SQL 优化必懂知识点_sql优化必知必会

SQL是关系型数据库管理系统(RDBMS)的核心语言，对于从事数据库开发和管理的人员来说，SQL的掌握是必须的。

在使用SQL查询数据时，优化SQL查询可以提高查询效率，减少查询时间，提高数据库的性能。

本文将重点介绍SQL优化中的必懂知识点。

1. 索引

• 索引是用于快速查找数据的一种数据结构，它可以帮助我们快速定位所需要的数据。

• 在数据库中，索引是必不可少的，索引可以极大的提高查询效率。

• 在SQL查询中，如果没有索引或者索引的使用不当，会导致查询效率极低。

• 因此，合理的使用索引是SQL优化的重要手段之一。

1. 聚合函数

• 聚合函数是对一组数据进行聚合计算的函数，如SUM、AVG、MAX、MIN等。

• 在查询大量数据时，如果使用聚合函数，查询效率会比较低。

• 因此，在使用聚合函数时，我们应该尽量减少查询数据的数量。

1. 子查询

• 子查询是指在一个查询语句中嵌套另一个查询语句，子查询是非常耗费性能的，特别是在大量数据的情况下。

• 因此，在使用子查询时，我们应该尽量避免使用嵌套子查询，可以使用连接查询等其他方式替代子查询。

1. 连接

• 连接是指将两个或多个表中的数据联接在一起，连接是SQL查询中的常见操作。

• 在连接查询时，应该尽量使用INNER JOIN代替OUTER JOIN。INNER JOIN比OUTER JOIN的性能更高。

1. 外键

• 外键是表与表之间的约束，用于保证数据的完整性和一致性。

• 在建表时，应该尽量使用外键来约束表与表之间的关系，这样可以避免数据的不一致和冗余。

1. 数据库设计

• 在数据库设计中，应该尽量避免冗余和数据的不一致。

• 表之间的关系应该尽量合理，避免出现多重关系和循环关系。数据库设计的好坏直接影响SQL查询的性能。

1. 编写高效的SQL语句

• 在编写SQL语句时，应该尽量避免使用SELECT *等查询全部字段的语句。

• 查询全部字段会增加查询的时间和消耗资源。应该根据实际需求，只查询需要的字段。

1. 分页查询

• 在大量数据的情况下，分页查询是非常重要的。

• 应该尽量避免查询全部数据，而是分页查询。

• 在分页查询时，应该尽量减少数据的查询量，以提高查询效率。

1. 步骤

• 使用 EXPLAIN 进行查询分析

• EXPLAIN 命令可以帮助我们分析 SQL 查询语句的执行计划，从而找出查询语句的瓶颈。

• EXPLAIN 命令的输出结果包含以下信息：

• id：查询的标识符，如果是子查询，则会有多个标识符，按照执行顺序递增。

• select_type：查询的类型，例如 SIMPLE 表示简单查询，PRIMARY 表示最外层的查询，SUBQUERY 表示子查询。

• table：查询的表。

• partitions：查询的分区。

• type：查询的类型，例如 ALL 表示全表扫描，index 表示使用索引，range 表示范围查找，ref 表示基于引用的等值查找，eq_ref 表示基于唯一索引的等值查找。

• possible_keys：可能使用的索引。

• key：实际使用的索引。

• key_len：实际使用的索引的长度。

• ref：列与索引的比较，如果是常数，则为 NULL。

• rows：扫描的行数。

• filtered：过滤的行数。

• Extra：其他信息，例如 Using where 表示使用了 WHERE 子句过滤数据，Using index 表示使用了覆盖索引等等。

• 下面我们通过 EXPLAIN 命令来分析 SQL 查询语句的执行计划，找出查询语句的瓶颈。

• 首先，我们需要打开 MySQL 命令行，输入以下命令进入 test 数据库：

mysql> use test;

然后，我们输入以下命令，使用 EXPLAIN 分析查询语句的执行计划：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1;

执行上述命令后，我们可以看到以下输出结果：

+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE     | orders | NULL       | ALL | NULL         | NULL | NULL   | NULL |    2 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

• 我们可以看到，该查询语句使用了 WHERE 子句过滤数据，但是没有使用索引，导致扫描了所有的行。这就是查询语句的瓶颈。

• 接下来，我们需要优化查询语句，让其使用索引。

• 我们可以为 customer_id 列创建一个索引，然后再次使用 EXPLAIN 命令进行分析。

• 首先，我们需要打开 MySQL 命令行，输入以下命令进入 test 数据库：

mysql> use test;

• 然后，我们输入以下命令，为 customer_id 列创建一个第三步：使用适当的索引

• 适当的索引可以提高查询速度和性能，但过多的索引会降低性能。

• 因此，在为表添加索引之前，需要仔细分析查询需求和表结构，以确保索引的正确性和必要性。

1. 索引的类型

MySQL提供了多种索引类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引等。

• B树索引是最常见的索引类型，可以应用于查询和排序等操作。

• B树索引对于范围查询、排序、分组和联接等操作非常有效。

• 哈希索引是一种快速查找技术，可以快速定位特定值。但哈希索引不支持范围查询、排序、分组和联接等操作。

• 全文索引是针对文本数据的一种特殊索引类型，可以用于模糊查询和搜索操作。

• 在选择索引类型时，需要考虑到具体的查询需求和数据类型，以便选用最适合的索引类型。

1. 索引的设计原则

在设计索引时，需要遵循以下原则：

• 选择正确的列：需要根据查询需求选择最常使用的列，以提高索引的效率。

• 尽量使用短索引：可以只使用需要索引的列，而不使用整个列。

• 不要使用NULL值：对于包含NULL值的列，不要使用B树索引，而应该使用哈希索引或全文索引。

• 不要过度索引：需要分析查询需求和表结构，避免添加不必要的索引，以减少开销。

1. 索引的优化

除了正确选择索引类型和设计索引原则之外，还可以通过以下优化技术来提高索引的效率：

• 联合索引：可以将多个列合并成一个索引，以提高联合查询的效率。

• 覆盖索引：在索引中包含了所有需要的数据，不需要再进行表的查询，可以提高查询效率。

• 索引下推：可以将where条件下推到索引层级中，避免全表扫描。

• 索引扫描：可以使用索引扫描技术，直接在索引中查找所需数据，避免全表扫描。

1. 索引的维护

在使用索引的过程中，需要定期对索引进行维护和优化，以保证索引的效率和正确性。

• 索引重构：可以通过删除和重新添加索引来优化索引。

• 索引分析：可以分析索引的使用情况，以确定哪些索引需要优化或删除。

• 索引碎片整理：可以通过对索引进行SQL优化必懂知识点（下）

• 接下来我们将深入了解SQL优化的其他重要知识点，包括索引优化、查询优化和缓存优化等。

索引优化

索引是数据库中用于提高查询效率的重要手段，它可以极大地缩短查询时间，但是索引的建立也会增加插入、修改和删除数据时的开销。在使用索引时需要权衡好这两方面的利弊。

1. 选择正确的索引类型

• 在MySQL中，常用的索引类型有B-Tree索引、Hash索引、Full-text索引等。

• 不同的索引类型适用于不同的查询场景。B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组等操作；Hash索引适用于等值查询；Full-text索引适用于全文检索等操作。

• 因此，在选择索引类型时，需要根据具体的查询场景进行选择。

1. 优化联合索引

联合索引指同时包含多个字段的索引，它的建立可以减少索引的数量，提高查询效率。在建立联合索引时需要注意以下几点：

• 索引字段的顺序：将最常用于过滤的字段放在最前面，可以让索引的效率最大化。

• 索引字段的数量：建立索引的字段越多，查询的效率就越高，但是也会增加插入、修改和删除的开销。因此，在建立索引时需要权衡好这两方面的利弊。

• 避免重复的索引：在建立联合索引时，需要注意避免重复的索引，否则会增加存储和维护的开销。

1. 使用覆盖索引

覆盖索引是指索引中包含了查询所需的所有字段，这样就可以避免访问数据表，从而提高查询效率。在使用覆盖索引时，需要注意以下几点：

• 索引字段的顺序：将最常用于过滤的字段放在最前面，可以让索引的效率最大化。

• 索引字段的数量：建立索引的字段越多，查询的效率就越高，但是也会增加插入、修改和删除的开销。因此，在建立索引时需要权衡好这两方面的利弊。

• 索引字段的数据类型：覆盖索引中的所有字段的数据类型应该越小越好，这样可以减少索引的大小，提高查询效率。

查询优化

• 查询优化是数据库优化中的一个重要方面，它可以帮助我们提高查询效率，减少查询时间，从而提高系统的响应速度。

• 以下是一些常用的查询优化技在查询中使用合适的索引也是优化 SQL 性能的一个重要方面。在使用索引时，需要注意以下几点：

1. 使用索引列的顺序应该与 WHERE 子句中条件的顺序一致，这样可以最大限度地减少数据库执行计划中的随机 I/O 操作。

1. 避免在 WHERE 子句中使用不等于（!= 或 <>）操作符，因为这会迫使数据库执行全表扫描，无法使用索引。

1. 避免在 WHERE 子句中对索引列进行函数操作，例如使用 UPPER() 函数将查询字符串转换为大写字母。这样也会迫使数据库执行全表扫描，无法使用索引。

1. 索引列应该是数据表中查询频率较高的列，因为如果索引列的使用频率较低，那么使用索引也不会有太大的性能提升。

1. 避免创建太多的索引，因为每个索引都需要占用额外的磁盘空间，增加数据库的存储成本。同时，当插入或更新数据时，数据库也需要更新对应的索引，会降低数据库的写入性能。

除了使用索引外，还有一些其他的 SQL 优化技巧：

1. 使用 LIMIT 子句限制查询结果集的大小。这样可以避免查询返回过多的数据，从而减少网络传输和客户端的资源消耗。

1. 避免使用 SELECT * 查询语句，尽量只查询需要的列。因为 SELECT * 查询语句会返回所有列的数据，会增加网络传输和客户端的资源消耗。

1. 避免使用子查询，尽量将子查询转换为 JOIN 查询。因为子查询的性能通常比 JOIN 查询差。

1. 避免在 WHERE 子句中使用 OR 操作符，因为这会迫使数据库执行全表扫描，无法使用索引。

1. 避免在 WHERE 子句中使用 LIKE 操作符，尤其是使用通配符（%）开头的 LIKE 查询。因为这会迫使数据库执行全表扫描，无法使用索引。

总之，在进行 SQL 优化时，需要针对具体的查询语句和数据表结构进行分析和优化，才能获得最佳的性能提升效果。