SQL优化(转)

1. 负向条件查询不能使用索引

select * from order where status!=0 and stauts!=1

not in/not exists都不是好习惯

可以优化为in查询：

select * from order where status in(2,3)

2. 前导模糊查询不能使用索引

select * from order where desc like '%XX'

而非前导模糊查询则可以：

select * from order where desc like 'XX%'

3. 数据区分度不大的字段不宜使用索引

select * from user where sex=1

原因：性别只有男，女，每次过滤掉的数据很少，不宜使用索引。

经验上，能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态，如果状态值很少，不宜使用索引，如果状态值很多，能够过滤大量数据，则应该建立索引。

4. 在属性上进行计算不能命中索引

select * from order where YEAR(date) < = '2017'

即使date上建立了索引，也会全表扫描，可优化为值计算：

select * from order where date < = CURDATE()

或者：

select * from order where date < = '2017-01-01'

5. 如果业务大部分是单条查询，使用Hash索引性能更好，例如用户中心

select * from user where uid=?

select * from user where login_name=?

原因：

B-Tree索引的时间复杂度是O(log(n))

Hash索引的时间复杂度是O(1)

6. 允许为null的列，查询有潜在大坑

列索引不存null值，复合索引不存全为null的值，如果列允许为null，可能会得到“不符合预期”的结果集

select * from user where name != 'shenjian'

如果name允许为null，索引不存储null值，结果集中不会包含这些记录。

所以，请使用not null约束以及默认值。

7. 复合索引最左前缀，并不是值SQL语句的where顺序要和复合索引一致

用户中心建立了(login_name, passwd)的复合索引

select * from user where login_name=? and passwd=?

select * from user where passwd=? and login_name=?

都能够命中索引

select * from user where login_name=?

也能命中索引，满足复合索引最左前缀

select * from user where passwd=?

不能命中索引，不满足复合索引最左前缀

8. 如果明确知道只有一条结果返回，limit 1能够提高效率

select * from user where login_name=?

可以优化为：

select * from user where login_name=? limit 1

原因：

你知道只有一条结果，但数据库并不知道，明确告诉它，让它主动停止游标移动

9. 把计算放到业务层而不是数据库层，除了节省数据的CPU，还有意想不到的查询缓存优化效果

select * from order where date < = CURDATE()

这不是一个好的SQL实践，应该优化为：

$curDate = date('Y-m-d');

$res = mysql_query('select * from order where date < = $curDate');

原因：

释放了数据库的CPU

多次调用，传入的SQL相同，才可以利用查询缓存

10. 强制类型转换会全表扫描

select * from user where phone=13800001234

优化：

phone字段为字符串类型，给phone值加上引号，变为：‘13800001234’

11. MySQL的or/in/union与索引优化

1).union all 肯定是能够命中索引的

2).简单的in能够命中索引

3).对于or，新版的MySQL能够命中索引

4).对于!=，负向查询肯定不能命中索引

12. 禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性

解读：

1).读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗

2).不能有效的利用覆盖索引

3).使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

13. 禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性

解读：容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

14. 禁止使用属性隐式转换

解读：SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描，而不能命中phone索引

15. 禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式

解读：SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描

正确的写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')

16. 禁止负向查询，以及%开头的模糊查询

解读：

1).负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描

2).%开头的模糊查询，会导致全表扫描

17. 禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询

解读：会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能

18. 禁止使用OR条件，必须改为IN查询

解读：旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢？

19. 应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理

20. sql语句尽可能简单： 一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库

21. 简单的事务：事务时间尽可能短

22. OR改写为IN()；OR改写为UNION （画外音：最新的mysql内核已经进行了相关优化）

23. limit高效分页：limit越大，效率越低  select id from t limit 10000, 10;  应该改为 =>  select id from t where id > 10000 limit 10;

24. 使用union all替代union，union有去重开销

25. 尽量不用连接join

26. 打散批量更新

27. 使用新能分析工具： explain；show slow log;

28. 在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引：如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

29. 永远为每张表设置一个ID:我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

内容转自 微信公众号：架构师之路

转自：MYSQL性能优化的最佳20+条经验：https://coolshell.cn/articles/1846.html