1.查詢SQL盡量不要使用select *，而是select具體字段。
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)開銷。
select * 進行查詢時，很可能就不會使用到覆蓋索引了，就會造成回表查詢。
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，要找出一個名字叫jay的人.
CREATE TABLE`employee` (
`id`int(11) NOTNULL,
`name`varchar(255) DEFAULTNULL,
`age`int(11) DEFAULTNULL,
`date` datetime DEFAULTNULL,
`sex`int(1) DEFAULTNULL,
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,只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高。
當然，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。
這是為了使EXPLAIN中type列達到const類型
3.應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件
新建一個user表，它有一個普通索引userId，表結(jié)構(gòu)如下：
CREATE TABLE`user` (
`id`int(11) NOTNULL AUTO_INCREMENT,
`userId`int(11) NOTNULL,
`age`int(11) NOTNULL,
`name`varchar(255) NOTNULL,
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
unionall
select * from user where age = 18
//或者分開兩條sql寫：
select * 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，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。
4、優(yōu)化limit分頁
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 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：orderby + 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數(shù)：
理由：
當偏移量最大的時候，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(wù)討論，有沒有必要查這么后的分頁啦。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。
5、優(yōu)化你的like語句
日常開發(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)場景是這樣：查詢某個用戶是否是會員。曾經(jīng)看過老的實現(xiàn)代碼是這樣。。。
反例：
List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId fromuser where isVip=1");
boolean isVip = userIds.contains(userId);
正例：
Long userId = sqlMap.queryObject("select userId fromuser 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)省開銷。
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)，索引還是會走的。
8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致系統(tǒng)放棄使用索引而進行全表掃
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，但是因為對它進行運算，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，在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)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，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，所以性能相對會好一點。
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行全表掃描。
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
11、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。
表結(jié)構(gòu)：（有一個聯(lián)合索引idx_userid_age，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 and age = 10；
//符合最左匹配原則
select * from user where userid =10;
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(guān)的。
- 對于聯(lián)合索引來說，要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name這樣的順序，但是name;school都無法使用這個索引。所以在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面。
12、對查詢進行優(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)
- 必要時可以使用force index來強制查詢走某個索引
有的時候MySQL優(yōu)化器采取它認為合適的索引來檢索SQL語句，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時就可以采用forceindex來強制優(yōu)化器使用我們制定的索引。
12、對查詢進行優(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，更加省時間
打個比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次可以放適量的磚（最多放500）,你可以選擇一次運送一塊磚,也可以一次運送500,你覺得哪個時間消耗大?
14、在適當?shù)臅r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：
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。
16、刪除冗余和重復索引
反例：
KEY `idx_userId` (`userId`)
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
正例:
//刪除userId索引，因為組合索引（A，B）相當于創(chuàng)建了（A）和（A，B）索引
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
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，這會影響性能的。
17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語句。
避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因為會造成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+？
delete from user where id < 100000;
//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 product where id >= 500 and id < 1000;
理由：
一次性刪除太多數(shù)據(jù)，可能會有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯誤，所以建議分批操作。
18、where子句中考慮使用默認值代替null。
反例：
select * from user where age is not null;
正例：
//設(shè)置0為默認值
select * from user where age > 0;
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(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，肯定會放棄索引，這些條件！=，is null，is not null經(jīng)常被認為讓索引失效，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。
- 避免在where子句中對字段進行null值判斷
對于null的判斷會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
19、不要有超過5個以上的表連接
連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。
把連接表拆開成較小的幾個執(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表示部門表，查詢所有部門的所有員工，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)：
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;
}
}
}
顯然，除了使用in，我們也可以用exists實現(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(jié)果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。
那么，這樣寫就等價于：
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).
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;
}
}
}
數(shù)據(jù)庫最費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；相反建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反復重復，這樣系統(tǒng)就受不了了。即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)。
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 = 10
正例：
select * from user where userid = 1
union all
select * from user where age = 10
理由：
如果使用union，不管檢索結(jié)果有沒有重復，都會嘗試進行合并，然后在輸出最終結(jié)果前進行排序。如果已知檢索結(jié)果沒有重復記錄，使用union all 代替union，這樣會提高效率。
22、索引不宜太多，一般5個以內(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時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來定。
一個表的索引數(shù)最好不要超過5個，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要。
- 如果限制條件中其他字段沒有索引，盡量少用or
or兩邊的字段中，如果有一個不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用union all或者是union（必要的時候）的方式來代替“or”會得到更好的效果。
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)計為字符型
反例：
king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '守護者Id'
正例：
`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護者Id'`
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。
24、索引不適合建在有大量重復數(shù)據(jù)的字段上，如性別這類型數(shù)據(jù)庫字段。
因為SQL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進行查詢優(yōu)化的，如果索引列有大量重復數(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多數(shù)據(jù)量。
假設(shè)業(yè)務(wù)需求是，用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數(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(yīng)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;
26、當在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名，并把別名前綴于每一列上，這樣語義更加清晰。
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 '部門名稱'
正例：
`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'
理由：
因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間。
其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索，效率更高。
28、為了提高group by 語句的效率，可以在執(zhí)行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉。
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、若字段類型是字符串，使用where時一定用引號括起來，否則索引失效
反例：
select * from user where userid = 123;
正例：
select * from user where userid = '123';
理由：
為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢？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(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)再做比較。
30、使用explain 分析你SQL的計劃
做MySQL優(yōu)化，善用EXPLAIN查看SQL執(zhí)行計劃。
用explain分析一下你寫的SQL，尤其是走不走索引這一塊。
explain select * from user where userid = 10086 or age =18;
- type列，連接類型。一個好的SQL語句至少要達到range級別。杜絕出現(xiàn)all級別。
- key列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是NULL?？梢圆扇娭扑饕绞健?/li>
- key_len列，索引長度。
- rows列，掃描行數(shù)。該值是個預估值。
- extra列，詳細說明。注意，常見的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。
31、少用in 或 not in
對于連續(xù)的數(shù)值范圍查詢盡量使用BETWEEN AND，例如：
select name from userinfo where id BETWEEN 10 AND 70
- 注意范圍查詢語句
對于聯(lián)合索引來說，如果存在范圍查詢，比如between、>、<等條件時，會造成后面的索引字段失效。
32、SQL語句中IN包含的值不應(yīng)過多
MySQL對于IN做了相應(yīng)的優(yōu)化，即將IN中的常量全部存儲在一個數(shù)組里面，而且這個數(shù)組是排好序的。但是如果數(shù)值較多，產(chǎn)生的消耗也是比較大的。
再例如：select id from t where num in(1,2,3) 對于連續(xù)的數(shù)值，能用between就不要用in了；再或者使用連接來替換。
33、如果排序字段沒有用到索引，就盡量少排序
34、分段查詢
在一些用戶選擇頁面中，可能一些用戶選擇的時間范圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數(shù)過多。這個時候可以通過程序，分段進行查詢，循環(huán)遍歷，將結(jié)果合并處理進行展示。
如下圖這個SQL語句，掃描的行數(shù)成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢：
35、避免隱式類型轉(zhuǎn)換
where子句中出現(xiàn)column字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換，建議先確定where中的參數(shù)類型。
36、關(guān)于JOIN優(yōu)化
LEFT JOIN A表為驅(qū)動表，INNER JOIN MySQL會自動找出那個數(shù)據(jù)少的表作用驅(qū)動表，RIGHT JOIN B表為驅(qū)動表。
注意：
- 1）MySQL中沒有full join，可以用以下方式來解決：
select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
2）盡量使用inner join，避免left join：
參與聯(lián)合查詢的表至少為2張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作為驅(qū)動表，但是left join在驅(qū)動表的選擇上遵循的是左邊驅(qū)動右邊的原則，即left join左邊的表名為驅(qū)動表。3）合理利用索引：
被驅(qū)動表的索引字段作為on的限制字段。-
4）利用小表去驅(qū)動大表：
從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅(qū)動表的話，減少嵌套循環(huán)中的循環(huán)次數(shù)，以減少 IO總量及CPU運算的次數(shù)。
-
5）巧用STRAIGHT_JOIN：
inner join是由MySQL選擇驅(qū)動表，但是有些特殊情況需要選擇另個表作為驅(qū)動表，比如有g(shù)roup by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時。STRAIGHT_JOIN來強制連接順序，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅(qū)動表，右邊則是被驅(qū)動表。在使用STRAIGHT_JOIN有個前提條件是該查詢是內(nèi)連接，也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結(jié)果不準確。
