数据库精讲SQL优化——优化必备的 EXPLAIN 命令+索引优化

MySQL SQL基础到高级实战100题精讲 SQL作为关系型数据库的标准查询语言,是数据处理的核心技能。其工作原理是通过声明式语法将数据操作转化为数据库引擎可执行的指令,在MySQL等主流数据库中实现高效数据检索与处理。掌握SQL不仅能提升开发效率,更是构建数据密集型应用的基础。从简单的单表查询到复杂的多表连接、子查询优化,再到窗口函数等高级特性,系统化的SQL训练可以帮助开发者应对电商、社交网络等典型业务场景的数据处理需求。本文基于MySQL 8.0环境,通过100道精选练习题覆盖索引优化、执行计划分析等实战技巧,特别适合需要提升SQL查询性能与复 阅读详情

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一、优化必备的 EXPLAIN 命令

EXPLAIN 是用来查询 SQL 的执行计划,

用法:

EXPLAIN SELECT [字段...] FROM TABLE;

结果:

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | t0    | NULL       | range | idx_trade_id  | idx_trade_id | 8       | NULL |    2 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set (0.02 sec)

重要字段说明:

  • select_type:使用的SELECT查询类型,比如SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY等;
  • table:关于访问哪张表,如果是多表,则按访问的先后顺序排列;
  • type:非常非常重要的指标,表示MySQL在表中找到行记录的方式,又称 访问类型。访问类型的性能指标从差到好依次是 system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL,一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref,否则就可能会出现性能问题。;
  • possible_keys:可能用到的索引,如果为 NULL,表示没有可能用到的索引;
  • key:用到的索引,如果为 NULL,表示没有使用索引;
  • key_len:按字节计算的索引长度,值越小,表示越快;
  • ref:关联关系中另一个表的列名称;
  • rows:查询数据返回的行数;
  • Extra:与关联操作有关的信息。

二、索引优化

1、禁止无边界范围查询 != 、< 、> 、=< 、>= ,否则不会命中索引

反例:

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.stock_quantity >= '5';

应指定上下边界

正例:

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.stock_quantity >= '5' AND t0.stock_quantity <= '999999';

2、禁止无边界范围查询 NOT IN ,否则不会命中索引

反例:


SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_status NOT IN ('已下架', '已删除', '无库存');

应指定范围

正例:

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_status IN ('正常销售', '促销中', '可预订');

使用 IN 时也控制范围大小,不推荐超过 1000,否则影响性能,得不偿失。

3、禁止 左模糊 或 全模糊 查询,否则不会命中索引

反例:

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_name LIKE '%化工品%';

– 或

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_name LIKE '%化工品原料';

正例:

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_name LIKE '危险化工品%';

4、字段的默认值不要为 null,否则不会命中索引:

使用默认约束 (Default Counstraint) 填充数据的默认值

5、在 字段上计算 后,不会命中索引:

反例:

SELECT t0.trade_id
FROM trade_order t0
WHERE DATE(t0.gmt_create) < CURDATE();

正例:

SELECT t0.trade_id
FROM trade_order t0
WHERE t0.gmt_create >= DATE(NOW())

6、组合索引 的 最左前缀原则:

建立 (id_sex_city)组合索引会自动建立 id、id_sex和id_sex_ciry三个索引。所以下面三个语句都会 命中索引:


-- statement1:
SELECT t0.user_name
FROM user t0
WHERE t0.id = '1001' AND t0.sex = '1' AND t0.ciry = 'Shanghai';

-- statement2:
SELECT t0.user_name
FROM user t0
WHERE t0.id = '1001' AND t0.sex = '1';

-- statement3:
SELECT t0.user_name
FROM user t0
WHERE t0.id = '1001';

但下列语句 不会命中索引,因为根据组合索引的最左前缀原则只会生成靠左、逐渐递进的索引:


-- statement4:
SELECT t0.user_name
FROM user t0
WHERE t0.sex = '1' AND t0.ciry = 'Shanghai';

-- statement5:
SELECT t0.user_name
FROM user t0
WHERE t0.id = '1001' AND t0.ciry = 'Shanghai';

-- statement6:
SELECT t0.user_name
FROM user t0
WHERE t0.ciry = 'Shanghai';

-- 略...

(组合索引、复合索引、联合索引都是一个意思)。

7、关于 NUMBER 类型的字段不加单引号也会走索引(亲测有效):

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_id = 201805010001;

(前提user_id字段加了索引)上面和下面的语句都会走索引:

SELECT t0.product_id
FROM product t0
WHERE t0.product_id = '201805010001';

8、对于多表 JOIN 时的 ON 条件中字段类型一定要一致,否则也不会命中索引.

9、varchar查询性能比 bigint 好(亲测有效):

因为 在 bigint 类型字段上会全表扫描,而在 varchar 上每个字符判断会走索引,这样尽量避免全表扫描。

10、小数类型使用 decimal,禁止使用 float 与 double:

float 与 double存储数据时,可能会损失精度,进而判断的时候导致结果不准,强制 使用 decimal 数据类型。

11、表达是否的概念时,字段使用is_开头,数据类型使用 unsigned tinyint类型,1表示是,0表示否。

12、任何非负数都必须声明为unsigned类型:

比如年龄、状态码等等,这样最大容量正值会扩大一倍。

13、如果存储的字符串长度几乎相等,必须使用char定长字符串类型:
比如中国大陆 11 位长度的手机号
。

14、有时候是不需要建索引:

性别字段、状态,这种不同值很少的字段是不需要建索引的。

15、单表行数超过 500万行 或者单表容量超过 2G,才推荐分表;

16、进行 UPDATE 或 DELETE 时,必先 SELETE,避免出现误删数据;


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MySQL数据库学习:从参考答案到性能优化的实战指南 数据库索引是提升查询性能的核心技术,其原理基于B+树等数据结构实现快速数据定位。理解索引工作原理有助于优化SQL查询,避免全表扫描,这在处理海量数据时尤为重要。在工程实践中,通过合理设计索引、使用EXPLAIN分析执行计划,可以显著提升应用性能。无论是简单的条件查询还是复杂的多表关联,索引策略都直接影响响应速度与系统吞吐。本文以MySQL为例,深入探讨索引优化与SQL性能调优,帮助开发者从参考答案的简单复制,进阶到编写高效、可维护的数据库查询。 阅读详情

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