前言
关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂。这篇文章就来给大家详细介绍了26条优化建议，下面来一起看看吧
1. 查询sql尽量不要使用全查 select *，而是 select + 具体字段。
反例：
select * from student;
正例：
select id，name, age from student;
理由：
- 只取需要的字段，可以节省资源、减少cpu和io以及网络开销。
- select * 进行查询时，无法使用到覆盖索引，就会造成回表查询。
- 使用具体字段可以减少表结构变动带来的影响。
2. 使用预编译语句进行数据库操作
理由：
- 预编译语句可以重复使用计划，减少sql编译所需要的时间
- 可以解决动态sql所带来的sql注入的问题
- 只传参数，比传递sql语句更高效
- 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率
3. 禁止使用不含字段列表的 insert 语句
反例：
insert into values ('a', 'b', 'c');
正例：
insert into t(a, b, c) values ('a','b','c');
理由：
- 不含字段名的 insert 语句，很难区分到底对应的是什么字段，而且只能全值插入，可读性差。
- 一旦表结构发生改变，很难修改。
4. 尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
案例：新建一个user表，它有一个普通索引userid，表结构如下：
create table `user` ( `id` int(11) not null auto_increment, `user_id` int(11) not null, `age` int(11) not null, `name` varchar(30) not null, primary key (`id`), key `idx_userid` (`userid`) ) engine=innodb default charset=utf8;
查询userid为1 或者 年龄为 18 岁的用户
反例:
select id, user_id, age, name from user where userid=1 or age =18
正例：
# 使用union all select id, user_id, age, name from user where userid=1 union all select * from user where age = 18 # 或者分开两条sql写 select id, user_id, age, name from user where userid=1; select * from user where age = 18
理由：
- 使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。
- 对于 or + 没有索引 的字段，如上面的 age 这种情况，假设它走了userid 的索引，但是走到 age 查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并，如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。
- mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引可能失效，看起来也合情合理。
5. 使用 where 条件查询，要限定要查询的数据，避免返回多余的行，同时避免数据类型的隐式转换
假设 id 为 int 类型，查询 id = 1 的数据
反例：
select id, name from student where id = '1';
正例：
select id, name from student where id = 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。
- 隐式转换会导致索引失效
6. 静止在 where 子句中对字段进行表达式操作或函数转换，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫描
假设 user 表的 age 字段，加了索引，对其进行数据查询
反例：
select name, age from user where age - 1 = 20;
正例：
select name, age from user where age = 21;
理由：
- age 加了索引，但是因为对它进行运算查询，导致索引不生效，大大的降低效率。
7. 尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
（mysql中适用）
反例：
select age,name from user where age <> 18;
正例：
# 可以考虑分开两条sql写 select age,name from user where age < 18; select age,name from user where age > 18;
理由：
- 使用!=和<>很可能会让索引失效
8. 对查询优化，应考虑在where及order by涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。
反例：
select name, age, address from user where address ='深圳' order by age ;
正例：添加索引再查询
alter table user add index idx_address_age (address,age)
9. where子句中考虑使用默认值代替 null
反例：(这种会全查所有数据)
select user_id, name, age from user where age is not null;
正例：
# 表字段age设置0为默认值代替null select user_id, name, age from user where age > 0; 1 2
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，肯定会放弃索引，这些条件 !=，> isnull，is not null 经常让索引失效，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，表达意思会相对清晰一点。
10. 如果查询结果只有一条或者只需要一条记录（可能最大/小值），建议使用 limit 1
假设现在有student学生表，要找出一个名字叫 tom 的人.
create table `student` ( `id` int(11) not null, `name` varchar(50) default null, `age` int(11) default null, `date` datetime default null, `sex` int(1) default null, primary key (`id`) ) engine=innodb default charset=utf8mb4;
反例：
select id，name from student where name='tom '
正例
select id，name from employee where name='tom ' limit 1;
理由：
加上 limit 1 分页后，只要找到了对应的一条记录，就不会继续向下扫描了，效率将会大大提高。
如果name是唯一索引的话，是不必要加上 limit 1 了，因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能，如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有limit ，性能的差别并不大。
11. 优化 limit 分页语句
我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下
反例：
select id，name，age from student limit 10000,10
正例：
# 方案一 ：返回上次查询的最大记录(偏移量) select id，name from student where id > 10000 limit 10;
# 方案二：order by + 索引 select id，name from student order by id limit 10000,10;
# 方案三：在业务允许的情况下限制页数：
理由：
- 当偏移量大的时候，查询效率就会越低，因为mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量 + 要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。
- 如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录（偏移量），这样可以跳过偏移量，效率提升不少。
- 方案二使用 order by+索引，也是可以提高查询效率的。
- 方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。
12. 尽量避免向客户端返回过多数据量，使用limit分页
假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的电影数据。
反例：
# 一次性查询所有数据回来 select * from livinginfo where watchid =useid and watchtime >= date_sub(now(),interval 1 y)
正例：
# 分页查询 select * from livinginfo where watchid =useid and watchtime>= date_sub(now(),interval 1 y) limit offset，pagesize # 如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页 select * from livinginfo where watchid =useid and watchtime>= date_sub(now(),interval 1 y) limit 200 ;
13. 优化 like 语句
当用到模糊关键字查询使用 like 时，like很可能让索引失效。
反例：
select * from student where name like '%strive_day'; -- 或者使用 % 包裹 select * from student where name like '%strive_day%';
正例：
select * from student where name like 'strive_day%';
理由：
- 把 % 放前面，不会走索引查询。
- 把 % 放关键字后面，会走索引进行查询。
- 将 % 包裹关键字，也不会走索引查询。
- 无前置 %，只有后置 % 才会走索引查询
14. 尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数
案例：查询最近七天内登陆过的用户(假设 logintime 字段加了索引)
反例：
select * from system_user user where date_add(user.logintime,interval 7 day) >= now();
正例：
select * from system_user user where user.logintime >=date_add(now(),interval - 7 day);
理由：
- 索引列上使用mysql的内置函数，索引会失效
- 如果索引列不加内置函数，会走索引查询
15. 使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循 最左匹配原则
假设有一个联合索引 (user_id, age)，user_id 在前，age 在后。
反例：
select user_id, name, age from user where age = 10;
正例：
# 符合最左匹配原则 select user_id, name, age from user where userid = 1 and age = 21; # 符合最左匹配原则 select user_id, name, age from user where userid = 1;
理由：
- 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。
16. 在适当时候，使用覆盖索引。
覆盖索引能够使得你的sql语句不需要 回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。
反例：
# like模糊查询，不走索引 select user_id, name, age from user where user_id like '%123%'
# id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引。 select user_id, name, age from user where userid like '%123%';
17. 删除冗余和重复索引
反例：
key `idx_userid` (`userid`) key `idx_userid_age` (`userid`,`age`)
正例:
key `idx_userid_age` (`userid`,`age`) # 删除 userid 的索引（key `idx_userid_age` (`userid`,`age`)） # 因为组合索引（a，b）相当于创建了（a）和（a，b）索引。
理由：
- 重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能
18. inner join 、left join、right join，优先使用inner join，如果是left join，左边表结果尽量小
inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集
left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。
right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。
都满足sql需求的前提下，优先使用inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。
反例:
select name, age from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.age = t2.age where t1.id = 2;
正例：
select name, age from (select * from tab1 where id = 2) t1 left join tab2 t2 on t1.age = t2.age;
理由：
- 如果 inner join 是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点
- 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
19. 如果插入数据过多，考虑 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，分批进行
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，减少时间损耗。
20. 尽量少用 distinct 关键字
distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。
反例：
# 去重多个字段 select distinct * from user;
正例：
select distinct name from user;
理由：
- 带 distinct 的语句 cpu 时间和占用时间都高于不带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，cpu时间。
21. 不要有超过5个以上的表连接
理由：
- 连表越多，编译的时间和开销也就越大
- 连表可读性差，把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高
22. 数据量大的时候，如何优化更新语句。
数据量大的时候，需要避免同时修改或删除过多数据，同时会造成cpu利用率过高，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+条数据
delete from user where id < 1000000;
# 或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长
for（user user：list）{delete from user;}
正例：
# 分批进行删除,如每次500 delete user where id < 500 delete user where id >= 500 and id < 1000； ... delete user where id >= 999500 and id < 1000000;
理由：
- 一次性 删除/更新 太多数据，可能会有 lock wait timeout exceed 的错误，所以建议分批操作。
23. 合理使用 exist 和 in
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sql
反例：:
select * from a where deptid in (select deptid from b);
这样写等价于：
先查询部门表b
select deptid from b
再由部门deptid，查询a的员工
select * from a where a.deptid = b.deptid
可以抽象成这样的一个循环语句：
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;
}
}
}
我们也可以用exists实现一样的查询功能
select * from a where exists (select 1 from b where a.deptid = b.deptid);
上述代码等价于：
select * from a，先从a表做循环
select * from b where a.deptid = b.deptid，再从b表做循环.
因为exists查询的理解就是，先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果（true或者false），来决定主查询的数据结果是否得以保留。
同理，可以抽象成这样一个循环：
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;
}
}
}
理由：
- 数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反如果每次单独查询，建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复
- 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
- 我们要选择最外层循环小的，也就是，如果b的数据量小于a，适合使用 in，如果b的数据量大于a，即适合选择exist
24. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型
反例：
`king_id` varchar（20） not null comment '123'
正例：
`king_id` int(11) not null comment '123'
理由：
- 相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
25. 尽量用 union all 替换 union
如果检索结果中不会有重复的记录，推荐 union all 替换 union
反例：
select * from user where userid = 1 union select * from user where age = 20
正例：
select * from user where userid = 1 union all select * from user where age = 20
理由：
- 如果使用union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。
- 如果已知检索结果没有重复记录，使用 union all 代替 union，这样会提高效率。
26. 如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则将导致索引失效
反例：
select * from user where userid = 1;
正例：
select * from user where userid ='1';
理由：
第一条语句未加单引号就不走索引，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，把它们转换为浮点数再做比较。
总结
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