SQL语句优化

sql优化，核心：减少IO请求、减少网络传输。

1、尽量避免where子句中使用 ！= 或<> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行值班表扫描；

2、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 a is null
可以在a上设置默认值0,确保a列没有null值，可以这样查询：
select id from t where a=0

3、尽量避免在where 子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行值班表扫描，如：
select id from t where a =10 or a=20
可以这样查询：
select id from t where a=10
union all
select id from t where a = 20

4、下面的查询也将导致值班表扫描：
select id from t where name like ‘%XX%’
下面的语句走索引：
select id from t where name like ‘X%’

5、 in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where a in (1,2,3)
对于连续的数值，能用between就不用in了：
select id from t where a between 1 and 3
如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为sql只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面的语句将进行全表扫描：
select id from t where a = @a
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where a = @a

6、尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where a/2 = 100
应改为：
select id from t where a = 100*2

7、尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’ name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,‘2005-11-30’)= 0 '2005-11-30’生成的id
应改为：
select id from t where name like‘abc%’
select id from t where createdate>='2005-11-30′ and createdate<'2005-12-1′

8、不要在where子句的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

9、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

10、很多时候用exists代替in是一个好的选择：
select num from a where num in (select num from b )
用下面的语句替换：
select num from a where exists (select 1 from b where num = a.num)

11、并不是所有索引对查询都有效，sql是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，sql查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex male female 几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

12、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。一个表的索引数最好不要超过6个，如果太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

13、应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。

14、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，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

15、尽可能地使用varchar代替char，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

16、任何地方都不要使用select * from t ,用具体的字段代替 * ，不要返回用不到的任何字段。这里就是典型的减少网络传输，尤其大多数业务中，用户优惠券列表，如果全是*，如果用户数据过多，程序在网络传输过程中会超时。

17、尽量使用表变量来代表临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

18、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

19、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

20、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代表create table，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

21、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

22、当只要一行数据时使用limit 1 。当查询表已经知道结果只会有一条结果，在这种情况下，加上limit 1可以增加性能。mysql数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查下一条符合记录的数据。

23、如果应用程序有很多join查询，应该确认两个表中joing的字段是被建过索引的。这样，mysql内部会启动优化join的sql语句的机制。这些被用来join的字段，应该是相同的类型。例如：如果要把decimal字段和一个int类型的字段join在一起，mysql就无法使用它们的索引。对于那些String类型，还需要有相同的字符集才行。

24、固定长度有表会更快，如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是static或fixed-length。例如，表中没有如下类型的字段：varchar，text，blob 。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，mysql引擎会用另一种方法来处理。固定表会提高性能，因为mysql搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么每一次找下一条的话，需要程序找到主键。并且，固定表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定字段会浪费一些空间，因为定长的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是分配那么多的空间。

25、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

26、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

27、不同数据库的sql执行顺序的差别。

28、mysql explain 执行计划type类型区别：
性能从好到差：system const eq_ref ref fulltext ref_or_null unique_subquery index_subquery range index_merge index all

除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。
system：表中只有一行数据或者是空表，且只能用于 myisam 和 memory 表。如果是 InnoDB 引擎表，type 列在这个情况通常都是 all 或者 index
const：使用唯一索引或者主键，返回记录一定是 1 行记录的等值 where 条件时，通常 type 是 const。也叫做唯一索引扫描。
eq_ref：出现在要连接多个表的查询计划中，驱动表只返回一行数据，且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引，且必须为 not null，唯一索引和主键是多列时，只有所有的列都用作比较时才会出现 eq_ref。
ref：不像 eq_ref 那样要求连接顺序，也没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现。常见与辅助索引的等值查找，或者多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
fulltext：全文索引检索，要注意，全文索引的优先级很高，若全文索引和普通索引同时存在时，MySQL不管代价，优先选择使用全文索引。
ref_or_null：与 ref 方法类似，只是增加了 null 值的比较。实际用的不多。
unique_subquery：用于 where 中的 in 形式子查询，子查询返回不重复值唯一值。
index_subquery：用于 in 形式子查询使用到了辅助索引或者 in 常数列表，子查询可能返回重复值，可以使用索引将子查询去重。
range：索引范围扫描，常见于使用 >,<,is null,between ,in ,like 等运算符的查询中。
index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见 and、or 的条件使用了不同的索引，官方排序这个在 ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引，性能可能大部分时间都不如 range。
index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍，常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。
all：这个就是全表扫描数据文件，然后再在 server 层进行过滤返回符合要求的记录。