本文將結合實例demo,闡述30條有關於優化SQL的建議,多數是實際開發中總結出來的,但願對你們有幫助。html
反例子:前端
select * from employee;
複製代碼
正例子:mysql
select id,name from employee;
複製代碼
理由:sql
假設如今有employee員工表,要找出一個名字叫jay的人.數據庫
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;
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反例:segmentfault
select id,name from employee where name='jay'
複製代碼
正例bash
select id,name from employee where name='jay' limit 1;
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理由:網絡
新建一個user表,它有一個普通索引userId,表結構以下:mysql優化
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;
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假設如今須要查詢userid爲1或者年齡爲18歲的用戶,很容易有如下sqlide
反例:
select * from user where userid=1 or age =18
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正例:
//使用union all
select * from user where userid=1
union all
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
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理由:
對於or+沒有索引的age這種狀況,假設它走了userId的索引,可是走到age查詢條件時,它還得全表掃描,也就是須要三步過程: 全表掃描+索引掃描+合併 若是它一開始就走全表掃描,直接一遍掃描就完事。 mysql是有優化器的,處於效率與成本考慮,遇到or條件,索引可能失效,看起來也合情合理。
咱們平常作分頁需求時,通常會用 limit 實現,可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
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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:在業務容許的狀況下限制頁數:
複製代碼
理由:
平常開發中,若是用到模糊關鍵字查詢,很容易想到like,可是like極可能讓你的索引失效。
反例:
select userId,name from user where userId like '%123';
複製代碼
正例:
select userId,name from user where userId like '123%';
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理由:
假設業務場景是這樣:查詢某個用戶是不是會員。曾經看過老的實現代碼是這樣。。。
反例:
List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");
boolean isVip = userIds.contains(userId);
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正例:
Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")
boolean isVip = userId!=null;
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理由:
業務需求:查詢最近七天內登錄過的用戶(假設loginTime加了索引)
反例:
select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();
複製代碼
正例:
explain select userId,loginTime from loginuser where loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);
複製代碼
理由:
反例:
select * from user where age-1 =10;
複製代碼
正例:
select * from user where age =11;
複製代碼
理由:
- Inner join 內鏈接,在兩張表進行鏈接查詢時,只保留兩張表中徹底匹配的結果集
- left join 在兩張表進行鏈接查詢時,會返回左表全部的行,即便在右表中沒有匹配的記錄。
- right join 在兩張表進行鏈接查詢時,會返回右表全部的行,即便在左表中沒有匹配的記錄。
都知足SQL需求的前提下,推薦優先使用Inner join(內鏈接),若是要使用left join,左邊表數據結果儘可能小,若是有條件的儘可能放到左邊處理。
反例:
select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2;
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正例:
select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;
複製代碼
理由:
反例:
select age,name from user where age <>18;
複製代碼
正例:
//能夠考慮分開兩條sql寫
select age,name from user where age <18;
select age,name from user where age >18;
複製代碼
理由:
表結構:(有一個聯合索引idx_userid_age,userId在前,age在後)
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;
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反例:
select * from user where age = 10;
複製代碼
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;
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理由:
反例:
select * from user where address ='深圳' order by age ;
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正例:
添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)
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反例:
for(User u :list){
INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)
}
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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>
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理由:
打個比喻:假如你須要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次能夠放適量的磚(最多放500),你能夠選擇一次運送一塊磚,也能夠一次運送500,你以爲哪一個時間消耗大?
覆蓋索引可以使得你的SQL語句不須要回表,僅僅訪問索引就可以獲得全部須要的數據,大大提升了查詢效率。
反例:
// like模糊查詢,不走索引了
select * from user where userid like '%123%'
複製代碼
正例:
//id爲主鍵,那麼爲普通索引,即覆蓋索引登場了。
select id,name from user where userid like '%123%';
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distinct 關鍵字通常用來過濾重複記錄,以返回不重複的記錄。在查詢一個字段或者不多字段的狀況下使用時,給查詢帶來優化效果。可是在字段不少的時候使用,卻會大大下降查詢效率。
反例:
SELECT DISTINCT * from user;
複製代碼
正例:
select DISTINCT name from user;
複製代碼
理由:
反例:
KEY `idx_userId` (`userId`)
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
複製代碼
正例:
//刪除userId索引,由於組合索引(A,B)至關於建立了(A)和(A,B)索引
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
複製代碼
理由:
避免同時修改或刪除過多數據,由於會形成cpu利用率太高,從而影響別人對數據庫的訪問。
反例:
//一次刪除10萬或者100萬+?
delete from user where id <100000;
//或者採用單一循環操做,效率低,時間漫長
for(User user:list){
delete from user;
}
複製代碼
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;
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理由:
反例:
select * from user where age is not null;
複製代碼
正例:
//設置0爲默認值
select * from user where age>0;
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理由:
若是mysql優化器發現,走索引比不走索引成本還要高,確定會放棄索引,這些條件
!=,>is null,is not null
常常被認爲讓索引失效,實際上是由於通常狀況下,查詢的成本高,優化器自動放棄的。
假設表A表示某企業的員工表,表B表示部門表,查詢全部部門的全部員工,很容易有如下SQL:
select * from A where deptId in (select deptId from B);
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這樣寫等價於:
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
能夠抽象成這樣的一個循環:
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;
}
}
}
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顯然,除了使用in,咱們也能夠用exists實現同樣的查詢功能,以下:
select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);
複製代碼
由於exists查詢的理解就是,先執行主查詢,得到數據後,再放到子查詢中作條件驗證,根據驗證結果(true或者false),來決定主查詢的數據結果是否得意保留。
那麼,這樣寫就等價於:
select * from A,先從A表作循環
select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表作循環.
同理,能夠抽象成這樣一個循環:
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;
}
}
}
複製代碼
數據庫最費勁的就是跟程序連接釋放。假設連接了兩次,每次作上百萬次的數據集查詢,查完就走,這樣就只作了兩次;相反創建了上百萬次連接,申請連接釋放反覆重複,這樣系統就受不了了。即mysql優化原則,就是小表驅動大表,小的數據集驅動大的數據集,從而讓性能更優。
所以,咱們要選擇最外層循環小的,也就是,若是B的數據量小於A,適合使用in,若是B的數據量大於A,即適合選擇exist。
若是檢索結果中不會有重複的記錄,推薦union all 替換 union。
反例:
select * from user where userid=1
union
select * from user where age = 10
複製代碼
正例:
select * from user where userid=1
union all
select * from user where age = 10
複製代碼
理由:
反例:
king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '守護者Id'
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正例:
`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護者Id'`
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理由:
由於SQL優化器是根據表中數據量來進行查詢優化的,若是索引列有大量重複數據,Mysql查詢優化器推算髮現不走索引的成本更低,極可能就放棄索引了。
假設業務需求是,用戶請求查看本身最近一年觀看過的直播數據。
反例:
//一次性查詢全部數據回來
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)
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正例:
//分頁查詢
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset,pageSize
//若是是前端分頁,能夠先查詢前兩百條記錄,由於通常用戶應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 ;
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反例:
select * from A inner
join B on A.deptId = B.deptId;
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正例:
select memeber.name,deptment.deptName from A member inner
join B deptment on member.deptId = deptment.deptId;
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反例:
`deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'
複製代碼
正例:
`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'
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理由:
反例:
select job,avg(salary) from employee group by job having job ='president'
or job = 'managent'
複製代碼
正例:
select job,avg(salary) from employee where job ='president'
or job = 'managent' group by job;
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反例:
select * from user where userid =123;
複製代碼
正例:
select * from user where userid ='123';
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理由:
平常開發寫SQL的時候,儘可能養成一個習慣吧。用explain分析一下你寫的SQL,尤爲是走不走索引這一塊。
explain select * from user where userid =10086 or age =18;
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