SQL语句的优化_sql语句优化
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1、SQL的执行顺序
2、基础的SQL优化
2.1、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体到字段
2.2、避免在where子句中使用or来连接条件
2.3、使用varchar代替char
2.4、尽量使用数值代替字符串类型
2.5、查询尽量避免返回大量的数据
2.6、使用explain查看SQL语句的执行计划
2.7、是否使用了索引及其扫描类型
2.8、创建name字段的索引
2.9、优化like语句
2.10、字符串怪现象
2.11、索引不宜过多，一般在五个以内即可
2.12、索引不适合建在有大量重复数据的字段上
2.13、where限定查询的数据
2.14、避免在索引上使用内置函数
2.15、避免在where子句中使用表达式操作和！=后<>操作符
2.16、去重distinct过滤字段要少
2.17、where中使用默认值代替null
3、高级SQL优化
3.1、批量插入使得性能提升
3.2、批量删除优化
3.3、提高group by语句的效率
3.4、符合索引最左原则
3.5、排序字段创建索引
3.6、删除冗余和重复的索引
3.7、不要有超过5个以上的表的连接
3.8、inner join left join right join 优先考虑inner join
3.9、in 子查询的优化
3.10、尽量使用union all 代替union
2、基本的SQL优化
2.1查询SQL尽量不要使用select *，而是具体到字段
解释：
字段过多时一个表可以达到100多个字段甚至跟多，所以我们只需要取自己想要的字段，节省资源，减少网络开销
select * 进行查询时可能不会用到索引而走全表扫描
2.2、避免在where子句中使用or来连接条件
解释： 查询ID为1或者薪水为5000的用户
反例：select * from student where ID=1 or salary =5000;
正例（使用union all）：select * from student where ID=1 union all
select * from student where salary =5000;
使用or很有可能会使索引失效，从而走全表扫描（or不确定性）
2.3、使用varchar代替char
解释： varchar会按照内存的实际长度存储，存储空间小，可以节省存储空间
char 按照声明大小存储，不足的补空格
其次对于查询来说在一个相对较小的字段内搜索效率更高
2.4、尽量使用数值代替字符串类型
解释：主键（id） primary key有限考虑使用数值类型的int
性别（sex）0代表女，1代表男，数据库没有布尔类型，MySQL推荐使用tinyint
支付方式（payment）1代表现金，2代表微信，3代表支付宝，4代表信用卡
服务状态 1代表开启，2代表暂停，3代表停止
商品状态 1代表上架，2代表下架，3代表删除
2.5、查询尽量避免返回大量的数据
解释：如果查询返回的数据量很大就会造成查询时间过长，网络传输的时间过长，通常采用分页方式，一页习惯10/20/30条
2.6、使用explain查看SQL语句的执行计划
解释：explain主要看SQL是否使用了索引
2.7、是否使用了索引及其扫描类型
解释；system（只有一条记录）>const(针对主键或唯一建)> eq_ref(使用唯一索引)>ref(使用非唯一索引)>range(索引范围扫描)>index(索引全扫描)>all(全表扫描)
2.8、创建name字段的索引
解释： alter table student add index index_name(Name);
2.9、优化like语句
解释: 反例：explain select id,name from student where name like '%1';
正例：explain select id,name from student where name like '1%';
2.10、字符串怪现象
解释：未能正确的使用索引，
name=123（不会走索引，类型不匹配，MySQL会做隐式类型转换）
name ='123'（会走索引）
2.11、索引不宜过多，一般在五个以内即可
解释：索引过多会降低插入和更新的效率
2.12、索引不适合建在有大量重复数据的字段上
解释：比如sex字段，SQL优化器是根据表中的数据量来优化的，如果索引列还有大量的重复数据，MySQL查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就不走索引了
2.13、where限定查询的数据
解释：表中就只有一个男的
反例：select id,name from student where sex='男'
正例：select id,name from student where id=1 and sex='男';
2.14、避免在索引上使用内置函数
2.15、避免在where子句中使用表达式操作和！=后<>操作符
解释：反例：explain select * from student where id+1-1=+1;
正例：explain select *from student where id = 1=1-1;
使用 ！=后<>操作符很有可能会使索引失效
2.16、去重distinct过滤字段要少
2.17、where中使用默认值代替null
3、高级SQL优化
3.1、批量插入使得性能提升
解释：insert 语句时避免一条一条的插入，可以一次性插入想要的语句
默认新增SQL有事务控制，导致每条都需要开启事务和提交事务，而批量处理只需一次事务的开启和提交，从而提高速度
3.2、批量删除优化
解释：避免同时修改或删除过多的数据，因为会造成CPU利用率过高，造成锁表的操作
反例：delete from student where id<100000;
for(User user:list){
delete from student;
}
正例：delete from student where id between 500 and 1000;
for(User user:list){
delete from student where id <500;
}
3.3、提高group by语句的效率
解释：可以考虑先过滤在分组（其实时where和having的区别）
where在group by 之前使用
having在group by之后使用，而且having过滤的一般是组合函数（count，avg,min,max,sum）
3.4、符合索引最左原则
解释：创建复合索引
alter table student add index index_name_saraly(name,saraly)
1.满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是一部分，索引生效
select * from student where name='name1';
2.没有满足最左原则，索引失效
select * from student where saraly =3000;
3,复合索引全使用
select * from student where name='name1' and saraly=3000;
select * from student where saraly=3000 and name='name1';(虽然违背了最左原则，但MySQL会进行优化)
3.5、排序字段创建索引
解释：什么样的字段才需要创建索引呢，原则就是where和order by中常用的字段就创建索引
3.6、删除冗余和重复的索引
解释：show index from student
创建索引：alter table student add index index_name(name);
删除student表的index_name索引：drop index index_name on student;
alter table student drop index index_name;
3.7、不要有超过5个以上的表的连接
3.8、inner join left join right join 优先考虑inner join
3.9、in 子查询的优化
3.10、尽量使用union all 代替union
解释：union和unionall的区别是，union会自动去掉多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复
union:对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序 union在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION
