1钱反、查詢 SQL 盡量不要使用 select *掖看，而是 select 具體字段

反例子：

select * from employee;

正例子：

select id，name from employee;

理由如下：

只取需要的字段面哥，節(jié)省資源哎壳、減少網(wǎng)絡(luò)開銷。
select * 進(jìn)行查詢時(shí)尚卫，很可能就不會使用到覆蓋索引了归榕，就會造成回表查詢。

2吱涉、如果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄刹泄，建議用 limit 1

假設(shè)現(xiàn)在有 employee 員工表，要找出一個(gè)名字叫 jay 的人：

CREATE TABLE `employee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `date` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

反例：

select id，name from employee where name='jay'

正例：

select id，name from employee where name='jay' limit 1;

理由如下：
加上 limit 1 后宋舷，只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了，效率將會大大提高姆蘸。

當(dāng)然，如果 name 是唯一索引的話，是不必要加上 limit 1 了逞敷，因?yàn)?limit 的存在主要就是為了防止全表掃描狂秦，從而提高性能，如果一個(gè)語句本身可以預(yù)知不用全表掃描推捐，有沒有 limit 故痊，性能的差別并不大。

3玖姑、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件

新建一個(gè) user 表，它有一個(gè)普通索引 userId慨菱，表結(jié)構(gòu)如下：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userId` (`userId`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假設(shè)現(xiàn)在需要查詢 userid 為 1 或者年齡為 18 歲的用戶焰络，很容易有以下 SQL。

反例：

select * from user where userid=1 or age =18

正例：

//使用union all 
select * from user where userid=1 
union all 
select * from user where age = 18

//或者分開兩條sql寫：
select * from user where userid=1
select * from user where age = 18

理由：使用 or 可能會使索引失效符喝，從而全表掃描闪彼。

對于 or+沒有索引的 age 這種情況，假設(shè)它走了 userId 的索引协饲，但是走到 age 查詢條件時(shí)畏腕，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合并茉稠，如果它一開始就走全表掃描描馅，直接一遍掃描就完事。

MySQL 是有優(yōu)化器的而线，處于效率與成本考慮铭污，遇到 or 條件，索引可能失效膀篮，看起來也合情合理嘹狞。

4、優(yōu)化 limit 分頁

我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r(shí)誓竿，一般會用 limit 實(shí)現(xiàn)磅网，但是當(dāng)偏移量特別大的時(shí)候，查詢效率就變得低下筷屡。

反例：

select id涧偷，name，age from employee limit 10000速蕊，10

正例：

//方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)
select id嫂丙，name from employee where id>10000 limit 10.

//方案二：order by + 索引
select id，name from employee order by id  limit 10000规哲，10

//方案三：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù)：

理由如下：

當(dāng)偏移量最大的時(shí)候跟啤，查詢效率就會越低，因?yàn)?MySQL 并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù)，而是先把偏移量+要取的條數(shù)隅肥，然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的竿奏。
如果使用優(yōu)化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量）腥放，這樣可以跳過偏移量泛啸，效率提升不少。
方案二使用 order by+索引秃症，也是可以提高查詢效率的候址。
方案三的話，建議跟業(yè)務(wù)討論种柑，有沒有必要查這么后的分頁啦岗仑。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。

5聚请、優(yōu)化你的 like 語句

日常開發(fā)中荠雕，如果用到模糊關(guān)鍵字查詢，很容易想到 like驶赏，但是 like 很可能讓你的索引失效炸卑。

反例：

select userId，name from user where userId like '%123';

正例：

select userId煤傍，name from user where userId like '123%';

理由：把 % 放前面盖文，并不走索引，如下圖：

image

把% 放關(guān)鍵字后面患久，還是會走索引的椅寺，如下圖：

image

6、使用 where 條件限定要查詢的數(shù)據(jù)蒋失，避免返回多余的行

假設(shè)業(yè)務(wù)場景是這樣：查詢某個(gè)用戶是否是會員返帕。曾經(jīng)看過老的實(shí)現(xiàn)代碼是這樣。

反例：

List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");
boolean isVip = userIds.contains(userId);

正例：

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")
boolean isVip = userId篙挽！=null;

理由：需要什么數(shù)據(jù)荆萤，就去查什么數(shù)據(jù)，避免返回不必要的數(shù)據(jù)铣卡，節(jié)省開銷链韭。

7、盡量避免在索引列上使用 MySQL 的內(nèi)置函數(shù)

業(yè)務(wù)需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶（假設(shè) loginTime 加了索引）煮落。

反例：

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();

正例：

explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

理由：索引列上使用 MySQL 的內(nèi)置函數(shù)敞峭，索引失效：

image

image

8蝉仇、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作旋讹，這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進(jìn)行全表掃

反例：

select * from user where age-1 =10殖蚕；

正例：

select * from user where age =11；

理由：雖然 age 加了索引沉迹，但是因?yàn)閷λM(jìn)行運(yùn)算睦疫，索引直接迷路了。

image

9鞭呕、Inner join 蛤育、left join、right join葫松，優(yōu)先使用 Inner join瓦糕，如果是 left join，左邊表結(jié)果盡量小

Inner join 內(nèi)連接腋么，在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)刻坊，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集。

left join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)党晋，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄徐块。

right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)未玻，會返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄胡控。

都滿足 SQL 需求的前提下扳剿，推薦優(yōu)先使用 Inner join（內(nèi)連接），如果要使用 left join昼激，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小庇绽，如果有條件的盡量放到左邊處理。

反例：

select * from tab1 t1 left join tab2 t2  on t1.size = t2.size where t1.id>2;

正例：

select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;

理由如下：

如果 inner join 是等值連接橙困，或許返回的行數(shù)比較少瞧掺，所以性能相對會好一點(diǎn)
同理，使用了左連接凡傅，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小辟狈，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少夏跷。

10哼转、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描

反例：

select age,name  from user where age <>18;

正例：

//可以考慮分開兩條sql寫select age,name  from user where age <18;select age,name  from user where age >18;

理由：使用!=和<>很可能會讓索引失效：

image

11槽华、使用聯(lián)合索引時(shí)壹蔓，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則

表結(jié)構(gòu)：（有一個(gè)聯(lián)合索引 idxuseridage猫态，userId 在前佣蓉，age 在后）

CREATE TABLE `user` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `userId` int(11) NOT NULL,  `age` int(11) DEFAULT NULL,  `name` varchar(255) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

反例：

select * from user where age = 10;

image

正例：

//符合最左匹配原則select * from user where userid=10 and age =10披摄；//符合最左匹配原則select * from user where userid =10;

image

image

理由如下：

• 當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引的時(shí)候，如（k1偏螺，k2行疏，k3），相當(dāng)于創(chuàng)建了（k1）套像、（k1酿联，k2）和（k1，k2夺巩，k3）三個(gè)索引贞让，這就是最左匹配原則。

• 聯(lián)合索引不滿足最左原則柳譬，索引一般會失效喳张，但是這個(gè)還跟 MySQL 優(yōu)化器有關(guān)的。

12美澳、對查詢進(jìn)行優(yōu)化销部，應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，盡量避免全表掃描制跟。

反例：

select * from user where address ='深圳' order by age ;

image

正例：

添加索引alter table user add index idx_address_age (address,age)

image

13舅桩、如果插入數(shù)據(jù)過多，考慮批量插入

如果插入數(shù)據(jù)過多雨膨，考慮批量插入

反例：

for(User u :list){
 INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)   
}

正例：

//一次500批量插入擂涛，分批進(jìn)行
insert into user(name,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
    (#{item.name},#{item.age})
</foreach>

理由：批量插入性能好，更加省時(shí)間聊记。

打個(gè)比喻：假如你需要搬一萬塊磚到樓頂撒妈，你有一個(gè)電梯，電梯一次可以放適量的磚（最多放 500）排监，你可以選擇一次運(yùn)送一塊磚狰右，也可以一次運(yùn)送 500 塊磚，你覺得哪個(gè)時(shí)間消耗大舆床？

14挟阻、在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候，使用覆蓋索引

覆蓋索引能夠使得你的 SQL 語句不需要回表峭弟，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù)附鸽，大大提高了查詢效率。

反例：

// like模糊查詢瞒瘸，不走索引了select * from user where userid like '%123%'

image

正例：

//id為主鍵坷备，那么為普通索引，即覆蓋索引登場了情臭。select id,name from user where userid like '%123%';

image

15省撑、慎用 distinct 關(guān)鍵字

distinct 關(guān)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄赌蔑，以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個(gè)字段或者很少字段的情況下使用時(shí)竟秫，給查詢帶來優(yōu)化效果娃惯。但是在字段很多的時(shí)候使用，卻會大大降低查詢效率肥败。

反例：

SELECT DISTINCT * from  user;

正例：

select DISTINCT name from user;

理由：帶 distinct 的語句 CPU 時(shí)間和占用時(shí)間都高于不帶 distinct 的語句趾浅。

因?yàn)楫?dāng)查詢很多字段時(shí)，如果使用 distinct馒稍，數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進(jìn)行比較皿哨，過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)，然而這個(gè)比較纽谒、過濾的過程會占用系統(tǒng)資源证膨，CPU 時(shí)間。

16鼓黔、刪除冗余和重復(fù)索引

反例：

  KEY `idx_userId` (`userId`)  
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正例：

  //刪除userId索引央勒，因?yàn)榻M合索引（A，B）相當(dāng)于創(chuàng)建了（A）和（A澳化，B）索引
  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：重復(fù)的索引需要維護(hù)订歪，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時(shí)候也需要逐個(gè)地進(jìn)行考慮，這會影響性能的肆捕。

17、如果數(shù)據(jù)量較大盖高，優(yōu)化你的修改/刪除語句

避免同時(shí)修改或刪除過多數(shù)據(jù)慎陵，因?yàn)闀斐?CPU 利用率過高，從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問喻奥。

反例：

//一次刪除10萬或者100萬+席纽？
delete from user where id <100000;
//或者采用單一循環(huán)操作，效率低撞蚕，時(shí)間漫長
for（User user：list）{
   delete from user润梯； 
}

正例：

//分批進(jìn)行刪除,如每次500
delete user where id<500
delete product where id>=500 and id<1000；

理由：一次性刪除太多數(shù)據(jù)甥厦，可能會有 lock wait timeout exceed 的錯(cuò)誤纺铭，所以建議分批操作。

18刀疙、where 子句中考慮使用默認(rèn)值代替 null

反例：

select * from user where age is not null;

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正例：

//設(shè)置0為默認(rèn)值select * from user where age>0;

image

理由：并不是說使用了 is null 或者 is not null 就會不走索引了舶赔，這個(gè)跟 MySQL 版本以及查詢成本都有關(guān)。如果 MySQL 優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)谦秧，走索引比不走索引成本還要高竟纳，肯定會放棄索引撵溃，這些條件 ！=锥累，>isnull缘挑，isnotnull 經(jīng)常被認(rèn)為讓索引失效，其實(shí)是因?yàn)橐话闱闆r下桶略，查詢的成本高语淘，優(yōu)化器自動(dòng)放棄索引的。如果把 null 值删性，換成默認(rèn)值亏娜，很多時(shí)候讓走索引成為可能，同時(shí)蹬挺，表達(dá)意思會相對清晰一點(diǎn)维贺。

19、不要有超過 5 個(gè)以上的表連接

連表越多巴帮，編譯的時(shí)間和開銷也就越大溯泣。把連接表拆開成較小的幾個(gè)執(zhí)行，可讀性更高榕茧。如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)垃沦，那么意味著糟糕的設(shè)計(jì)了。

20用押、exist&in 的合理利用

假設(shè)表 A 表示某企業(yè)的員工表肢簿，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工蜻拨，很容易有以下 SQL：

 select * from A where deptId in (select deptId from B);

這樣寫等價(jià)于：

先查詢部門表B

select deptId from B

再由部門deptId池充，查詢A的員工

select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成這樣的一個(gè)循環(huán)：

   List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<B.length;i++) {
          for(int j=0;j<A.length;j++) {
          if(A[i].id==B[j].id) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }

顯然，除了使用 in缎讼，我們也可以用 exists 實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能收夸，如下：

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId); 

因?yàn)?exists 查詢的理解就是，先執(zhí)行主查詢血崭，獲得數(shù)據(jù)后卧惜，再放到子查詢中做條件驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果（true 或者 false）夹纫，來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留咽瓷。

那么，這樣寫就等價(jià)于：

select * from A,先從A表做循環(huán)
select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).

同理舰讹，可以抽象成這樣一個(gè)循環(huán)：

   List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<A.length;i++) {
          for(int j=0;j<B.length;j++) {
          if(A[i].deptId==B[j].deptId) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }

數(shù)據(jù)庫最費(fèi)勁的就是跟程序鏈接釋放忱详。假設(shè)鏈接了兩次，每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢跺涤，查完就走匈睁，這樣就只做了兩次监透；相反建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反復(fù)重復(fù)航唆，這樣系統(tǒng)就受不了了胀蛮。

即 MySQL 優(yōu)化原則，就是小表驅(qū)動(dòng)大表糯钙，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)大的數(shù)據(jù)集粪狼，從而讓性能更優(yōu)。

因此任岸，我們要選擇最外層循環(huán)小的再榄，也就是，如果 B 的數(shù)據(jù)量小于 A享潜，適合使用 in困鸥，如果 B 的數(shù)據(jù)量大于 A，即適合選擇 exist剑按。

21疾就、盡量用 union all 替換 union

如果檢索結(jié)果中不會有重復(fù)的記錄，推薦 union all 替換 union艺蝴。

反例：

select * from user where userid=1 
union  
select * from user where age = 10

正例：

select * from user where userid=1 
union all  
select * from user where age = 10

理由：如果使用 union猬腰，不管檢索結(jié)果有沒有重復(fù)，都會嘗試進(jìn)行合并猜敢，然后在輸出最終結(jié)果前進(jìn)行排序姑荷。

如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄，使用 union all 代替 union缩擂，這樣會提高效率鼠冕。

22、索引不宜太多撇叁，一般 5 個(gè)以內(nèi)

原因如下：

索引并不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率畦贸，但是也降低了插入和更新的效率陨闹。
insert 或 update 時(shí)有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮薄坏，視具體情況來定趋厉。
一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過 5 個(gè)，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要胶坠。

23君账、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型

反例：

king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守護(hù)者Id'

正例：

`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護(hù)者Id'`

理由：相對于數(shù)字型字段沈善，字符型會降低查詢和連接的性能乡数，并會增加存儲開銷椭蹄。

24、索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上净赴，如性別這類型數(shù)據(jù)庫字段

因?yàn)?SQL 優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進(jìn)行查詢優(yōu)化的绳矩，如果索引列有大量重復(fù)數(shù)據(jù)，MySQL 查詢優(yōu)化器推算發(fā)現(xiàn)不走索引的成本更低玖翅，很可能就放棄索引了翼馆。

25、盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量

假設(shè)業(yè)務(wù)需求是金度，用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數(shù)據(jù)应媚。

反例：

//一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)

正例：

//分頁查詢
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize

//如果是前端分頁猜极，可以先查詢前兩百條記錄中姜，因?yàn)橐话阌脩魬?yīng)該也不會往下翻太多頁，
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;

26魔吐、當(dāng)在 SQL 語句中連接多個(gè)表時(shí),請使用表的別名扎筒，并把別名前綴于每一列上，這樣語義更加清晰酬姆。

反例：

select  * from A inner
join B on A.deptId = B.deptId;

正例：

select  memeber.name,deptment.deptName from A member inner
join B deptment on member.deptId = deptment.deptId;

27嗜桌、盡可能使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar

反例：

  `deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

正例：

  `deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

理由如下：
因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間辞色。

其次對于查詢來說骨宠，在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索，效率更高相满。

28层亿、為了提高 group by 語句的效率，可以在執(zhí)行到該語句前立美，把不需要的記錄過濾掉匿又。

反例：

select job，avg（salary） from employee  group by job having job ='president' 
or job = 'managent'

正例：

select job建蹄，avg（salary） from employee where job ='president' 
or job = 'managent' group by job碌更；

29、如果字段類型是字符串洞慎，where 時(shí)一定用引號括起來痛单，否則索引失效

反例：

select * from user where userid =123;

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正例：

select * from user where userid ='123';

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理由：為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢？這是因?yàn)椴患訂我枙r(shí)劲腿，是字符串跟數(shù)字的比較旭绒，它們類型不匹配，MySQL 會做隱式的類型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)再做比較挥吵。

30重父、使用 explain 分析你 SQL 的計(jì)劃

日常開發(fā)寫 SQL 的時(shí)候，盡量養(yǎng)成一個(gè)習(xí)慣吧蔫劣。用 explain 分析一下你寫的 SQL坪郭，尤其是走不走索引這一塊。

explain select * from user where userid =10086 or age =18;

image