式的類(lèi)型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)再做比較。

30、使用explain 分析你SQL的計(jì)劃

日常開(kāi)發(fā)寫(xiě)SQL的時(shí)候，盡量養(yǎng)成一個(gè)習(xí)慣吧。用explain分析一下你寫(xiě)的SQL，尤其是走不走索引這一塊。explain?select?*?from?user?where?userid?=10086?or?age?=18;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql语句优化百条_优化mysql语句的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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