本篇文章给大家分享的是有关如何优化SQL查询，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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我们致力于打造能够较好运行并延续较长一段时间的query(查询)。小编将给出关于优化SQL语句的几点建议。

1. 尝试不去用select *来查询SQL，而是选择专用字段。

反例：

select * from employee;

正例：

select id，name fromemployee;

理由：

• 通过只用必要字段进行查询，能够节省资源并减少网络开销。

• 这样做可能不会使用覆盖索引，会导致一个查询返回到表中。

2. 如果已知只有一个查询结果，推荐使用limit 1

假设有一张员工表格，想在其中找到一名叫jay的员工。

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`) );

反例：

select id，name from employeewhere name='jay';

正例：

select id，name from employeewhere name='jay' limit 1;

理由：添加limit 1后，查找到相应的记录时，便不会继续查找下去，效率会大大提高。

3. 尝试避免在 where 子句中使用or来连接条件

创建一个新的用户表格，其有一个常规索引userId，表格结构如下：

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`) )

现在假设需要查询userid为1或为18岁的用户，使用如下的SQL就会很简单。

反例：

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

正例：

//se union all select * from user where userid=1 union all select * from user where age = 18;//Or write two separate SQL select * from user where userid=1;

理由：or 的使用可能会使索引无效，因此需要进行全表扫描。

在or 无索引的情况下，假设已采用userId索引，但是当涉及到  age(年龄)查询条件时，必须执行全表扫描，其过程分为三步：全表扫描+索引扫描+合并。

4. 尽可能避免在where子句中使用!=或<>运算符，否则，引擎将放弃使用索引并执行全表扫描。

反例：

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

正例：

//You can consider separate two sql writeselect age,name from user where age <18; select age,name from user where age>18;

理由：使用!=和<>可能使索引无效。

5. 优化limit分页

通常用limits来实现日常分页，但当偏移量特别大时，查询效率便会降低。因为MySQL不会跳过偏移量，而是直接获取数据。

反例：

select id，name，age from employeelimit 10000，10;

正例：

//Solution 1: Return the largest record (offset) of the last query select id，name from employeewhere id>10000 limit 10;//Solution 2: order by + index select id，name from employeeorder by id limit 10000，10;

理由：

• 如果使用了优化方案1，则会返回最末的查询记录(偏移量)，因此可以跳过该偏移量，效率自然会大幅提高。

• 选项二：使用+索引排序，也可以提高查询效率。

6. 优化like语句

在日常开发中，如果使用模糊关键字查询，我们很容易想到like，但like可能会使索引无效。

反例：

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

正例：

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

理由：https://medium.com/@pawanjain.432/hey-thanks-dovid-for-pointing-out-a-typo-in-13-1000a4103fe6

7. 使用where条件限制将要查询的数据来避免返回额外行

假设要查询一名用户是否为会员，老式执行代码会这样做。

反例：

List userIds = sqlMap.queryList("select userId from userwhere isVip=1");boolean isVip = userIds.contains(userId);

正例：

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

理由：能够检查需要的数据，避免返回非必要数据，并能节省费用和计算机开销。

8. 考虑在where子句中使用默认值而不是null

反例：

select * from user where age is not null;

正例：

select * from user where age>0; //Set 0 as default

理由：如果用默认值取代null值，则通常可以建立索引，与此同时，表达式将相对清晰。

9. 如果插入数据过多，可以考虑批量插入

反例：

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

正例：

//One batch of 500 inserts, carried out in batchesinsert intouser(name,age) values      (#{item.name},#{item.age}) 

理由：批量插入性能良好且省时。

打个比方，在有电梯的情况下，你需要将1万块砖移送到建筑物的顶部。电梯一次可以放置适当数量的砖块(最多500块)，你可以选择一次运送一块砖，也可以一次运送500块。哪种方案更好?

10. 谨慎使用distinct关键词

Distinct关键词通常用于过滤重复记录以返回唯一记录。当其被用于查询一个或几个字段时，Distinct关键词将为查询带来优化效果。然而，在字段过多的情况下，Distinct关键词将大大降低查询效率。

反例：

SELECT DISTINCT * from user;

正例：

select DISTINCT name from user;

理由：带有“distinct”语句的CPU时间和占用时间高于没有“ distinct”的语句。

如果在查询多字段时使用distinct，数据库引擎将比较数据，并滤除重复的数据。然而，该比较和滤除过程将消耗系统资源和CPU时间。

11. 删除多余和重复的索引

反例：

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

正例：

//Delete the userId index, because the combined index (A, B) is equivalentto creating the (A) and (A, B) indexesKEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：若保留重复的索引，那么优化程序在优化查询时也需要对其进行一一考量，这会影响性能。

12. 如果数据量很大，优化 modify或delete语句

避免同时修改或删除过多数据，因其将导致CPU利用率过高，从而影响他人对数据库的访问。

反例：

//Delete 100,000 or 1 million+ at a time? delete from user where id <100000;//Or use single cycle operation, lowefficiency and long time for（User user：list）{    delete from user；}

正例：

//Delete in batches, such as 500 each timedelete user where id<500; delete product where id>=500 and id<1000；

理由：一次删除过多数据，可能会导致lock wait timeout exceed error(锁定等待超时错误)，因此建议分批操作。

13. 使用explain分析SQL方案

在日常开发中编写SQL时，尝试养成习惯：使用explain来分析自己编写的SQL，尤其是索引。

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

14. 尝试用union all代替union

如果搜索结果里没有重复的记录，我推荐用union all代替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，则无论有没有重复的搜索结果，它都会尝试对其进行合并、排序，然后输出最终结果。

• 若已知搜索结果中没有重复记录，用union all代替union将提高效率。

15. 尽可能使用数字字段。如果字段仅包含数字信息，尝试不将其设置为字符类型。

反例：

`king_id` varchar（20） NOT NULL;

正例：

`king_id` int(11) NOT NULL;

理由：与数字字段相比，字符类型将降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

16. 尽可能用varchar或nvarchar代替char或nchar

反例：

`deptName` char(100) DEFAULT NULL

正例：

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL

理由：

• 首先，由于可变长度字段的存储空间很小，该方法可以节省存储空间。

• 其次，对于查询而言，在相对较小的字段中搜索会更有效率。

以上就是如何优化SQL查询，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

文章题目：如何优化SQL查询
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