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SQL优化技巧大揭秘：让你的查询飞速提升！

创作时间:

作者:

@小白创作中心

SQL优化技巧大揭秘：让你的查询飞速提升！

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/zyjzyjjyzjyz/article/details/136510646

https://blog.csdn.net/km_bandits/article/details/139716271

https://blog.csdn.net/qq_63170044/article/details/142549608

https://blog.csdn.net/mba16c35/article/details/136772953

https://blog.csdn.net/2401_84814920/article/details/138638273

https://blog.csdn.net/hbbert/article/details/137297441

https://blog.csdn.net/weixin_64229691/article/details/129679274

https://blog.csdn.net/Climb__/article/details/137871175

https://blog.csdn.net/zhiyikeji/article/details/123285908

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https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/18629662

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https://fenglinliu.github.io/MySQL-%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%8F%8A%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%AE%9E%E6%88%98/

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https://www.aolifu.org/article/sql_execute_long_time

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https://cloud.tencent.com/developer/article/2456638

在当今数据驱动的时代，数据库性能直接影响着应用程序的响应速度和用户体验。而SQL查询作为与数据库交互的核心方式，其优化程度直接决定了系统的整体性能。本文将从多个维度深入探讨SQL优化的技巧和方法，帮助读者掌握提升数据库性能的关键技能。

SQL优化基础

SQL优化的主要目标是减少查询的执行时间和资源消耗，特别是在面对大规模数据时，优化效果尤为明显。一个经过优化的SQL语句可以将查询时间从几分钟缩短至毫秒级别。

SQL查询的性能通常从以下几个方面进行衡量：

执行时间：查询返回结果所需的时间，用户最直接感受到的。
扫描行数：查询过程中扫描的行数，行数越多，查询越慢。
I/O操作：数据库需要读取的磁盘页数。
CPU使用率：查询消耗的CPU资源。

通过减少扫描的行数、I/O操作和CPU消耗，SQL查询的性能可以显著提升。

索引优化

索引是SQL查询优化的关键工具之一。合理使用索引可以显著加速数据的查找过程。

索引的工作原理

索引类似于书籍的目录，通过建立键值对的映射关系，快速定位数据的位置。常见的索引类型有B树索引、哈希索引等，其中B树索引最为常用。

索引优化的具体方法

创建合适索引

当在大表上运行SELECT语句时，合理的索引能够加速数据的查找。例如，假设你经常根据员工的名字来查询员工信息：
```
SELECT * FROM employees WHERE name = 'Alice';
```
如果没有索引，MySQL会对整个表进行全表扫描，这在数据量较小时还可以接受，但随着数据的增加，查询速度会显著下降。我们可以在name列上创建索引：
```
CREATE INDEX idx_name ON employees(name);
```
这样，当你再次执行查询时，MySQL可以通过索引快速定位到符合条件的记录，避免全表扫描。
避免索引失效
- 范围查询导致的联合索引失效：在使用联合索引时，如果查询条件中包含范围查询（如>、<、BETWEEN等），则范围查询后面的列将无法使用索引。
- 隐式类型转换：当查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配时，会导致索引失效。
- 使用函数或表达式：在索引列上使用函数或表达式会导致索引失效。
- OR语句：当OR语句查询字段只有一个是索引时，该索引会失效。
索引的最佳实践
- 选择性：高选择性的列（即唯一值多的列）更适合加索引，例如email或ID。
- 组合索引：对于涉及多个条件的查询，可以创建组合索引（Composite Index）。如查询常用name和department，可以创建组合索引：
```
CREATE INDEX idx_name_department ON employees(name, department);
```

查询语句优化

避免不必要的全表扫描

全表扫描是指数据库引擎需要读取表中的每一行数据。对于小表，全表扫描影响不大，但当表的记录数成千上万甚至上百万时，全表扫描会极大拖慢查询速度。

使用WHERE子句：合理使用WHERE子句可以限制返回的行数，减少不必要的全表扫描。
限制返回的行数：在只需要部分数据时，使用LIMIT可以避免返回大量不必要的数据：
```
SELECT * FROM employees ORDER BY hire_date DESC LIMIT 10;
```
这种查询可以有效减少数据库的负载，提升查询速度。

避免SELECT*

SELECT *语句会检索表中的所有列，可能导致不必要的数据传输，尤其是在列数较多时。为了优化查询性能，应尽量只选择需要的列：

SELECT name, department FROM employees WHERE department = 'HR';

这种方式不仅减少了数据传输的量，还可以让数据库更快地处理查询。

数据库设计优化

合理的数据库设计是性能优化的基础。以下是一些关键的设计原则：

合理选择数据类型：根据数据的实际需求选择合适的数据类型。例如，对于整数数据，SQLite会自动根据数值范围调整存储空间。合理选择数据类型可以减少存储空间和提高查询速度。
使用NOT NULL约束：在可能的情况下，为表中的列添加NOT NULL约束。这可以避免NULL值带来的额外开销，并提高查询性能。
使用默认值：为表中的列设置合理的默认值，可以简化插入操作，并提高数据完整性。
避免使用过多的列：尽量减少表中的列数，以降低查询和更新操作的复杂性。可以通过归一化或者分表等方法来实现。

性能调优工具

在实际工作中，使用专业的性能调优工具可以事半功倍。以下是一些常用的MySQL优化工具：

mysqltuner.pl：这是一个常用的数据库性能诊断工具，主要检查参数设置的合理性，包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题，给出改进的建议。
tuning-primer.sh：这个工具可以对MySQL的整体性能进行体检，对潜在的问题给出优化的建议。
pt-variable-advisor：可以分析MySQL变量并就可能出现的问题提出建议。

实际案例分析

以Oracle数据库中的一次SQL优化为例：

需求：在log表中有重复电票号的数据，每条记录的修改时间不一样。目标是获取每个电票号最新修改的数据。

传统方案：

select a.* from 
(select electric_draft_id,max(id) max_last
from tbl_swt_business_log
group by electric_draft_id)   b
 inner join tbl_swt_business_log a
on (  a.id = b.max_last);

执行计划显示走了一个全表索引。

优化后方案：

使用ROW_NUMBER()和PARTITION：

select *
 from( 
  select a.*,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY electric_draft_id ORDER BY id DESC) as rn
  from tbl_swt_business_log a
) t
where rn=1;

执行计划显示优化后的查询效率更高。虽然在当前数据量下，传统方式似乎更快，但随着数据量的增加，ROW_NUMBER()的优势将更加明显。

总结

SQL优化是一个系统性工程，需要从索引、查询语句、数据库设计等多个维度进行综合考虑。通过合理使用索引、优化查询语句、改进数据库设计，可以显著提升SQL查询的性能。同时，借助专业的性能调优工具，可以更高效地定位和解决问题。在实际工作中，持续学习和实践是掌握SQL优化技巧的关键。