深入浅出 SQL 优化：全面提升查询性能的技巧

前言

在数据驱动的世界中，SQL 查询优化是提升数据库性能的关键。通过深入研究执行计划，分析查询语句，优化表连接，限制条件和排序等方面，我们可以显著提高查询效率，为用户提供更快速的响应。本文将深入探讨 SQL 优化的关键技术，帮助您提高数据库的性能。

因本文篇幅较长，所以绘制了一张SQl查询优化概要的脑图，方便大家更系统的了解本文的结构。脑图如下：

一、表结构分析

1. 索引分析

为常用的查询条件创建合适的索引。但也要避免在频繁更新的表上建立过多索引，过多的索引会增加数据插入、更新和删除的开销。同时优先使用组合索引，以提高多条件查询的性能。考虑使用覆盖索引，以减少对主表的访问。

2. 数据类型分析

考虑使用合适的数据类型：例如，对于范围查询，使用整数可能比字符串更高效。

3. 思考反范式设计的适用场景与潜在风险

在某些情况下，为了提高查询性能，可以考虑使用反范式设计。但需要注意以下潜在风险：

3.1数据冗余

反范式可能导致数据重复存储，增加存储空间和维护成本。

3.2 数据一致性

需要确保应用程序能够正确处理数据同步和更新操作，以维护数据的一致性。

3.3 更新性能

反范式可能导致更新操作变得更加复杂和耗时。

4. 关注临时表的创建与使用。

在某些复杂的查询中，可能需要创建临时表来存储中间结果。需要注意以下事项：

4.1.尽量减少临时表的使用，以降低系统资源的消耗。

4.2 使用合适的索引和数据类型优化临时表的性能。

4.3 及时清理临时表，避免占用过多的存储空间。

二、SQL 语句分析

1.查询列优化

1.1 去除SELECT子句中不必要的字段

避免使用*进行全字段查询，同时去除SELECT子句中不必要的字段，以减少数据传输和处理负担。

1.2 聚合函数优化

select子句中可以包含count(), min(), max()等聚合函数。而索引和列的可空性常常帮助MySQL优化掉这些聚合函数。比如，为了查找一个位于B树最左边的列的最小值，那么直接找索引的第一行就可以了。如果MySQL使用了这种优化，那么在explain中看到“select tables optimized away”。同样地，没有where子句的count(*)通常也会被一些存储引擎优化掉（比如MyISAM总是保留着表行数的精确值）。

但是对于没有索引直接可用的min()和max()时，一般做不到很好地优化。可以尝试优化掉min()和max()，利用数据的有序性配合limit 1将SQL等价转化。

应用场景：

select min(user_id) from user where user_name = '小明';

因为在user_name上没有索引，所以查询会扫描整个表。从理论上说，如果MySQL扫描主键，它应该在发现第一个匹配之后就立即停止，因为主键是按照升序排列的，这意味着后续的行会有较大的user_id。但是在这个例子中，MySQL会扫描整个表。一个变通的方式就是去掉min()，并且使用limit来改写这个查询，如下：

select user_id from user use index(primary) where user_name = ''小明' limit 1;

这个通用策略在MySQL试图扫描超过需要的行时能很好地工作。

1.3 加入控制结构避免重复实现优化

访问同一张表的连续几个查询应该引起注意，即使它们嵌在if ... then ... else结构中，也是如此。看下面的应用场景：它包含了两个查询，但只引用到了一张表。

select count(*) from user_intention where user_id= 1 and intention_type = 1;
select count(*) from user_intention where user_id= 1 and intention_type = 2;

这两个SQL访问同一张表bill，扫描同一个索引(index_accountid_expenditure_billtime)两次。这些开销属于重复开销。可以使用汇总技术，不用依次检查不同的条件了，一遍就能收集到多个结果，然后再测试这些结果，而不需要在访问数据库。应该汇总技术改写合并上述两个SQL得到新的SQL：

select sum(case intention_type when 1 then 1 else 0 end) as p1_sum, sum(case intention_type when 2 then 1 else 0 end) as p2_sum from user_intention where user_id=1;

SQL只需要扫描索引(index_accountid_expenditure_billtime)一次以及回表bill访问一次就能获得结果，节省了很大的开销。

2、表连接优化

2.1 去除未涉及的表及非必要的连接

编写SQL时，应该检查一下在from子句中出现的那些表的作用。这其中主要会出现3种类型的表：

(1) 从中返回数据的表，其字段可能用于也可能没有用于where子句的过滤条件中；
(2) 该表中没有要返回的数据，但在where子句的条件中使用了该表的列；
(3) 仅作为另两种表之间的“粘合剂”而出现的表，使SQL可以通过表连接将那些1、2类型的表连在一起。
(4) 既没有从该表中返回数据，也没有过滤条件涉及该表，同时该表也没有参加联接。

对于第4类型的表，属于from子句中整个SQL未涉及的表，可以从from子句中去掉。

对于第3类型的表，举例分析：表A联接表B，联接列是ab，同时表B联接表C。其中表B是第3类型的表。需要分析，A表中的ab列是否可以为空值：如果可以空值，则A和B的联接对最后的结果集是有贡献的，不能去掉表B及A与B的联接；反之，不可以为空，如果表A可以直接联接表C的话，可以去掉表B，表A直接联接表C。上述结论是基于以下分析：空值的值是未知的，不能说它等于任何东西，两个空值也不相等。对于表A中的列ab可以为空值的情况，如果去掉了表B及表A与它的联接，那么表A中那些其它属性列的值符合过滤条件，但ab列对应值为空值的记录有可能进入最后的结果集。因此在这种情况，去掉表B及相关联接，可能改变结果集。

如下场景：

select a.amount from bill b, user u,account a where a.account_id=u.account_id and u.account_id=b.account_id and b.expenditure>100.00;

分析SQL中表c的account_id不可以为空值，所以可以去