本文将结合实例 demo，阐述 30 条有关于优化 SQL 的建议，多数是实际开发中总结出来的，希望对大家有帮助。
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1、查询 SQL 尽量不要使用 select *，而是 select 具体字段
反例子：
- select * from employee;
正例子：
- select id，name from employee;
理由如下：
- 只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。
- select * 进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。
2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用 limit 1
假设现在有 employee 员工表，要找出一个名字叫 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;
理由如下：
- 加上 limit 1 后，只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了，效率将会大大提高。
- 当然，如果 name 是唯一索引的话，是不必要加上 limit 1 了，因为 limit 的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能，如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有 limit ，性能的差别并不大。
3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
新建一个 user 表，它有一个普通索引 userId，表结构如下：
- 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;
假设现在需要查询 userid 为 1 或者年龄为 18 岁的用户，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
- //或者分开两条sql写：
- select * from user where userid=1
- select * from user where age = 18
理由：使用 or 可能会使索引失效，从而全表扫描。
对于 or+没有索引的 age 这种情况，假设它走了 userId 的索引，但是走到 age 查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并，如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。
MySQL 是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到 or 条件，索引可能失效，看起来也合情合理。
4、优化 limit 分页
我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。
反例：
- select id，name，age from employee limit 10000，10
正例：
- //方案一 ：返回上次查询的最大记录(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：在业务允许的情况下限制页数：
理由如下：
- 当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为 MySQL 并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。
- 如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录(偏移量)，这样可以跳过偏移量，效率提升不少。
- 方案二使用 order by+索引，也是可以提高查询效率的。
- 方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。
5、优化你的 like 语句
日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到 like，但是 like 很可能让你的索引失效。
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，如下图：
把% 放关键字后面，还是会走索引的，如下图：
6、使用 where 条件限定要查询的数据，避免返回多余的行
假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。
反例：
- List<Long> 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：需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销。
7、尽量避免在索引列上使用 MySQL 的内置函数
业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设 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 的内置函数，索引失效：
如果索引列不加内置函数，索引还是会走的：
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫
反例：
- select * from user where age-1 =10;
正例：
- select * from user where age =11；
理由：虽然 age 加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。
9、Inner join 、left join、right join，优先使用 Inner join，如果是 left join，左边表结果尽量小
Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集。
left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。
right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。
都满足 SQL 需求的前提下，推荐优先使用 Inner join(内连接)，如果要使用 left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。
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;
理由如下：
- 如果 inner join 是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点。
- 同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。
10、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
反例：
- select age,name from user where age <>18;
正例：
- //可以考虑分开两条sql写
- select age,name from user where age <18;
- select age,name from user where age >18;
理由：使用!=和<>很可能会让索引失效：
11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则
表结构：(有一个联合索引 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：
- //符合最左匹配原则
- select * from user where userid=10 and age =10；
- //符合最左匹配原则
- select * from user where userid =10;
理由如下：
- 当我们创建一个联合索引的时候，如(k1，k2，k3)，相当于创建了(k1)、(k1，k2)和(k1，k2，k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
- 联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟 MySQL 优化器有关的。
12、对查询进行优化，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描
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、如果插入数据过多，考虑批量插入
反例：
- for(User u :list){
- INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)
- }
正例：
- //一次500批量插入，分批进行
- 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，更加省时间。
打个比喻：假如你需要搬一万块砖到楼顶，你有一个电梯，电梯一次可以放适量的砖(最多放 500)，你可以选择一次运送一块砖，也可以一次运送 500 块砖，你觉得哪个时间消耗大?
14、在适当的时候，使用覆盖索引
覆盖索引能够使得你的 SQL 语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。
反例：
- // like模糊查询，不走索引了
- select * from user where userid like '%123%'
正例：
- //id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。
- select id,name from user where userid like '%123%';
15、慎用 distinct 关键字
distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。
反例：
- SELECT DISTINCT * from user;
正例：
- select DISTINCT name from user;
理由：带 distinct 的语句 CPU 时间和占用时间都高于不带 distinct 的语句。
因为当查询很多字段时，如果使用 distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源，CPU 时间。
16、删除冗余和重复索引
反例：
- KEY `idx_userId` (`userId`)
- KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
正例：
- //删除userId索引，因为组合索引（A，B）相当于创建了（A）和（A，B）索引
- KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
理由：重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。
17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句
避免同时修改或删除过多数据，因为会造成 CPU 利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。
反例：
- //一次删除10万或者100万+？
- delete from user where id <100000;
- //或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长
- for（User user：list）{
- delete from user；
- }
正例：
- //分批进行删除,如每次500
- delete user where id<500
- delete product where id>=500 and id<1000；
理由：一次性删除太多数据，可能会有 lock wait timeout exceed 的错误，所以建议分批操作。
18、where 子句中考虑使用默认值代替 null
反例：
- select * from user where age is not null;
正例：
- //设置0为默认值
- select * from user where age>0;
理由：并不是说使用了 is null 或者 is not null 就会不走索引了，这个跟 MySQL 版本以及查询成本都有关。
如果 MySQL 优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引，这些条件 !=，>isnull，isnotnull 经常被认为让索引失效，其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃索引的。
如果把 null 值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思会相对清晰一点。
19、不要有超过 5 个以上的表连接
连表越多，编译的时间和开销也就越大。把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高。如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着糟糕的设计了。
20、exist&in 的合理利用
假设表 A 表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下 SQL：
- select * from A where deptId in (select deptId from B);
这样写等价于：
- 先查询部门表B
- select deptId from B
- 再由部门deptId，查询A的员工
- select * from A where A.deptId = B.deptId
可以抽象成这样的一个循环：
- 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;
- }
- }
- }
显然，除了使用 in，我们也可以用 exists 实现一样的查询功能，如下：
- select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);
因为 exists 查询的理解就是，先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果(true 或者 false)，来决定主查询的数据结果是否得意保留。
那么，这样写就等价于：
- select * from A,先从A表做循环
- select * from B where A.deptId = B.deptId,再从B表做循环.
同理，可以抽象成这样一个循环：
- 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;
- }
- }
- }
数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次;相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。
即 MySQL 优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。
因此，我们要选择最外层循环小的，也就是，如果 B 的数据量小于 A，适合使用 in，如果 B 的数据量大于 A，即适合选择 exist。
21、尽量用 union all 替换 union
如果检索结果中不会有重复的记录，推荐 union all 替换 union。
反例：
- select * from user where userid=1
- union
- select * from user where age = 10
正例：
- select * from user where userid=1
- union all
- select * from user where age = 10
理由：如果使用 union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。
如果已知检索结果没有重复记录，使用 union all 代替 union，这样会提高效率。
22、索引不宜太多，一般 5 个以内
原因如下：
- 索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率。
- insert 或 update 时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定。
- 一个表的索引数最好不要超过 5 个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。
23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型
反例：
- king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '守护者Id'
正例：
- `king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守护者Id'`
理由：相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段
因为 SQL 优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，MySQL 查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。
25、尽量避免向客户端返回过多数据量
假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。
反例：
- //一次性查询所有数据回来
- select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)
正例：
- //分页查询
- select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize
- //如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页，
- select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;
26、当在 SQL 语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰
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、尽可能使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
反例：
- `deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
正例：
- `deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
理由如下：
因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。
28、为了提高 group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉
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、如果字段类型是字符串，where 时一定用引号括起来，否则索引失效
反例：
- select * from user where userid =123;
正例：
- select * from user where userid ='123';
理由：为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢?这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL 会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。
30、使用 explain 分析你 SQL 的计划
日常开发写 SQL 的时候，尽量养成一个习惯吧。用 explain 分析一下你写的 SQL，尤其是走不走索引这一块。
- explain select * from user where userid =10086 or age =18;
