优化成本:
硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引
优化效果:
硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引
本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法，利用好这些方法会让你的 MySQL 效率提高提升至少 3 倍。
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1、EXPLAIN
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做 `MySQL` 优化，我们要善用 `EXPLAIN` 查看 `SQL` 执行计划。
•Type 列，连接类型。一个好的 SQL 语句至少要达到 Range 级别。杜绝出现 All 级别。
•Key 列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是 NULL。可以采取强制索引方式。
•Key\_Len 列，索引长度。
•Rows 列，扫描行数。该值是个预估值。
•Extra 列，详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。
**2、SQL 语句中 IN 包含的值不应过多
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MySQL 对于 `IN` 做了相应的优化，即将 `IN` 中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。
再例如：`Select Id From T where Num IN (1,2,3)` 对于连续的数值，能用 `Between` 就不要用 `IN` 了；再或者使用连接来替换。
**3、Select 语句务必指明字段名称**
`Select *` 会增加很多不必要的消耗（如：CPU、IO、内存、网络带宽等）, 增加了使用覆盖索引的可能性。
当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在 `Select` 后面接上字段名。
**4、当只需要一条数据的时候，使用 Limit 1
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这是为了使 `EXPLAIN` 中 `Type` 列达到 `Const` 类型。
**5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
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**6、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用 OR
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`OR` 两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 `Union All` 或者是 `Union`（必要的时候）的方式来代替 `OR` 会得到更好的效果。
**7、尽量用 Union All 代替 Union
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`Union` 和 `Union All` 的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的 CPU 运算，加大资源消耗及延迟。当然，`Union All` 的前提条件是两个结果集没有重复数据。
**8、不使用 ORDER BY RAND()**
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Select Id From `dynamic` Order By rand() Limit 1000;
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上面的 `SQL` 语句，可优化为：
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Select Id From `dynamic` T1 Join (Select rand() * (Select Max(Id) From `dynamic`) as nid) T2 on T1.Id > T2.nidlimit 1000
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**9、区分 IN 和 Exists、Not In 和 Not Exists
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Select * From 表A Where Id IN (Select Id From 表B)
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上面 `SQL` 语句相当于
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Select * From 表A Where Exists(Select * From 表B Where 表B.Id=表A.Id)
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区分 `IN` 和 `Exists` 主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键）。如果是 `Exists`，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是 `IN`，那么先执行子查询。所以 `IN` 适合于外表大而内表小的情况，`Exists` 适合于外表小而内表大的情况。
关于 `Not IN` 和 `Not Exists`，推荐使用 `Not exists`。这不仅仅是效率问题，`Not IN` 可能存在逻辑问题。
如何高效的写出一个替代 `not in` 的 `SQL` 语句？
原 `SQL` 语句：
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Select Colname … From A 表 Where A.id Not IN (Select B.id From B表)
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高效的 `SQL` 语句：
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Select Colname … From A表 Left join B表 ON Where A.id = B.id Where B.id is Null
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**10、使用合理的分页方式以提高分页的效率
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Select Id,Name From Product Limit 866613, 20
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使用上述 `SQL` 语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用 `Limit` 分页查询会越来越慢。
优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的 Id ，然后根据这个最大的 Id 来限制下一页的起点。比如：此列中，上一页最大的 Id 是 866612。SQL 可以采用如下的写法：
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Select Id,Name From Product Where Id> 866612 Limit 20
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**11、分段查询
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在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。
**12、避免在 Where 子句中对字段进行 Null 值判断
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对于 `Null` 的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
**13、不建议使用 % 前缀模糊查询
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例如：`Like "%name"` 或者 `Like "%name%"` ，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用 `Like "name%"`。那如何要查询 `%name%` 呢？
**14、避免在 Where 子句中对字段进行表达式操作
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比如下面这个例子：
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Select user_id,user_project from user_base Where age*2=36;
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在上述 `SQL` 中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：
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Select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
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**15、避免隐式类型转换
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`Where` 子句中出现 `Column` 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定 Where 中的参数类型。
**16、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
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举列来说：索引含有字段 id、name、school，可以直接用 id 字段，也可以 id、name 这样的顺序，但是 name，school 都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。
**17、必要时可以使用 Force Index 来强制查询走某个索引
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有的时候 `MySQL` 优化器采取它认为合适的索引来检索 `SQL` 语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用 `Force index` 来强制优化器使用我们制定的索引。
**18、注意范围查询语句
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对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如 `Between`、`>`、`<` 等条件时，会造成后面的索引字段失效。
**19、关于 JOIN 优化**
`LEFT JOIN` A 表为驱动表，`INNER JOIN` MySQL 会自动找出那个数据少的表作用驱动表，`RIGHT JOIN` B表为驱动表。
*注意：*
•MySQL 中没有 `Full Join` ，可以用以下方式来解决：
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Select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
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•尽量使用 `Inner Join`，避免 `Left Join`
参与联合查询的表至少为 2 张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是 `Inner Join`，在没有其他过滤条件的情况下 MySQL 会自动选择小表作为驱动表。但是 `Left Join` 在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即 `Left join` 左边的表名为驱动表。
•合理利用索引
被驱动表的索引字段作为 `ON` 的限制字段。
•利用小表去驱动大表
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO 总量及 CPU 运算的次数。
•巧用 STRAIGHT\_JOIN
`Inner Join` 是由 `MySQL` 选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另外的表作为驱动表。比如：`Group By`、`Order By` 等 「Using filesort」、「Using temporary」时。
*`STRAIGHT_JOIN` 用来强制连接顺序，在 `STRAIGHT_JOIN` 左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用 `STRAIGHT_JOIN` 有个前提条件是该查询是内连接，也就是 `Inner Join`。其他连接不推荐使用 `STRAIGHT_JOIN`，否则可能造成查询结果不准确。*
*原文作者：[https://mp.weixin.qq.com/s/XlBOTUGmAk54IU\_HnsvxLQ](https://mp.weixin.qq.com/s/XlBOTUGmAk54IU_HnsvxLQ)*
