按照这些优化技巧来写 SQL，连公司 DBA 也鼓掌称赞！

按照这些优化技巧来写 SQL，连公司 DBA 也鼓掌称赞！

刚毕业的我们，都以为使用 MySQL 是非常的简单的，无非都是照着 【select from where group by order by】 这个格式套来套去;从来不会关注 SQL 的耗费时长，更不会关注查询的性能。

但是当用户量上来了，表数据不断暴增，导致我们以前写的 SQL 的查询时间越来越长，最后还被 DBA 和领导疯狂吐槽一波。那么，此时我们是不是应该学习一下如何去优化我们的烂 SQL 呢?

下面，我将从多方面去深入讲解如何优化 SQL 。

一、索引优化

索引的数据结构是 B+Tree，而 B+Tree 的查询性能是比较高的，所以建立索引能提升 SQL 的查询性能。

1、建立普通索引

对经常出现在 where 关键字后面的表字段建立对应的索引。

2、建立复合索引

如果 where 关键字后面常出现的有几个字段，可以建立对应的 复合索引。要注意可以优化的一点是：将单独出现最多的字段放在前面。

例如现在我们有两个字段 a 和 b 经常会同时出现在 where 关键字后面：

select * from t where a = 1 and b = 2;   \* Q1 *\

也有很多 SQL 会单独使用字段 a 作为查询条件：

select * from t where a = 2;   \* Q2 *\

此时，我们可以建立复合索引 index(a,b)。因为不但 Q1 可以利用复合索引，Q2 也可以利用复合索引。

3、最左前缀匹配原则

如果我们使用的是复合索引，应该尽量遵循 最左前缀匹配原则。MySQL 会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。

假如此时我们有一条 SQL ：

select * from t where a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4;

那么我们应该建立的复合索引是：index(a,b,d,c) 而不是 index(a,b,c,d)。因为字段 c 是范围查询，当 MySQL 遇到范围查询就停止索引的匹配了。

大家也注意到了，其实 a,b,d 在 SQL 的位置是可以任意调整的，优化器会找到对应的复合索引。

还要注意一点的是：最左前缀匹配原则不但是复合索引的最左 N 个字段;也可以是单列(字符串类型)索引的最左 M 个字符。

例如我们常说的 like 关键字，尽量不要使用全模糊查询，因为这样用不到索引;所以建议是使用右模糊查询：select * from t where name like '李%'(查询所有姓李的同学的信息)。

4、索引下推

很多时候，我们还可以复合索引的 索引下推 来优化 SQL 。

例如此时我们有一个复合索引：index(name,age) ，然后有一条 SQL 如下：

select * from user where name like '张%' and age = 10 and sex = 'm';

根据复合索引的最左前缀匹配原则，MySQL 匹配到复合索引 index(name,age) 的 name 时，就停止匹配了;然后接下来的流程就是根据主键回表，判断 age 和 sex 的条件是否同时满足，满足则返回给客户端。

但是由于有索引下推的优化，匹配到 name 时，不会立刻回表;而是先判断复合索引 index(name,age) 中的 age 是否符合条件;符合条件才进行回表接着判断 sex 是否满足，否则会被过滤掉。

那么借着 MySQL 5.6 引入的索引下推优化 ，可以做到减少回表的次数。

5、覆盖索引

很多时候，我们还可以 覆盖索引 来优化 SQL 。

情况一：SQL 只查询主键作为返回值。

主键索引(聚簇索引)的叶子节点是整行数据，而普通索引(二级索引)的叶子节点是主键的值。

所以当我们的 SQL 只查询主键值，可以直接获取对应叶子节点的内容，而避免回表。

情况二：SQL 的查询字段就在索引里。

复合索引：假如此时我们有一个复合索引 index(name,age) ，有一条 SQL 如下：

select name,age from t where name like '张%';

由于是字段 name 是右模糊查询所以可以走复合索引，然后匹配到 name 时，不需要回表，因为 SQL 只是查询字段 name 和 age，所以直接返回索引值就 ok 了。

6、普通索引

尽量 使用普通索引 而不是唯一索引。

首先，普通索引和唯一索引的查询性能其实不会相差很多;当然了，前提是要查询的记录都在同一个数据页中，否则普通索引的性能会慢很多。

但是，普通索引的更新操作性能比唯一索引更好;其实很简单，因为普通索引能利用 change buffer 来做更新操作;而唯一索引因为要判断更新的值是否是唯一的，所以每次都需要将磁盘中的数据读取到 buffer pool 中。

7、前缀索引

我们要学会巧妙的使用 前缀索引，避免索引值过大。

例如有一个字段是 addr varchar(255)，但是如果一整个建立索引 [ index(addr) ]，会很浪费磁盘空间，所以会选择建立前缀索引 [ index(addr(64)) ]。

建立前缀索引，一定要关注字段的区分度。例如像身份证号码这种字段的区分度很低，只要出生地一样，前面好多个字符都是一样的;这样的话，最不理想时，可能会扫描全表。

前缀索引避免不了回表，即无法使用覆盖索引这个优化点，因为索引值只是字段的前 n 个字符，需要回表才能判断查询值是否和字段值是一致的。

怎么解决?

倒序存储：像身份证这种，后面的几位区分度就非常的高了;我们可以这么查询：

select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string');

2. 增加 hash 字段并为 hash 字段添加索引。

8、干净的索引列

索引列不能参与计算，要保持索引列“干净”。

假设我们给表 student 的字段 birthday 建立了普通索引。

下面的 SQL 语句不能利用到索引来提升执行效率：

select * from student where DATE_FORMAT(birthday,'%Y-%m-%d') = '2020-02-02';

我们应该改成下面这样：

select * from student where birthday = STR_TO_DATE('2020-02-02', '%Y-%m-%d');

9、扩展索引

我们应该尽量 扩展索引，而不是新增索引，一个表最好不要超过 5 个索引;一个表的索引越多，会导致更新操作更加耗费性能。

二、SQL 优化

1、Order By 优化

1.order by 后面的字段尽量是带索引的，这样能避免使用 sort_buffer 进行排序。

假如有一条 SQL，根据生日查询所有学生的信息：select * from student order by birthday desc;那么为了提升 SQL 的查询性能，我们可以为 birthday 字段建立索引：

CREATE INDEX index_birthday ON student(birthday);

2.select 后面不要带上不必要的字段，因为如果单行长度太长导致查询数据太多，MySQL 会利用 rowid 排序来代替全字段排序，这样会导致多了回表的操作。

如果我们只是查询学生的姓名、年龄和生日，千万不要写 select *;

而是只查询需要的字段：select name, age, birthday。

2、Join 优化

在使用 join 的时候，应该让小表做驱动表。小表：总数据量最小的表使用 join 语句，最好保证能利用被驱动表的索引，不然只能使用 BNL(Block Nested-Loop Join)算法，还不如不用。启用 BKA(Batched Key Access) 算法，使得 NLJ 算法也能利用上 join_buffer，被驱动表可以批量查询到符合条件的值，然后可以利用 MMR(Multi-Range Read) 的顺序读盘特性来提升回表效率。如果一定要用 join，而且被驱动表没有索引可以使用，那么我们可以利用临时表(create temporary table xx(...)engine=innodb;)来让 BNL 算法转为 BKA 算法，从而提升查询性能。join_buffer 是一个无序数组，所以每次判断都需要遍历整个 join_buffer。我们可以在业务端实现 hash join 来提升 SQL 的执行速度。

3、Group By 优化

如果对 group by 语句的结果没有排序要求，要在语句后面加 order by null。尽量让 group by 过程用上表的索引，不但不需要临时表，还不需要额外的排序。如果 group by 需要统计的数据量不大，尽量只使用内存临时表;也可以通过适当调大 tmp_table_size 参数，来避免用到磁盘临时表。如果数据量实在太大，使用 SQL_BIG_RESULT 这个提示，来告诉优化器直接使用排序算法得到 group by 的结果。

4、OR 优化

在 Innodb 引擎下 or 关键字无法使用组合索引。

假设现在关于订单表有一条 SQL ：

select id，product_name from orders where mobile = '12345678900' or user_id = 6;

一般我们为了提升上面 SQL 的查询效率，会想着为字段 mobile 和 user_id 建立一个复合索引 index(mobile,user_id);

可是我们使用 explain 可以发现执行计划里面并没有提示到使用复合索引，所以 or 关键字无法命中 mobile + user_id 的组合索引。

那么我们可以分别为两个字段建立普通索引，然后采用 union 关键字，如下所示：

(select id，product_name from orders where mobile = '12345678900') union (select id，product_name from orders where user_id = 6);

此时 mobile 和 user_id 字段都有索引，查询才最高效。

5、IN 优化

in 关键字适合主表大子表小，exist 关键字适合主表小子表大。由于查询优化器的不断升级，很多场景这两者性能差不多一样了，可以尝试改为 join 查询。

假设我们现在有一条 SQL ，要查询 VIP 用户的所有订单数据：

select id from orders where user_id in (select id from user where level = 'VIP');

我们可以发现不会有任何关于索引的优化，所以我们可以采用 join查询，如下所示：

select o.id from orders o join user u on o.user_id = u.id and u.level = 'VIP';

此时被驱动表应该是 user，那么可以利用到 user 表的主键索引，即可以使用 BKA 算法来提升 join 查询的性能。

6、Like 优化

like 用于模糊查询，但是如果是全模糊查询，将不能命中对应字段的索引。

假设现在关于学生表有一条 SQL：

SELECT name,age,birthday FROM student WHERE name like '%张%';

使用 explain 可以发现执行计划提示查询未命中索引。

因为本来需求就是查询姓张的所有同学信息，所以没必要使用全模糊查询，使用右模糊查询即可。

换成下面的写法：

SELECT name,age,birthday FROM student WHERE name like '张%';

但是产品经理一定要前后模糊匹配呢?全文索引 FULLTEXT 可以尝试一下，但是 MySQL 的全文索引不支持中文查询的。

所以说 Elasticsearch 才是终极武器!

三、数据表设计优化

1、数据类型：应该选择更简单或者占用空间更小的类型。

整型选择：可以根据长度选择 tinyint、smallint、medium_int，而不是直接使用 int。字符串选择：能确定字符串长度的，尽量使用 char 类型，而不是变长的 varchar 类型。浮点型选择：精度要求比较高的使用 decimal 而不是 double;也可以考虑使用 BIGINT 来保存，小数位保存可以使用乘以整百来解决。日期选择：尽量使用 timestamp 而不是 datetime。

2、避免空值：

NULL 值依然会占用空间，并且会使索引更新更加复杂，更新 NULL 时容易发生索引分裂的现象。

可以使用有意义的值来代替 NULL 值，例如 “none” 字符串等等。

3、超长字符串：

一般超长字符串，varchar 难以存储，我们一般会使用 text 类型。

但是 text 类型的字段尽量避免放在主表中，而是抽出来在子表里，用业务主键关联。

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