MySQL中的sql优化

目标：

　　掌握SQL调优的原则

　　掌握SQL调优的基本逻辑

　　掌握优秀SQL的编写方案

　　掌握何为慢SQL以及检测方案

SQL优化原则

1、减少数据量（表中数据太多可以分表，例如超过500万数据  双11一个小时一张订单表）

2、减少数据访问量（将全表扫描可以调整为基于索引去查询）

3、减少数据计算操作（将数据库中的计算拿到程序内存中计算）

SQL优化的基本逻辑

1、良好的SQL编码习惯（熟悉SQL编码规范、例如避免使用“select * “）

2、优秀SQL的编写逻辑（例如关联时遵循小表驱动大表）

3、定位需要优化的慢SQL语句（耗时多少时间的SQL是慢SQL）

4、调整优化策略并进行测试（SQL结构上的调整、索引应用）

5、按业务进行分库分表。（分表可以在应用逻辑中减少单表数据量）

优秀的SQL编写方案

1、查询时尽量避免使用 select *。

　　这样可以减少数据扫描以及网络开销（很多查询不需要查询所有列）

　　要尽量使用覆盖索引（索引中已经包含你需要的数据）、减少回表查询

　　　　如何查询会基于salary找到雇员id，然后基于雇员id再去查hire_date.（回表）　

　　　　　　create index index_salary on employees(salary);
　　　　　　select employee_id,salary,hire_date
　　　　　　from employees
　　　　　　where salary>15000

　　  优化方案：
　　　　　　create index index_salary on employees(salary,hire_date);
　　　　　　select employee_id,salary,hire_date
　　　　　　from employees
　　　　　　where salary>15000

2、尽量避免在where子句中使用 or 作为查询条件

　　or可能会使索引失效，进而执行全表扫描

　　全表查询的效率相对基于索引查询的效率会比较低

　　　　例如：

　　　　　　create index index_salary on employees(salary);

　　　　　　select first_name,hire_date,salary

　　　　　　from employees

　　　　　　where job_id='AD_VP' or salary>15000

　　　　优化方案：将or操作换成union操作

　　　　　　select first_name,hire_date,salary

　　　　　　from employees

　　　　　　where job_id='AD_VP'

　　　　　　union all（union 是将查询结果去重）

　　　　　　select first_name,hire_date,salary

　　　　　　from employees

　　　　　　where salary>15000

3、where条件中尽量不要出现null值的比较

　　条件中包含和null值的比较时可能会不走索引，当然这也跟SQL优化器有关，优化器有时会因为数据量的多少，对是否走索引进行评估，假如它认为不走索引效率可能会更　　　　　　　　高，可能就不走索引了。

　　　　　  select first_name,salary,commission_pct

　　　　　  from employees

　　　　　  where commission_pct is null

4、避免在查询中存在隐式转换

　　　　　create table tb_order
　　　　　(
  　　　　　　id int primary key,
  　　　　　　user_id varchar(50) not null,
  　　　　　　index index_user_id (user_id)
　　　　　)
　　　　　select * from tb_order where user_id=1; 这里存在隐式转换，有可能不走索引
　　　　　select * from tb_order where user_id='2'; 推荐

5、避免在where子句中使用 != 或 <> 操作符