SQL的优化

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SQL的优化技巧一、一些常见的SQL实践

http://www.cnblogs.com/Luke-Me/p/8941031.html

（1）负向条件查询不能使用索引

select * from order where status!=0 and stauts!=1

not in/not exists都不是好习惯

可以优化为in查询：

select * from order where status in(2,3)

（2）前导模糊查询不能使用索引

select * from order where desc like ‘%XX‘

而非前导模糊查询则可以：

select * from order where desc like ‘XX%‘

（3）数据区分度不大的字段不宜使用索引

select * from user where sex=1

原因：性别只有男，女，每次过滤掉的数据很少，不宜使用索引。

经验上，能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态，如果状态值很少，不宜使用索引，如果状态值很多，能够过滤大量数据，则应该建立索引。

（4）在属性上进行计算不能命中索引

select * from order where YEAR(date) < = ‘2017‘

即使date上建立了索引，也会全表扫描，可优化为值计算：

select * from order where date < = CURDATE()

或者：

select * from order where date < = ‘2017-01-01‘

二、并非周知的SQL实践

（5）如果业务大部分是单条查询，使用Hash索引性能更好，例如用户中心

select * from user where uid=?

select * from user where login_name=?

原因：

B-Tree索引的时间复杂度是O(log(n))

Hash索引的时间复杂度是O(1)

（6）允许为null的列，查询有潜在大坑

单列索引不存null值，复合索引不存全为null的值，如果列允许为null，可能会得到“不符合预期”的结果集

select * from user where name != ‘shenjian‘

如果name允许为null，索引不存储null值，结果集中不会包含这些记录。

所以，请使用not null约束以及默认值。

（7）复合索引最左前缀，并不是值SQL语句的where顺序要和复合索引一致

用户中心建立了(login_name, passwd)的复合索引

select * from user where login_name=? and passwd=?

select * from user where passwd=? and login_name=?

都能够命中索引

select * from user where login_name=?

也能命中索引，满足复合索引最左前缀

select * from user where passwd=?

不能命中索引，不满足复合索引最左前缀

（8）使用ENUM而不是字符串

ENUM保存的是TINYINT，别在枚举中搞一些“中国”“北京”“技术部”这样的字符串，字符串空间又大，效率又低。

三、小众但有用的SQL实践

（9）如果明确知道只有一条结果返回，limit 1能够提高效率

select * from user where login_name=?

可以优化为：

select * from user where login_name=? limit 1

原因：

你知道只有一条结果，但数据库并不知道，明确告诉它，让它主动停止游标移动

（10）把计算放到业务层而不是数据库层，除了节省数据的CPU，还有意想不到的查询缓存优化效果

select * from order where date < = CURDATE()

这不是一个好的SQL实践，应该优化为：

$curDate = date(‘Y-m-d‘);

$res = mysql_query(

'select * from order where date < = $curDate');

原因：

释放了数据库的CPU

多次调用，传入的SQL相同，才可以利用查询缓存

（11）强制类型转换会全表扫描

select * from user where phone=13800001234

注意：不要使用select *（潜台词，文章的SQL都不合格 =_=），只返回需要的列，能够大大的节省数据传输量，与数据库的内存使用量哟。

转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/ap9tkaEuWDi39u0NFxnACA

分类: MySQL

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/9027704.html