BATJ解決千萬級別數據之MySQL 的 SQL 優化大總結
引用
在資料庫運維過程中，優化 SQL 是 DBA 團隊的日常任務。例行 SQL 優化，不僅可以提高程式性能，還能減低線上故障的概率。
目前常用的 SQL 優化方式包括但不限於：業務層優化、SQL 邏輯優化、索引優化等。其中索引優化通常通過調整索引或新增索引從而達到 SQL 優化的目的。索引優化往往可以在短時間內產生非常巨大的效果。
— 來自美團技術團隊
SQL 優化是一個複雜的問題，不同版本和種類的資料庫、不同數據級的數據需要選擇不同的優化策略。
說明：我這裡簡單總結一下 SQL 優化，很多的大佬寫過這方面的細節和用法，甚至還有相關的案例。我只是作為一個階段性的總結，肯定是不全面的。如有錯誤和不當之處，歡迎批評指正，不勝感激。
從日常開發寫 SQL 的角度看，需要遵循一些規則，但是這些規則只能解決部分問題。因為隨著開發和數據量的增長，SQL 還是會變慢，這個時候需要一些針對性的措施，比如針對性地添加索引，通過命令或者工具分析變慢的 SQL 等等。
說說 SQL 優化的其中兩個大的原則（肯定還有別的）：
原則一：盡量避免全表掃描。
原則二：通過索引優化。
這兩個涉及的點比較多，他們之間也是有聯繫的，下面詳細說說。
1、避免全表掃描
為啥要避免全表掃描呢？因為全表掃描耗費更多的時間。
那麼從哪些方法避免全表掃描呢？
對 where 和 order by 涉及的列建立索引可以提高訪問速度。但是要注意，並不是你建立了索引，索引就一定會生效。如果沒有生效查詢時還是全表掃描，速度還是得不到提升。那如何判斷索引沒有生效呢？可以藉助 explain + SQL 語句的結果判斷。大佬寫的MySQL EXPLAIN 命令: 查看查詢執行計劃中總結了用法。簡單的說，使用該命令分析的結果中很多欄位，其中type 描述了查詢的方式，如果 type 的結果是ALL，那麼索引肯定沒起作用。下面總結一下如何避免索引失效。
1.避免在 where 子句中對欄位進行 null 判斷
select id from user where name is null
2.避免在 where 子句使用 != 或者 <>
3.避免在 where 子句中對表達式進行操作
select id from user where age/2 = 20
4.避免在 where 子句中對欄位進行函數操作
5.避免在 like 查詢中將 %放在開頭
select id from user where username like '%wh'
> 2、索引優化
適當地添加索引可以提高 SQL 的速度，但也有些注意點。
1.使用聯合索引時，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則
比如一個索引：
KEY `idx_userid_age` (`userId`, `age`) USING BTREE
符合最左匹配原則的寫法是把userid放在前面
select userid, name from user where userid = 1001 and age = 10
當我們創建的這個聯合索引，就相當於創建了(userid)和(userid, age)兩個索引。聯合索引不滿足最左原則，一般會失效，但是這個還跟 MySQL 優化器有關係。
2.在適當的時候，使用覆蓋索引
通常在使用索引檢索數據之後，需要訪問磁碟上數據表文件讀取所需要的列，這種操作成為「回表」。
若索引中包含查詢的所有列，則不需要回表操作，直接從索引文件中讀取數據即可，這種索引成為「覆蓋索引」。
在查詢時盡量減少select *，只查詢需要的行，條件允許時盡量建立覆蓋索引。
3.刪除冗餘索引
索引並不是越多越好，冗餘的索引會影響性能。
比如，索引(A, B)相當於創建了索引(A)和索引(A, B)。
4.注意索引的數量
索引不是越多越好，一般不要超過 5 個。索引雖然提高了查詢效率，但是也會降低插入和更新的效率。插入或更新可能會重建索引，索引建立索引也需要慎重考慮。
5.索引不適合建立在有大量重複的欄位上，如性別這類欄位
> 其他
其他原則包括但不限於：
- 查詢 SQL 盡量不要使用 select *，而是 select 某欄位。
- 連表查詢的時候盡量將數據量少的表驅動數據多的表。
- 如果插入的數據較多時，考慮批量插入。
- 原則上不要有超過 5 張以上的表連接
阿里巴巴開發手冊中規定超過三個表禁止 join的，但是這些規範的適用性還是要考慮環境。當連表數量較少時，連表路徑演算法選擇的是動態規劃演算法；但是連表太多的情況下，路徑演算法可能退化成貪心演算法，連表的方案可能不是最優的的。
這種情況下，如何寫 SQL 呢？答案是通過可以通過冗餘實現，細節就不展開了。
通過工具分析 SQL
說說幾個用到的 SQL 分析工具
** 1.MySQL 自帶的慢查詢日誌**
MySQL 的慢查詢日誌是 MySQL 提供的一種日誌，記錄，用於記錄在 MySQL 中響應時間超過設定的閾值的語句。在 MySQL 的配置文件 my.ini中開啟後，支援將慢查詢日誌寫入文件或者資料庫。通過explain關鍵詞模擬優化器執行 SQL，分析慢查詢 SQL。
分析相關語句使用了哪些表、連接的類型、掃描的行數、使用的索引等。
2.日誌分析工具 MySQLdumpslow
在生產環境中，手工分析日誌、查找 SQL 比較費時間。MySQL 提供的 MySQLdumpslow 工具可以得到一些 SQL 訪問的統計數據，比如訪問次數最多的 10 條 SQL 等。\
3.第三方工具：美團技術團隊的 SQLAdvisor
由美團技術團隊維護的一個開源的分析 SQL，給出索引優化建議的工具。
只是大概做了個總結，細節都沒有展開，有興趣的同學自行學習吧。
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