SQL优化 干货总结

SQL优化策略

声明：以下SQL优化策略适用于数据量较大的场景下，如果数据量较小，没必要以此为准，以免画蛇添足。

一、避免不走索引的场景

1. 尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%陈%'

优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE '陈%'

如果需求是要在前面使用模糊查询，

• 使用MySQL内置函数INSTR(str,substr) 来匹配，作用类似于java中的indexOf()，查询字符串出现的角标位置
• 使用FullText全文索引，用match against 检索
• 数据量较大的情况，建议引用ElasticSearch、solr，亿级数据量检索速度秒级
• 当表数据量较少（几千条儿那种），别整花里胡哨的，直接用like '%xx%'。

2. 尽量避免使用in 和not in，会导致引擎走全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)

优化方式：如果是连续数值，可以用between代替。如下：

优化方式：如果是连续数值，可以用between代替。如下：
SELECT * FROM t WHERE id between 1 and 10

如果是子查询，可以用exists代替。

-- 不走索引
select * from A where A.id in (select id from B);
-- 走索引
select * from A where exists (select * from B where B.id = A.id);

3. 尽量避免使用 or，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHEREid = 1ORid = 3

优化方式：可以用union代替or。如下

SELECT * FROM t WHERE id = 1
   UNION
SELECT * FROM t WHERE id = 3

4. 尽量避免进行null值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

优化方式：可以给字段添加默认值0，对0值进行判断。如下：

SELECT * FROM t WHERE score = 0

5.尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。

可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：

-- 全表扫描
SELECT * FROM T WHERE score/10 = 9
-- 走索引
SELECT * FROM T WHERE score = 10*9

6. 当数据量大时，避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件，我们会默认使用该条件，数据库引擎会放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT username, age, sex FROM T WHERE 1=1

优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没 where 条件就去掉 where，有where条件就加 and。

7. 查询条件不能用 <> 或者 !=

使用索引列作为条件进行查询时，需要避免使用<>或者!=等判断条件。如确实业务需要，使用到不等于符号，需要在重新评估索引建立，避免在此字段上建立索引，改由查询条件中其他索引字段代替。

8. where条件仅包含复合索引非前置列

如下：复合（联合）索引包含key_part1，key_part2，