1. sql语句优化

1.1 优化查询过程中的数据访问

• 访问数据太多导致查询性能下降
• 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
• 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
• 避免犯如下SQL语句错误
  • 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决
  • 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名
  • 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT *
  • 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存
  • 是否在扫描额外的记录。解决办法：
    • 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
      • 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。
      • 改变数据库和表的结构，修改数据表范式
      • 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。

1.2 优化长难的查询语句

• 一个复杂查询还是多个简单查询
• MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多
• 使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。
• 切分查询
• 将一个大的查询分为多个小的相同的查询
• 一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
• 分解关联查询，让缓存的效率更高。
• 执行单个查询可以减少锁的竞争。
• 在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。
• 较少冗余记录的查询。

1.3 优化特定类型的查询语句

• count(*)会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用count(列名)
• MyISAM中，没有任何where条件的count(*)非常快。
• 当有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。
• 可以使用explain查询近似值，用近似值替代count(*)
• 增加汇总表
• 使用缓存

1.4 优化关联查询

• 确定ON或者USING子句中是否有索引。
• 确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。

1.5 优化子查询

• 用关联查询替代
• 优化GROUP BY和DISTINCT

1.6 优化LIMIT分页

• LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低
• 可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询

1.7 优化UNION查询

• UNION ALL的效率高于UNION

1.8 优化WHERE子句

1. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null
-- 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

3. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4. 应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20
-- 可以这样查询：
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5. in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3) 
-- 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

6. 下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索，不过只做右侧模糊，左侧不模糊还是会用到索引
7. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num
-- 可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100
-- 应改为:
select id from t where num=100*2

9. 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’
-- name以abc开头的id应改为:
select id from t where name like ‘abc%’

10. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

2. 数据库结构优化：

2.1 将字段很多的表分解成多个表

对于字段较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。

因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。

2.2 增加中间表

对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。

通过建立中间表，将需要通过联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询。

2.3 增加冗余字段

设计数据表时应尽量遵循范式理论的规约，尽可能的减少冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅。但是，合理的加入冗余字段可以提高查询速度。

表的规范化程度越高，表和表之间的关系越多，需要连接查询的情况也就越多，性能也就越差。

注意：

冗余字段的值在一个表中修改了，就要想办法在其他表中更新，否则就会导致数据不一致的问题。