这些SQL优化技巧握在手，面试可以横着走……

Posted 2023-04-23

参考技术A

一、SQL执行顺序

二、基础SQL优化

1、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段

1）反例

2）正例

3）理由

2、避免在where子句中使用or来连接条件

查询id为1或者薪水为3000的用户：

1）反例

2）正例

使用union all：

分开两条SQL写：

3）理由

3、使用varchar代替char

1）反例

2）正例

3）理由

4、尽量使用数值替代字符串类型

5、查询尽量避免返回大量数据

如果查询返回数据量很大，就会造成查询时间过长，网络传输时间过长。同时，大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多，用户也看不过来。

通常采用分页，一页习惯10/20/50/100条。

6、使用explain分析你SQL执行计划

SQL很灵活，一个需求可以很多实现，那哪个最优呢？SQL提供了explain关键字，它可以分析你的SQL执行计划，看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。

返回结果：

7、是否使用了索引及其扫描类型

type：

性能排行：

System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

possible_keys：

key：

8、创建name字段的索引

提高查询速度的最简单最佳的方式。

9、优化like语句

模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效。

1）反例

2）正例

3）理由

未使用索引，故意使用sex非索引字段：

主键索引生效：

索引失效，type=ALL，全表扫描：

10、字符串怪现象

1）反例

2）正例

3）理由

为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，mysql会做隐式的类型转换，把它们转换为数值类型再做比较。

11、索引不宜太多，一般5个以内

12、索引不适合建在有大量重复数据的字段上

如性别字段。因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。

13、where限定查询的数据

数据中假定就一个男的记录。

1）反例

2）正例

3）理由

14、避免在索引列上使用内置函数

业务需求：查询最近七天内新生儿（用学生表替代下）

给birthday字段创建索引：

当前时间加7天：

1）反例

2）正例

3）理由

15、避免在where中对字段进行表达式操作

1）反例

2）正例

3）理由

16、避免在where子句中使用!=或>操作符

应尽量避免在where子句中使用!=或>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先，实在没办法，就只能使用，并不是不能使用。如果不能使用，SQL也就无需支持了。

1）反例

2）理由

17、去重distinct过滤字段要少

1）理由

18、where中使用默认值代替null

环境准备：

1）反例

2）正例

3）理由

三、高级SQL优化

1、批量插入性能提升

大量数据提交，上千，上万，批量性能非常快，mysql独有。

1）多条提交

2）批量提交

3）理由

2、批量删除优化

避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，会造成锁表操作，从而影响别人对数据库的访问。

1）反例

2）正例

3）理由

3、伪删除设计

1）商品状态（state）

2）理由

4、提高group by语句的效率

可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。

1）反例：先分组，再过滤

2）正例：先过滤，后分组

5、复合索引最左特性

创建复合索引，也就是多个字段。

满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是部分，复合索引生效。

没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效。

复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效。

虽然违背了最左特性，但MYSQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化。

1）理由

6、排序字段创建索引

什么样的字段才需要创建索引呢？原则就是where和order by中常出现的字段就创建索引。

7、删除冗余和重复的索引

8、不要有超过5个以上的表连接

9、inner join 、left join、right join，优先使用inner join

三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小。

1）理由

10、in子查询的优化

日常开发实现业务需求可以有两种方式实现：

如需求：查询所有部门的所有员工：

假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下程序实现，可以抽象成这样的一个嵌套循环：

聊聊sql优化的15个小技巧

前言

sql优化是一个大家都比较关注的热门话题，无论你在面试，还是工作中，都很有可能会遇到。

如果某天你负责的某个线上接口，出现了性能问题，需要做优化。那么你首先想到的很有可能是优化sql语句，因为它的改造成本相对于代码来说也要小得多。

那么，如何优化sql语句呢？

​
我的个人技术博客：https://susan.net.cn​​​​​​​

​
这篇文章从15个方面，分享了sql优化的一些小技巧，希望对你有所帮助。

最近无意间获得一份BAT大厂大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，越来越觉得算法没有想象中那么难了。

BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软

1 避免使用select *

很多时候，我们写sql语句时，为了方便，喜欢直接使用select *，一次性查出表中所有列的数据。

反例：

select * from user where id=1;

在实际业务场景中，可能我们真正需要使用的只有其中一两列。查了很多数据，但是不用，白白浪费了数据库资源，比如：内存或者cpu。

此外，多查出来的数据，通过网络IO传输的过程中，也会增加数据传输的时间。

还有一个最重要的问题是：select *不会走覆盖索引，会出现大量的回表操作，而从导致查询sql的性能很低。

那么，如何优化呢？

正例：

select name,age from user where id=1;

sql语句查询时，只查需要用到的列，多余的列根本无需查出来。

2 用union all代替union

我们都知道sql语句使用union关键字后，可以获取排重后的数据。

而如果使用union all关键字，可以获取所有数据，包含重复的数据。

反例：

(select * from user where id=1) 
union 
(select * from user where id=2);

排重的过程需要遍历、排序和比较，它更耗时，更消耗cpu资源。

所以如果能用union all的时候，尽量不用union。

正例：

(select * from user where id=1) 
union all
(select * from user where id=2);

除非是有些特殊的场景，比如union all之后，结果集中出现了重复数据，而业务场景中是不允许产生重复数据的，这时可以使用union。

3 小表驱动大表

小表驱动大表，也就是说用小表的数据集驱动大表的数据集。

假如有order和user两张表，其中order表有10000条数据，而user表有100条数据。

这时如果想查一下，所有有效的用户下过的订单列表。

可以使用in关键字实现：

select * from order
where user_id in (select id from user where status=1)

也可以使用exists关键字实现：

select * from order
where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1)

前面提到的这种业务场景，使用in关键字去实现业务需求，更加合适。

为什么呢？

因为如果sql语句中包含了in关键字，则它会优先执行in里面的子查询语句，然后再执行in外面的语句。如果in里面的数据量很少，作为条件查询速度更快。

而如果sql语句中包含了exists关键字，它优先执行exists左边的语句（即主查询语句）。然后把它作为条件，去跟右边的语句匹配。如果匹配上，则可以查询出数据。如果匹配不上，数据就被过滤掉了。

这个需求中，order表有10000条数据，而user表有100条数据。order表是大表，user表是小表。如果order表在左边，则用in关键字性能更好。

总结一下：

• in 适用于左边大表，右边小表。
• exists 适用于左边小表，右边大表。

不管是用in，还是exists关键字，其核心思想都是用小表驱动大表。

4 批量操作

如果你有一批数据经过业务处理之后，需要插入数据，该怎么办？

反例：

for(Order order: list){
   orderMapper.insert(order):
}

在循环中逐条插入数据。

insert into order(id,code,user_id) 
values(123,'001',100);

该操作需要多次请求数据库，才能完成这批数据的插入。

但众所周知，我们在代码中，每次远程请求数据库，是会消耗一定性能的。而如果我们的代码需要请求多次数据库，才能完成本次业务功能，势必会消耗更多的性能。

那么如何优化呢？

正例：

orderMapper.insertBatch(list):

提供一个批量插入数据的方法。

insert into order(id,code,user_id) 
values(123,'001',100),(124,'002',100),(125,'003',101);

这样只需要远程请求一次数据库，sql性能会得到提升，数据量越多，提升越大。

但需要注意的是，不建议一次批量操作太多的数据，如果数据太多数据库响应也会很慢。批量操作需要把握一个度，建议每批数据尽量控制在500以内。如果数据多于500，则分多批次处理。

5 多用limit

有时候，我们需要查询某些数据中的第一条，比如：查询某个用户下的第一个订单，想看看他第一次的首单时间。

反例：

select id, create_date 
 from order 
where user_id=123 
order by create_date asc;

根据用户id查询订单，按下单时间排序，先查出该用户所有的订单数据，得到一个订单集合。 然后在代码中，获取第一个元素的数据，即首单的数据，就能获取首单时间。

List<Order> list = orderMapper.getOrderList();
Order order = list.get(0);

虽说这种做法在功能上没有问题，但它的效率非常不高，需要先查询出所有的数据，有点浪费资源。

那么，如何优化呢？

正例：

select id, create_date 
 from order 
where user_id=123 
order by create_date asc 
limit 1;

使用limit 1，只返回该用户下单时间最小的那一条数据即可。

此外，在删除或者修改数据时，为了防止误操作，导致删除或修改了不相干的数据，也可以在sql语句最后加上limit。

例如：

update order set status=0,edit_time=now(3) 
where id>=100 and id<200 limit 100;

这样即使误操作，比如把id搞错了，也不会对太多的数据造成影响。

6 in中值太多

对于批量查询接口，我们通常会使用in关键字过滤出数据。比如：想通过指定的一些id，批量查询出用户信息。

sql语句如下：

select id,name from category
where id in (1,2,3...100000000);

如果我们不做任何限制，该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据，很容易导致接口超时。

这时该怎么办呢？

select id,name from category
where id in (1,2,3...100)
limit 500;

可以在sql中对数据用limit做限制。

不过我们更多的是要在业务代码中加限制，伪代码如下：

public List<Category> getCategory(List<Long> ids) {
   if(CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
      return null;
   }
   if(ids.size() > 500) {
      throw new BusinessException("一次最多允许查询500条记录")
   }
   return mapper.getCategoryList(ids);
}

还有一个方案就是：如果ids超过500条记录，可以分批用多线程去查询数据。每批只查500条记录，最后把查询到的数据汇总到一起返回。

不过这只是一个临时方案，不适合于ids实在太多的场景。因为ids太多，即使能快速查出数据，但如果返回的数据量太大了，网络传输也是非常消耗性能的，接口性能始终好不到哪里去。

7 增量查询

有时候，我们需要通过远程接口查询数据，然后同步到另外一个数据库。

反例：

select * from user;

如果直接获取所有的数据，然后同步过去。这样虽说非常方便，但是带来了一个非常大的问题，就是如果数据很多的话，查询性能会非常差。

这时该怎么办呢？

正例：

select * from user 
where id>#{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} 
limit 100;

按id和时间升序，每次只同步一批数据，这一批数据只有100条记录。每次同步完成之后，保存这100条数据中最大的id和时间，给同步下一批数据的时候用。

通过这种增量查询的方式，能够提升单次查询的效率。

8 高效的分页

有时候，列表页在查询数据时，为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能，我们一般会对查询接口做分页处理。

在mysql中分页一般用的limit关键字：

select id,name,age 
from user limit 10,20;

如果表中数据量少，用limit关键字做分页，没啥问题。但如果表中数据量很多，用它就会出现性能问题。

比如现在分页参数变成了：

select id,name,age 
from user limit 1000000,20;

mysql会查到1000020条数据，然后丢弃前面的1000000条，只查后面的20条数据，这个是非常浪费资源的。

那么，这种海量数据该怎么分页呢？

优化sql：

select id,name,age 
from user where id > 1000000 limit 20;

先找到上次分页最大的id，然后利用id上的索引查询。不过该方案，要求id是连续的，并且有序的。

还能使用between优化分页。

select id,name,age 
from user where id between 1000000 and 1000020;

需要注意的是between要在唯一索引上分页，不然会出现每页大小不一致的问题。

9 用连接查询代替子查询

mysql中如果需要从两张以上的表中查询出数据的话，一般有两种实现方式：子查询 和 连接查询。

子查询的例子如下：

select * from order
where user_id in (select id from user where status=1)

子查询语句可以通过in关键字实现，一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句，再运行外层的语句。

子查询语句的优点是简单，结构化，如果涉及的表数量不多的话。

但缺点是mysql执行子查询时，需要创建临时表，查询完毕后，需要再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。

这时可以改成连接查询。 具体例子如下：

select o.* from order o
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1

10 join的表不宜过多

根据阿里巴巴开发者手册的规定，join表的数量不应该超过3个。

反例：

select a.name,b.name.c.name,d.name
from a 
inner join b on a.id = b.a_id
inner join c on c.b_id = b.id
inner join d on d.c_id = c.id
inner join e on e.d_id = d.id
inner join f on f.e_id = e.id
inner join g on g.f_id = f.id

如果join太多，mysql在选择索引的时候会非常复杂，很容易选错索引。

并且如果没有命中中，nested loop join 就是分别从两个表读一行数据进行两两对比，复杂度是 n^2。

所以我们应该尽量控制join表的数量。

正例：

select a.name,b.name.c.name,a.d_name 
from a 
inner join b on a.id = b.a_id
inner join c on c.b_id = b.id

如果实现业务场景中需要查询出另外几张表中的数据，可以在a、b、c表中冗余专门的字段，比如：在表a中冗余d_name字段，保存需要查询出的数据。

不过我之前也见过有些ERP系统，并发量不大，但业务比较复杂，需要join十几张表才能查询出数据。

所以join表的数量要根据系统的实际情况决定，不能一概而论，尽量越少越好。

11 join时要注意

我们在涉及到多张表联合查询的时候，一般会使用join关键字。

而join使用最多的是left join和inner join。

• left join：求两个表的交集外加左表剩下的数据。
• inner join：求两个表交集的数据。

使用inner join的示例如下：

select o.id,o.code,u.name 
from order o 
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;

如果两张表使用inner join关联，mysql会自动选择两张表中的小表，去驱动大表，所以性能上不会有太大的问题。

使用left join的示例如下：

select o.id,o.code,u.name 
from order o 
left join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;

如果两张表使用left join关联，mysql会默认用left join关键字左边的表，去驱动它右边的表。如果左边的表数据很多时，就会出现性能问题。

要特别注意的是在用left join关联查询时，左边要用小表，右边可以用大表。如果能用inner join的地方，尽量少用left join。

12 控制索引的数量

众所周知，索引能够显著的提升查询sql的性能，但索引数量并非越多越好。

因为表中新增数据时，需要同时为它创建索引，而索引是需要额外的存储空间的，而且还会有一定的性能消耗。

阿里巴巴的开发者手册中规定，单表的索引数量应该尽量控制在5个以内，并且单个索引中的字段数不超过5个。

mysql使用的B+树的结构来保存索引的，在insert、update和delete操作时，需要更新B+树索引。如果索引过多，会消耗很多额外的性能。

那么，问题来了，如果表中的索引太多，超过了5个该怎么办？

这个问题要辩证的看，如果你的系统并发量不高，表中的数据量也不多，其实超过5个也可以，只要不要超过太多就行。

但对于一些高并发的系统，请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。

那么，高并发系统如何优化索引数量？

能够建联合索引，就别建单个索引，可以删除无用的单个索引。

将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如：Elastic Seach、HBase等，在业务表中只需要建几个关键索引即可。

13 选择合理的字段类型

char表示固定字符串类型，该类型的字段存储空间的固定的，会浪费存储空间。

alter table order 
add column code char(20) NOT NULL;

varchar表示变长字符串类型，该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度调整，不会浪费存储空间。

alter table order 
add column code varchar(20) NOT NULL;

如果是长度固定的字段，比如用户手机号，一般都是11位的，可以定义成char类型，长度是11字节。

但如果是企业名称字段，假如定义成char类型，就有问题了。

如果长度定义得太长，比如定义成了200字节，而实际企业长度只有50字节，则会浪费150字节的存储空间。

如果长度定义得太短，比如定义成了50字节，但实际企业名称有100字节，就会存储不下，而抛出异常。

所以建议将企业名称改成varchar类型，变长字段存储空间小，可以节省存储空间，而且对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

我们在选择字段类型时，应该遵循这样的原则：

1. 能用数字类型，就不用字符串，因为字符的处理往往比数字要慢。
2. 尽可能使用小的类型，比如：用bit存布尔值，用tinyint存枚举值等。
3. 长度固定的字符串字段，用char类型。
4. 长度可变的字符串字段，用varchar类型。
5. 金额字段用decimal，避免精度丢失问题。

还有很多原则，这里就不一一列举了。

14 提升group by的效率

我们有很多业务场景需要使用group by关键字，它主要的功能是去重和分组。

通常它会跟having一起配合使用，表示分组后再根据一定的条件过滤数据。

反例：

select user_id,user_name from order
group by user_id
having user_id <= 200;

这种写法性能不好，它先把所有的订单根据用户id分组之后，再去过滤用户id大于等于200的用户。

分组是一个相对耗时的操作，为什么我们不先缩小数据的范围之后，再分组呢？

正例：

select user_id,user_name from order
where user_id <= 200
group by user_id

使用where条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。

其实这是一种思路，不仅限于group by的优化。我们的sql语句在做一些耗时的操作之前，应尽可能缩小数据范围，这样能提升sql整体的性能。

15 索引优化

sql优化当中，有一个非常重要的内容就是：索引优化。

很多时候sql语句，走了索引，和没有走索引，执行效率差别很大。所以索引优化被作为sql优化的首选。

索引优化的第一步是：检查sql语句有没有走索引。

那么，如何查看sql走了索引没？

可以使用explain命令，查看mysql的执行计划。

例如：

explain select * from `order` where code='002';

结果：

通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：

如果你想进一步了解explain的详细用法，可以看看我的另一篇文章《explain | 索引优化的这把绝世好剑，你真的会用吗？》

说实话，sql语句没有走索引，排除没有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。

下面说说索引失效的常见原因：

如果不是上面的这些原因，则需要再进一步排查一下其他原因。

最近无意间获得一份BAT大厂大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，越来越觉得算法没有想象中那么难了。

BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软

此外，你有没有遇到过这样一种情况：明明是同一条sql，只有入参不同而已。有的时候走的索引a，有的时候却走的索引b？

没错，有时候mysql会选错索引。

必要时可以使用force index来强制查询sql走某个索引。

至于为什么mysql会选错索引，后面有专门的文章介绍的，这里先留点悬念。