每日一题

SQL 优化的步骤

在工作中经常会遇到sql执行效率低的问题，在面试中也经常被问到查询效率低该如何优化，在下面较少几种优化的技巧与方式

慢sql的定位

可以通过下面几种方式进行慢sql的定位

• 启动慢sql查询日志定位执行效率较低的sql语句
• Druid监控统计功能
• 云数据库厂商提供的监测功能

分析执行计划

通过 explain 分析执行计划

其中 type 表示表的连接类型

• system：表中只有一行，即常量表
• const ：单表中最多只有一个匹配行，例如 主键和唯一索引
• eq_ref : 多表连接中使用 主键或唯一索引
• ref：多表连接中使用 普通索引
• range：单表中的范围查询 一般是带有 between 或者 where > 的查询， in（） 和 or 列表 也会显示为范围查找。然而两者是不同的访问类型
• index： 对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据
• ALL：对于前面的每一行，通过全表扫描来得到数据

通过分析执行计划可以对sql进行相关优化，比如：

1. sql 是否按照预期执行，是否有索引失效的存在
2. 索引创建的是否合理，应优先考虑索引覆盖的场景
3. sql 书写是否存在问题
   等等

sql 层面优化技巧

1. 不推荐使用 select * 导致 多余的io操作
2. 使用小表驱动大表
3. 使用 limit 代替 min 、 max
4. in 和 exist 正确选择
5. 通过索引过滤进行高效的分页
6. 使用连接查询代替子查询
7. join表的数量不应该超过三个 特殊情况可以在业务逻辑中处理 ， 因为 join 不需要创建临时表
8. 使用 or 时 保证 or 的每一列上都有独立的索引 或者使用 in 代替
9. 如果查询包括 GROUP BY 但用户想要避免排序结果的消耗，则可以指定 ORDER BY NULL禁止排序
10. 大批量插入数据 使用batch 操作，从同一客户插入很多行，尽量使用多个值表的 INSERT 语句，这种方式将大大 缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗
11. 设计索引和写sql 优先考虑索引覆盖

定期检查表

1. 表是否数据过多 考虑表的拆分 或者 分表
2. 表是否经常进行 修改和删除操作，占用锁导致查询变慢，或者可以增大 buffer_pool 的空间
3. 表存储是否存在大量硬盘碎片导致查询变慢