本文主要是介绍SQL优化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1、EXPLAIN

            查看SQL执行计划，重点关注下面三个字段

            1）type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。

            2）key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。

             3）key_len列，索引长度。

2、SQL语句中IN包含的值不应过多

            例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between就不要用in了，如果数值较多，产生的消耗也是比较大的

3、SELECT语句务必指明字段名称

            不要查*,只查询所需要的字段

4、当只需要一条数据的时候，使用limit 1

5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

6、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

           or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union（必要的时 候）的方式来代替“or”会得到更好的效果。

7、尽量用union all代替union

            union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

8、使用合理的分页方式以提高分页的效率

            select id,name from product limit 866613, 20可以优化成select id,name from product where id> 866612 limit 20

            优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。

9、分段查询

             在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

10、避免在where子句中对字段进行null值判断

             对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

11、不建议使用%前缀模糊查询

           例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

          使用全文索引可以解决LIKE“%name”或者LIKE“%name%”这个问题

          创建全文索引的SQL语法是：

          ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);

         使用全文索引的SQL语句是：

         select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against(‘zhangsan’ in boolean mode);

        注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

12、避免在where子句中对字段进行表达式操作

        比如：

       select user_id,user_project from user_base where age*2=36;

       中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：

       select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

13、避免隐式类型转换

       where子句中出现column字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

14、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

       举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

15、关于JOIN优化

        尽量使用inner join，避免left join，因为参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表，利用小表去驱动大表

这篇关于SQL优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！