本文將結合例項 demo，闡述 30 條有關於優化 SQL 的建議，多數是實際開發中總結出來的，希望對大家有幫助。

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1、查詢 SQL 儘量不要使用 select *，而是 select 具體欄位

反例子：

select * from employee; 

正例子：

select id，name from employee; 

理由如下：

只取需要的欄位，節省資源、減少網路開銷。select * 進行查詢時，很可能就不會使用到覆蓋索引了，就會造成回表查詢。

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

假設現在有 employee 員工表，要找出一個名字叫 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 後，只要找到了對應的一條記錄,就不會繼續向下掃描了，效率將會大大提高。當然，如果 name 是唯一索引的話，是不必要加上 limit 1 了，因為 limit 的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高效能，如果一個語句本身可以預知不用全表掃描，有沒有 limit ，效能的差別並不大。

3、應儘量避免在 where 子句中使用 or 來連線條件

新建一個 user 表，它有一個普通索引 userId，表結構如下：

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;

假設現在需要查詢 userid 為 1 或者年齡為 18 歲的使用者，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=1select * from user where age = 18

理由：使用 or 可能會使索引失效，從而全表掃描。

對於 or+沒有索引的 age 這種情況，假設它走了 userId 的索引，但是走到 age 查詢條件時，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合併，如果它一開始就走全表掃描，直接一遍掃描就完事。

MySQL 是有優化器的，處於效率與成本考慮，遇到 or 條件，索引可能失效，看起來也合情合理。

4、優化 limit 分頁

我們日常做分頁需求時，一般會用 limit 實現，但是當偏移量特別大的時候，查詢效率就變得低下。

反例：

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

正例：

//方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)select id，name from employee where id>10000 limit 10.//方案二：order by + 索引select id，name from employee order by id  limit 10000，10//方案三：在業務允許的情況下限制頁數：

理由如下：

當偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，因為 MySQL 並非是跳過偏移量直接去取後面的資料，而是先把偏移量+要取的條數，然後再把前面偏移量這一段的資料拋棄掉再返回的。如果使用優化方案一，返回上次最大查詢記錄(偏移量)，這樣可以跳過偏移量，效率提升不少。方案二使用 order by+索引，也是可以提高查詢效率的。方案三的話，建議跟業務討論，有沒有必要查這麼後的分頁啦。因為絕大多數使用者都不會往後翻太多頁。

5、優化你的 like 語句

日常開發中，如果用到模糊關鍵字查詢，很容易想到 like，但是 like 很可能讓你的索引失效。

反例：

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

正例：

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

理由：把 % 放前面，並不走索引，如下圖：

把% 放關鍵字後面，還是會走索引的，如下圖：

6、使用 where 條件限定要查詢的資料，避免返回多餘的行

假設業務場景是這樣：查詢某個使用者是否是會員。曾經看過老的實現程式碼是這樣。

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！=null;

理由：需要什麼資料，就去查什麼資料，避免返回不必要的資料，節省開銷。

7、儘量避免在索引列上使用 MySQL 的內建函式

業務需求：查詢最近七天內登陸過的使用者(假設 loginTime 加了索引)。

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 的內建函式，索引失效：

如果索引列不加內建函式，索引還是會走的：

8、應儘量避免在 where 子句中對欄位進行表示式操作，這將導致系統放棄使用索引而進行全表掃

反例：

select * from user where age-1 =10; 

正例：

select * from user where age =11； 

理由：雖然 age 加了索引，但是因為對它進行運算，索引直接迷路了。

9、Inner join 、left join、right join，優先使用 Inner join，如果是 left join，左邊表結果儘量小

Inner join 內連線，在兩張表進行連線查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結果集。

left join 在兩張表進行連線查詢時，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。

right join 在兩張表進行連線查詢時，會返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。

都滿足 SQL 需求的前提下，推薦優先使用 Inner join(內連線)，如果要使用 left join，左邊表資料結果儘量小，如果有條件的儘量放到左邊處理。

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 是等值連線，或許返回的行數比較少，所以效能相對會好一點。同理，使用了左連線，左邊表資料結果儘量小，條件儘量放到左邊處理，意味著返回的行數可能比較少。

10、應儘量避免在 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：

11、使用聯合索引時，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則

表結構：(有一個聯合索引 idxuseridage，userId 在前，age 在後)

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：

正例：

理由如下：

當我們建立一個聯合索引的時候，如(k1，k2，k3)，相當於建立了(k1)、(k1，k2)和(k1，k2，k3)三個索引，這就是最左匹配原則。聯合索引不滿足最左原則，索引一般會失效，但是這個還跟 MySQL 優化器有關的。

12、對查詢進行優化，應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，儘量避免全表掃描

反例：

正例：

13、如果插入資料過多，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，分批進行insert into user(name,age) values<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">    (#{item.name},#{item.age})</foreach>

理由：批量插入效能好，更加省時間。

打個比喻：假如你需要搬一萬塊磚到樓頂，你有一個電梯，電梯一次可以放適量的磚(最多放 500)，你可以選擇一次運送一塊磚，也可以一次運送 500 塊磚，你覺得哪個時間消耗大?

14、在適當的時候，使用覆蓋索引

覆蓋索引能夠使得你的 SQL 語句不需要回表，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的資料，大大提高了查詢效率。

反例：

正例：

15、慎用 distinct 關鍵字

distinct 關鍵字一般用來過濾重複記錄，以返回不重複的記錄。在查詢一個欄位或者很少欄位的情況下使用時，給查詢帶來優化效果。但是在欄位很多的時候使用，卻會大大降低查詢效率。

反例：

SELECT DISTINCT * from user; 

正例：

select DISTINCT name from user; 

理由：帶 distinct 的語句 CPU 時間和佔用時間都高於不帶 distinct 的語句。

因為當查詢很多欄位時，如果使用 distinct，資料庫引擎就會對資料進行比較，過濾掉重複資料，然而這個比較、過濾的過程會佔用系統資源，CPU 時間。

反例：

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

正例：

 //刪除userId索引，因為組合索引（A，B）相當於建立了（A）和（A，B）索引  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：重複的索引需要維護，並且優化器在優化查詢的時候也需要逐個地進行考慮，這會影響效能的。

反例：

//一次刪除10萬或者100萬+？delete from user where id <100000;//或者採用單一迴圈操作，效率低，時間漫長for（User user：list）{   delete from user； }

正例：

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

理由：一次性刪除太多資料，可能會有 lock wait timeout exceed 的錯誤，所以建議分批操作。

18、where 子句中考慮使用預設值代替 null

反例：

正例：

理由：並不是說使用了 is null 或者 is not null 就會不走索引了，這個跟 MySQL 版本以及查詢成本都有關。

如果 MySQL 優化器發現，走索引比不走索引成本還要高，肯定會放棄索引，這些條件 !=，>isnull，isnotnull 經常被認為讓索引失效，其實是因為一般情況下，查詢的成本高，優化器自動放棄索引的。

如果把 null 值，換成預設值，很多時候讓走索引成為可能，同時，表達意思會相對清晰一點。

19、不要有超過 5 個以上的表連線

連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。把連線表拆開成較小的幾個執行，可讀性更高。如果一定需要連線很多表才能得到資料，那麼意味著糟糕的設計了。

20、exist&in 的合理利用

假設表 A 表示某企業的員工表，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下 SQL：

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

這樣寫等價於：

先查詢部門表Bselect deptId from B再由部門deptId，查詢A的員工select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成這樣的一個迴圈：

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，我們也可以用 exists 實現一樣的查詢功能，如下：

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

因為 exists 查詢的理解就是，先執行主查詢，獲得資料後，再放到子查詢中做條件驗證，根據驗證結果(true 或者 false)，來決定主查詢的資料結果是否得意保留。

那麼，這樣寫就等價於：

select * from A,先從A表做迴圈select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做迴圈.

同理，可以抽象成這樣一個迴圈：

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;          }       }    }

資料庫最費勁的就是跟程式連結釋放。假設連結了兩次，每次做上百萬次的資料集查詢，查完就走，這樣就只做了兩次;相反建立了上百萬次連結，申請連結釋放反覆重複，這樣系統就受不了了。

即 MySQL 優化原則，就是小表驅動大表，小的資料集驅動大的資料集，從而讓效能更優。

因此，我們要選擇最外層迴圈小的，也就是，如果 B 的資料量小於 A，適合使用 in，如果 B 的資料量大於 A，即適合選擇 exist。

21、儘量用 union all 替換 union

如果檢索結果中不會有重複的記錄，推薦 union all 替換 union。

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，不管檢索結果有沒有重複，都會嘗試進行合併，然後在輸出最終結果前進行排序。

如果已知檢索結果沒有重複記錄，使用 union all 代替 union，這樣會提高效率。

22、索引不宜太多，一般 5 個以內

原因如下：

索引並不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率，但是也降低了插入和更新的效率。insert 或 update 時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來定。一個表的索引數最好不要超過 5 個，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要。

23、儘量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位儘量不要設計為字元型

反例：

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

正例：

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

理由：相對於數字型欄位，字元型會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。

24、索引不適合建在有大量重複資料的欄位上，如性別這型別資料庫欄位

因為 SQL 優化器是根據表中資料量來進行查詢優化的，如果索引列有大量重複資料，MySQL 查詢優化器推算髮現不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。

25、儘量避免向客戶端返回過多資料量

假設業務需求是，使用者請求檢視自己最近一年觀看過的直播資料。

反例：

//一次性查詢所有資料回來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，可以先查詢前兩百條記錄，因為一般使用者應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、當在 SQL 語句中連線多個表時,請使用表的別名，並把別名字首於每一列上，這樣語義更加清晰

反例：

select  * from A innerjoin B on A.deptId = B.deptId;

正例：

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

27、儘可能使用 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：

因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間。

其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋，效率更高。

28、為了提高 group by 語句的效率，可以在執行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉

反例：

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

正例：

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

29、如果欄位型別是字串，where 時一定用引號括起來，否則索引失效

反例：

正例：

理由：為什麼第一條語句未加單引號就不走索引了呢?這是因為不加單引號時，是字串跟數字的比較，它們型別不匹配，MySQL 會做隱式的型別轉換，把它們轉換為浮點數再做比較。

30、使用 explain 分析你 SQL 的計劃

日常開發寫 SQL 的時候，儘量養成一個習慣吧。用 explain 分析一下你寫的 SQL，尤其是走不走索引這一塊。