事半功倍的20种SQL语句优化

1.使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行

假设业务场景是查询某个用户是否是会员

优化前：

List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");
boolean isVip = userIds.contains(userId);

优化后：

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")
boolean isVip = userId！=null;

原因：只查询需要的数据，避免返回不必要的数据，节省开销。
2.尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数
假设业务场景是查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)

优化前：

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();

优化后：

explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >=Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

原因：

• 索引列上使用mysql的内置函数的话，索引会失效
• 如果索引列不加内置函数，索引还是会走的。

3.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫描

反例：

select * from user where price+1 =20;

优化后:

select * from user where price =19；

原因：虽然price加了索引，但因对它进行运算，索引失效。

4.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。
• right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行。

优化前：

select * from table1 t1 left join table2 t2  on t1.size = t2.size where t1.id>2;

优化后

select * from (select * from table1 where id >2) t1 left join table2 t2 on t1.size = t2.size;

原因：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。

5.避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
反例：

select price,name  from user where price <>55;

优化后：

select price,name  from user where price <55;
select price,name  from user where price >55;
//可以考虑分开两条sql写

原因：使用!=和<>可能会让索引失效，那么引擎将全表扫描降低性能。

6.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
假设表结构为一个联合索引idx_userid_age，userId在前，age在后

先创建表：

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;

错误示范：

select * from user where age = 10;

正确示范：

//符合最左匹配原则
select * from user where userid=10 and age =10；
//符合最左匹配原则
select * from user where userid =10;

原因：

• 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。
• 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。

7.考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描
错误示范：

select * from user where address ='上海' order by age ;

正确示范：

//添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)

8.若插入数据过多，考虑批量插入
错误示范：

for(User u :list){
 INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)   
}

正确示范：

insert into user(name,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
    (#{item.name},#{item.age})
</foreach>
//一次500批量插入，分批进行

原因：批量插入性能好，更加省时间

9.谨慎使用distinct关键字

distinct 关键字一般用来过滤重复记录。虽然在查询一个字段或者很少字段的情况下使用会起到优化效果，但在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。
错误示范：

SELECT DISTINCT * from  user;

正确示范：

select DISTINCT name from user;

原因：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。
10.若数据量较大，优化你的修改/删除语句
错误示范

//一次删除10万或者100万+？
delete from user where id <100000;
//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长
for（User user：list）{
   delete from user； 
}

正确示范：

//分批进行删除,如每次500
delete user where id<500
delete product where id>=500 and id<1000；

原因：一次性删除太多数据，可能会有cpu过载的错误，所以建议分批操作

11.删除冗余和重复索引

错误示范：

  KEY `idx_userId` (`userId`)  
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正确示范：

  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

原因：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，这会影响性能的。

12.优化like语句

在开发中，如果需要进行模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。

错误示范：

select userId，name from user where userId like '%123';

正确示范：

select userId，name from user where userId like '123%';

原因：把%放前面，并不走索引；把% 放关键字后面，还是会走索引的。

13.优化limit分页
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。

错误示范：

select id，name，age from employee limit 10000，10

正确示范：

//方案一 ：返回上次查询的最大记录(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：在业务允许的情况下限制页数：

原因：

• 当偏移量最大的时候，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。

14.避免在where子句中使用or来连接条件
假设一个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,
  `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;

假设现在需要查询userid为2或者年龄为25岁的用户，很容易有以下SQL语句：

错误示范：

select * from user where userid=2 or age =25;

正确示范：

//使用union all 
select * from user where userid=2
union all 
select * from user where age = 25;

//或者分开两条sql写：
select * from user where userid=2;
select * from user where age = 25;

原因：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。

*15.避免使用select ，而是select具体字段
错误示范：

select * from stu_name;

正确示范：

select id，name from stu_name;
原因：

• select * 进行查询时会进行全表扫描。
• 只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。
  16.若知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit 1

假设现在有student学生表，要找出一个名字叫Mike的人

CREATE TABLE `student` (
  `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;

错误示范：

select id，name from student where name='Mike'

正确示范：

select id，name from student where name='Mike' limit 1;

原因：

• limit 1表示只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描,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。

17.不要有超过5个以上的表连接

• 如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着这可能是糟糕的设计。
• 连表越多，编译的时间和开销也就越大。
• 把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高。

18.exist & in的合理利用
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SQL语句:

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

可以把语句抽象成这么一个循环代码：

 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;
          }
       }
    }

除了使用in，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); 

exists查询就是，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保留。

同样的，可以抽象成循环代码：

   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;
          }
       }
    }

原因：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。

19.where子句中考虑用默认值代替null
错误示范：

select * from user where name is not null;

正确示范：

select * from user where age>0;
//设置0为默认值

原因：

• 不用is null 或者 is not null 不一定不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本有关。
  一般情况下，查询的成本高，mysql优化器自动放弃。
• 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。

20.索引不宜太多，一般5个以内

• 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没有存在的必要
• insert或update时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定
• 索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率

最后

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