随笔背景：虽然参与正式项目开发已经近两年了，但是之前涉及的数据都不是很大，就算数据量够了，但是也没涉及到统计，所以之前开发的时候仅仅注意业务逻辑是否正确，代码是否精简。本次做的一个项目，写数据统计的接口，刚开始也只是注意逻辑，不过后来数据量仅仅到了40万的时候，一个按照年龄区段获取各年龄的普及率接口竟然花了近一分钟，所以开始了我的优化路程。
一、从SQL上来看，首先想到的是把SQL上的业务逻辑拿出来，放到代码里面实现。比如这里根据年龄区段获取各年龄的普及率，可以把拆成两个SQL，一个统计各年龄段总人数，一个统计各年龄段普及的人数，具体计算比例可以在代码实现。原理是SQL里面加上逻辑处理的话是针对大数量的逻辑处理，而代码处理的话仅仅是对已经统计过的数据处理，这样对比一下逻辑处理的对象就知道为啥快点了。
如： select sum(case when a.answer != ‘01‘ then 1 else 0 end)/count(a.id) pjl from tableA a group by a.age
拆分： select count(a.id) from tableA a where a. answer != ‘01‘ group by a.age
select count(a.id) from tableA a where group by a.age
二、不是说所有的子查询都会比较慢，都是不好的。个人之前觉得子查询很耗性能，明明可以关联查询的，为什么还要子查询。然后本次发现其实合理的利用子查询可以有效的提高速率,如可以通过子查询筛选一部分数据，然后再对筛选后的数据关联。
如：select a.name,a.code from tableA a left join tableB b on b.code = a.code where b.status = ‘2‘
修改：select a.name,a.code from tableA a where a.code in (select code from tableB where status = ‘2‘)
原SQL是先关联然后筛选数据的，关联笛卡尔积 乘法的概念，可以理解为先把所有数据进行比对，比如一个tableA 4条，一个tableB 5条，那就是比对4*5 = 20次
而先筛选一次的话，就是意味着先对tableB筛选，筛选出3条，然后在对tableA筛选，5+4 = 9次 数据量小还无所谓，那数量大的话。。。。
三、where条件后面的筛选条件位置有影响
mysql where 执行顺序从左到右 也就意味着把过滤效果最大的放在最上面或者说靠where越近
oracle where 执行顺序从右到左 也就意味着把过滤效果最大的放在最下面或者说靠where越远
表的位置也符合这规律（表位置没试过，网上说的）
四、查询列时，尽量不用* 用具体的参数，以前写代码图方便经常写个* ，其实有的时候根本用不到那么多属性，所以查的少当然快点咯
如： select * from tableA
改成：select name，code from tableA
五、如果表加了索引的字段，书写值一定要规范，如例子虽然也能查出正确的结果，不过此时该字段查询索引未生效，所以还是稍微麻烦点打上‘’
如：select code from tableB where status = 2 （表字段status为char类型）
修改:select code from tableB where status = ‘2‘
六、从表的方面可以把需要筛选的字段加上索引，效果就像开了挂一样哈哈，反正我的语句我觉得就是索引加的从一分钟到了20秒，个人觉得这个很好用
以上就是本次优化性能用到的方法，不过影响性能的不仅仅是这些方面，比如还有数据库本身的影响，我们的数据库是开发用的16G mysql，总而言之每个地儿都扣点，性能当然快很多了，积水成渊嘛。额，以上的想法只是本人本次试过的方法，有些原理可能还是漏洞百出（不过我确实快了。。），虽然40万数据其实也没多少，相比那些百万千万，甚至亿级的，抱歉我还很菜，这种的找我老大，我还是咸鱼一条。
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