软件开发定制定制Sql优化总结！详细！（2021最新面试必问）

Sql执行顺序

  • (8) SELECT(9) DISTINCT column,…
    选择字段 、去重

  • (6) AGG_FUNC(column or expression),…
    聚合函数

  • (1) FROM [left_table]
    选择表

  • (3) <join_type> JOIN <right_table>
    链接

  • (2) ON <join_condition>
    链接条件

  • (4) WHERE <where_condition>
    条件过滤

  • (5) GROUP BY <group_by_list>
    分组

  • (7) HAVING <having_condition>
    分组过滤

  • (10) ORDER BY <order_by_list>
    排序

  • (11) LIMIT count OFFSET count;
    分页

基础Sql优化

查询SQL软件开发定制定制尽量不要使用select *，软件开发定制定制而是具体字段

反例：

SELECT * FROM student
  • 1

正例：

SELECT id,NAME FROM student
  • 1

理由：

  • 字段多时，软件开发定制定制大表能达到100软件开发定制定制多个字段甚至达200多个字段
  • 软件开发定制定制只取需要的字段，节省资源、软件开发定制定制减少网络开销
  • select * 软件开发定制定制进行查询时，软件开发定制定制很可能不会用到索引，软件开发定制定制就会造成全表扫描

避免在where软件开发定制定制子句中使用or软件开发定制定制来连接条件

查询id为1软件开发定制定制或者薪水为3000的用户：

反例：

SELECT * FROM student WHERE id=1 OR salary=30000
  • 1

正例：
使用union all

SELECT * FROM student WHERE id=1UNION ALLSELECT * FROM student WHERE salary=30000
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分开两条sql写

SELECT * FROM student WHERE id=1SELECT * FROM student WHERE salary=30000
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理由：

  • 使用or软件开发定制定制可能会使索引失效，软件开发定制定制从而全表扫描
  • 对于or软件开发定制定制没有索引的salary这种情况，软件开发定制定制假设它走了id的索引，但是走到salary软件开发定制定制查询条件时，软件开发定制定制它还得全表扫描。软件开发定制定制也就是说整个过程需要三步：全表扫描+索引扫描+合并。软件开发定制定制如果它一开始就走全表扫描，软件开发定制定制直接一遍扫描就搞定。虽然mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引还是可能失效的

使用varchar代替char

反例：

`deptname` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
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正例：

`deptname` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
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理由：

  • varchar变长字段按数据内容实际长度存储，存储空间小，可以节省存储空间
  • char按声明大小存储，不足补空格
  • 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

尽量使用数值替代字符串类型

  • 主键（id）：primary key优先使用数值类型int，tinyint
  • 性别（sex）：0-代表女，1-代表男；数据库没有布尔类型，mysql推荐使用tinyint
  • 支付方式（payment）：1-现金、2-微信、3-支付宝、4-信用卡、5-银行卡
  • 服务状态（state）：1-开启、2-暂停、3-停止
  • 商品状态（state）：1-上架、2-下架、3-删除

查询尽量避免返回大量数据

如果查询返回数据量很大，就会造成查询时间过长，网络传输时间过长。同时，大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多，用户也看不过来。
通常采用分页，一页习惯10/20/50/100条。

使用explain分析你SQL执行计划

SQL很灵活，一个需求可以很多实现，那哪个最优呢？SQL提供了explain关键字，它可以分析你的SQL执行计划，看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE id=1
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返回结果：

是否使用了索引及其扫描类型

type：

  • ALL 全表扫描，没有优化，最慢的方式
  • index 索引全扫描
  • range 索引范围扫描，常用语<，<=，>=，between等操作
  • ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描，返回单条记录，常出现在关联查询中
  • eq_ref 类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询
  • const 当查询是对主键或者唯一键进行精确查询，系统会把匹配行中的其他列作为常数处理
  • null MySQL不访问任何表或索引，直接返回结果
  • System 表只有一条记录(实际中基本不存在这个情况)

性能排行：
System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

possible_keys：

  • 显示可能应用在这张表中的索引

key：

  • 真正使用的索引方式

创建name字段的索引

提高查询速度的最简单最佳的方式

ALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)
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优化like语句：

模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效

反例：

EXPLAINSELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1'EXPLAINSELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1%'
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正例：

EXPLAINSELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '1%'
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理由：
未使用索引：故意使用sex非索引字段

EXPLAINSELECT id,NAME FROM student WHERE NAME=1 OR sex=1
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主键索引生效

EXPLAINSELECT id,NAME FROM student WHERE id=1
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索引失效，type=ALL，全表扫描

EXPLAINSELECT id,NAME FROM student WHERE id LIKE '%1'
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字符串怪现象

反例：

#未使用索引EXPLAINSELECT * FROM student WHERE NAME=123
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正例：

#使用索引EXPLAINSELECT * FROM student WHERE NAME='123'
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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，把它们转换为数值类型再做比较

索引不宜太多，一般5个以内

  • 索引并不是越多越好，虽其提高了查询的效率，但却会降低插入和更新的效率
  • 索引可以理解为一个就是一张表，其可以存储数据，其数据就要占空间
  • 再者，索引表的一个特点，其数据是排序的，那排序要不要花时间呢？肯定要
  • insert或update时有可能会重建索引，如果数据量巨大，重建将进行记录的重新排序，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有存在的必要

索引不适合建在有大量重复数据的字段上

如性别字段。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。

where限定查询的数据

数据中假定就一个男的记录

反例：

SELECT id,NAME FROM student WHERE sex='男'
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正例：

SELECT id,NAME FROM student WHERE id=1 AND sex='男'
  • 1

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

避免在索引列上使用内置函数

业务需求：查询最近七天内新生儿（用学生表替代下）

给birthday字段创建索引：

ALTER TABLE student ADD INDEX idx_birthday (birthday)
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当前时间加7天：

SELECT NOW()	SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
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反例：

EXPLAINSELECT * FROM studentWHERE DATE_ADD(birthday,INTERVAL 7 DAY) >=NOW();
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正例：

EXPLAINSELECT * FROM studentWHERE  birthday >= DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 7 DAY);
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理由：

  • 使用索引列上内置函数

  • 索引失效：

  • 索引有效：

避免在where中对字段进行表达式操作

反例：

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE id+1-1=+1
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正例：

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE id=+1-1+1
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EXPLAINSELECT * FROM student WHERE id=1
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理由：

  • SQL解析时，如果字段相关的是表达式就进行全表扫描

  • 字段干净无表达式，索引生效

避免在where子句中使用!=或<>操作符

应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先，实在没办法，就只能使用，并不是不能使用。如果不能使用，SQL也就无需支持了。

反例：

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE salary!=3000
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EXPLAINSELECT * FROM student WHERE salary<>3000
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理由：

  • 使用!=和<>很可能会让索引失效

去重distinct过滤字段要少

#索引失效EXPLAINSELECT DISTINCT * FROM student
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#索引生效EXPLAINSELECT DISTINCT id,NAME FROM student
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EXPLAINSELECT DISTINCT NAME FROM student
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理由：

  • 带distinct的语句占用cpu时间高于不带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，如cpu时间

where中使用默认值代替null

环境准备：

#修改表，增加age字段，类型int，非空，默认值0ALTER TABLE student ADD age INT NOT NULL DEFAULT 0;
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#修改表，增加age字段的索引，名称为idx_ageALTER TABLE student ADD INDEX idx_age (age);
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反例：

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE age IS NOT NULL
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正例：

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE age>0
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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，就会放弃索引，这些条件 !=，<>，is null，is not null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，表达意思也相对清晰一点

高级SQL优化

批量插入性能提升

大量数据提交，上千，上万，批量性能非常快，mysql独有

多条提交：

INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(4,'name1');INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(5,'name2');
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批量提交：

INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(4,'name1'),(5,'name2');
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理由：

  • 默认新增SQL有事务控制，导致每条都需要事务开启和事务提交；而批量处理是一次事务开启和提交。自然速度飞升
  • 数据量小体现不出来

批量删除优化

避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，会造成锁表操作，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 student where id <100000;
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#采用单一循环操作，效率低，时间漫长for（User user:list）{  delete from student;}
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正例：

#分批进行删除，如每次500for(){delete student where id<500;}
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delete student where id>=500 and id<1000;
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理由：

  • 一次性删除太多数据，可能造成锁表，会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作

伪删除设计

商品状态（state）：1-上架、2-下架、3-删除

理由：

  • 这里的删除只是一个标识，并没有从数据库表中真正删除，可以作为历史记录备查
  • 同时，一个大型系统中，表关系是非常复杂的，如电商系统中，商品作废了，但如果直接删除商品，其它商品详情，物流信息中可能都有其引用。
  • 通过where state=1或者where state=2过滤掉数据，这样伪删除的数据用户就看不到了，从而不影响用户的使用
  • 操作速度快，特别数据量很大情况下

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：先分组，再过滤

select job，avg（salary） from employee  group by job having job ='president' or job = 'managent';
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正例：先过滤，后分组

select job，avg（salary） from employee where job ='president' or job = 'managent' group by job;
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复合索引最左特性

创建复合索引，也就是多个字段

ALTER TABLE student ADD INDEX idx_name_salary (NAME,salary)
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满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是部分，复合索引生效

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE NAME='name1'
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没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE salary=3000
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复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE NAME='陈子枢' AND salary=3000
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虽然违背了最左特性，但MYSQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化

EXPLAINSELECT * FROM student WHERE salary=3000 AND NAME='name1'
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理由：

  • 复合索引也称为联合索引
  • 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

排序字段创建索引

什么样的字段才需要创建索引呢？原则就是where和order by中常出现的字段就创建索引。

#使用*，包含了未索引的字段，导致索引失效EXPLAINSELECT * FROM student ORDER BY NAME;EXPLAINSELECT * FROM student ORDER BY NAME,salary#name字段有索引EXPLAINSELECT id,NAME FROM student ORDER BY NAME#name和salary复合索引EXPLAINSELECT id,NAME FROM student ORDER BY NAME,salaryEXPLAINSELECT id,NAME FROM student ORDER BY salary,NAME#排序字段未创建索引，性能就慢EXPLAINSELECT id,NAME FROM student ORDER BY sex
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删除冗余和重复的索引

SHOW INDEX FROM student #创建索引index_nameALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)#删除student表的index_name索引DROP INDEX index_name ON student ;#修改表结果，删除student表的index_name索引ALTER TABLE student DROP INDEX index_name ;#主键会自动创建索引，删除主键索引ALTER TABLE student DROP PRIMARY KEY ;
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不要有超过5个以上的表连接

  • 关联的表个数越多，编译的时间和开销也就越大
  • 每次关联内存中都生成一个临时表
  • 应该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，那么意味着这是个糟糕的设计了
  • 阿里规范中，建议多表联查三张表以下

inner join 、left join、right join，优先使用inner join

三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小

  • inner join 内连接，只保留两张表中完全匹配的结果集
  • left join会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录
  • right join会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录

理由：

  • 如果inner join是等值连接，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。这是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

in子查询的优化

日常开发实现业务需求可以有两种方式实现：

  • 一种使用数据库SQL脚本实现
  • 一种使用程序实现
    如需求：查询所有部门的所有员工：
#in子查询SELECT * FROM tb_user WHERE dept_id IN (SELECT id FROM tb_dept);#这样写等价于：#先查询部门表SELECT id FROM tb_dept#再由部门dept_id，查询tb_user的员工SELECT * FROM tb_user u,tb_dept d WHERE u.dept_id = d.id
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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，很容易有以下程序实现，可以抽象成这样的一个嵌套循环：

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;    }  }}
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上面的需求使用SQL就远不如程序实现，特别当数据量巨大时。

理由：

  • 数据库最费劲的就是程序链接的释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就结束，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，就会额外花费很多实际，这样系统就受不了了，慢，卡顿

尽量使用union all替代union

反例：

SELECT * FROM studentUNIONSELECT * FROM student
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正例：

SELECT * FROM studentUNION ALLSELECT * FROM student
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理由：

  • union和union all的区别是，union会自动去掉多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复
  • union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序
  • union在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION
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