数据库sql查询优化

最新推荐文章于 2025-04-14 22:26:17 发布

peter_teng

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分类专栏：数据库SQL 文章标签： sql 数据库

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一些总结

1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库，或者设置默认值为0

3.应尽量避免在 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

4.应尽量避免在where子句中对字段进行函数或者表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

5.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定

6.分页查询语句使用limit分页查询数据所耗的时间，与查询记录条数的起始位置有关，如

select id，name from log_tag limit 1000,10

从第1000条数据开始查，查10条数据。此时建立(id,name)的覆盖索引，速度会快很多

altertable log_tagadd index id_name (id, name)

索引

建索引的几大原则

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

3.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

4.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

查询优化神器 – explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，所以优化语句基本上都是在优化rows。

慢查询优化基本步骤

0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果，不符合预期继续从0分析

看一个具体例子：

SELECT sum(number) from ((select * from (select * from log_money

where opTime<1508515200) s

where operateType=87 or operateType=4 or operateType=86) s1

join (SELECT * from log_player WHERE market='2yx') t on s1.roleDBID=t.roleID);