10大sql書寫規(guī)范實(shí)戰(zhàn)技巧sql書寫優(yōu)化建議

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1、SQL調(diào)優(yōu) | SQL 書寫規(guī)范及優(yōu)化技巧10 個(gè)sql書寫規(guī)范及優(yōu)化技巧：一、 使用延遲查詢優(yōu)化 limit offset, rows經(jīng)常出現(xiàn)類似以下的 SQL 語句:SELECT * FROM film LIMIT 100000, 10offset 特別大!這是我司出現(xiàn)很多慢 SQL 的主要原因之一，尤其是在跑任務(wù)需要分頁執(zhí)行時(shí)，經(jīng)常跑著跑著 offset 就跑到幾十萬了，導(dǎo)致任務(wù)越跑越慢。LIMIT 能很好地解決分頁問題，但如果 offset 過大的話，會(huì)造成嚴(yán)重的性能問題，原因主要是因?yàn)?MySQL 每次會(huì)把一整行都掃描出來，掃描 offset 遍，找到 offset 之后會(huì)拋棄 of

2、fset 之前的數(shù)據(jù)，再從 offset 開始讀取 10 條數(shù)據(jù)，顯然，這樣的讀取方式問題?？梢酝ㄟ^延遲查詢的方式來優(yōu)化假設(shè)有以下 SQL,有組合索引（sex, rating）SELECT FROM profiles where sex=M order by rating limit 100000, 10;則上述寫法可以改成如下寫法這里利用了覆蓋索引的特性，先從覆蓋索引中獲取 100010 個(gè) id，再丟充掉前 100000 條 id，保留最后 10 個(gè) id 即可，丟掉 100000 條 id 不是什么大的開銷，所以這樣可以顯著提升性能二、 利用 LIMIT 1 取得唯一行數(shù)據(jù)庫引擎只要發(fā)現(xiàn)

3、滿足條件的一行數(shù)據(jù)則立即停止掃描，這種情況適用于只需查找一條滿足條件的數(shù)據(jù)的情況三、 注意組合索引，要符合最左匹配原則才能生效假設(shè)存在這樣順序的一個(gè)聯(lián)合索引“col_1, col_2, col_3”。這時(shí)，指定條件的順序就很重要。前面兩條會(huì)命中索引，第三條由于沒有先匹配 col_1，導(dǎo)致無法命中索引， 另外如果無法保證查詢條件里列的順序與索引一致，可以考慮將聯(lián)合索引 拆分為多個(gè)索引。四、使用 LIKE 謂詞時(shí)，只有前方一致的匹配才能用到索引（最左匹配原則）上例中，只有第三條會(huì)命中索引，前面兩條進(jìn)行后方一致或中間一致的匹配無法命中索引五、 簡單字符串表達(dá)式模型字符串可以使用 _ 時(shí)， 盡可能避免

4、使用 %, 假設(shè)某一列上為 char(5)不推薦推薦六、盡量使用自增 id 作為主鍵比如現(xiàn)在有一個(gè)用戶表，有人說身份證是唯一的，也可以用作主鍵，理論上確實(shí)可以，不過用身份證作主鍵的話，一是占用空間相對于自增主鍵大了很多，二是很容易引起頻繁的頁分裂，造成性能問題（什么是頁分裂，請參考這篇文章）主鍵選擇的幾個(gè)原則：自增，盡量小，不要對主鍵進(jìn)行修改七、如何優(yōu)化 count(*)使用以下 sql 會(huì)導(dǎo)致慢查詢原因是會(huì)造成全表掃描，有人說COUNT(*)不是會(huì)利用主鍵索引去查找嗎，怎么還會(huì)慢，這就要談到 MySQL 中的聚簇索引和非聚簇索引了，聚簇索引葉子節(jié)點(diǎn)上存有主鍵值+整行數(shù)據(jù)，非聚簇索葉子節(jié)點(diǎn)上則

5、存有輔助索引的列值 + 主鍵值，如下所以就算對 COUNT(*) 使用主鍵查找，由于每次取出主鍵索引的葉子節(jié)點(diǎn)時(shí)，取的是一整行的數(shù)據(jù)，效率必然不高，但是非聚簇索引葉子節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)了列值 + 主鍵值,這也啟發(fā)我們可以用非聚簇索引來優(yōu)化，假設(shè)表有一列叫 status, 為其加上索引后，可以用以下語句優(yōu)化:SELECT COUNT(status) FROM SomeTable有人曾經(jīng)測過（見文末參考鏈接），假設(shè)有 100 萬行數(shù)據(jù)，使用聚簇索引來查找行數(shù)的，比使用 COUNT(*) 查找速度快 10 幾倍。不過需要注意的是通過這種方式無法計(jì)算出 status 值為 null 的那些行如果主鍵是連續(xù)的，

6、可以利用 MAX(id) 來查找，MAX 也利用到了索引，只需要定位到最大 id 即可，性能極好，如下，秒現(xiàn)結(jié)果SELECT MAX(id) FROM SomeTable說句題句話，有人說用 MyISAM 引擎調(diào)用 COUNT(*) 非?？?，那是因?yàn)樗崆鞍研袛?shù)存在磁盤中了，直接拿，當(dāng)然很快，不過如果有 WHERE 的限制八、避免使用 SELECT * ，盡量利用覆蓋索引來優(yōu)化性能SELECT *會(huì)提取出一整行的數(shù)據(jù)，如果查詢條件中用的是組合索引進(jìn)行查找，還會(huì)導(dǎo)致回表（先根據(jù)組合索引找到葉子節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)上的主鍵回表查詢一整行），降低性能，而如果我們所要的數(shù)據(jù)就在組合索引里，只需讀取組合

7、索引列，這樣網(wǎng)絡(luò)帶寬將大大減少,假設(shè)有組合索引列 (col_1, col_2)推薦用SELECT col_1, col_2 FROM SomeTable WHERE col_1 = xxx AND col_2 = xxx不推薦用SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = xxx AND col_2 = xxx九、 如有必要，使用 force index() 強(qiáng)制走某個(gè)索引業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)出現(xiàn)類似以下的慢 SQL 查詢post_id 也加了索引，理論上走 post_id 索引會(huì)很快查詢出來，但實(shí)現(xiàn)了通過 EXPLAIN 發(fā)現(xiàn)走的卻是 id 的索引（這里隱含了一個(gè)常見考

8、點(diǎn)，在多個(gè)索引的情況下, MySQL 會(huì)如何選擇索引），而 id 0 這個(gè)查詢條件沒啥用，直接導(dǎo)致了全表掃描， 所以在有多個(gè)索引的情況下一定要慎用，可以使用 force index 來強(qiáng)制走某個(gè)索引，以這個(gè)例子為例，可以強(qiáng)制走 post_id 索引，效果立桿見影。這種由于表中有多個(gè)索引導(dǎo)致 MySQL 誤選索引造成慢查詢的情況在業(yè)務(wù)中也是非常常見，一方面是表索引太多，另一方面也是由于 SQL 語句本身太過復(fù)雜導(dǎo)致， 針對本例這種復(fù)雜的 SQL 查詢，其實(shí)用 ElasticSearch 搜索引擎來查找更合適，有機(jī)會(huì)到時(shí)出一篇文章說說。十、 使用 EXPLAIN 來查看 SQL 執(zhí)行計(jì)劃上個(gè)點(diǎn)說了

9、，可以使用 EXPLAIN 來分析 SQL 的執(zhí)行情況，如怎么發(fā)現(xiàn)上文中的最左匹配原則不生效呢，執(zhí)行 EXPLAIN + SQL 語句可以發(fā)現(xiàn) key 為 None ,說明確實(shí)沒有命中索引我司在提供 SQL 查詢的同時(shí)，也貼心地加了一個(gè) EXPLAIN 功能及 sql 的優(yōu)化建議，建議各大公司效仿 _,如圖示十一、 批量插入，速度更快當(dāng)需要插入數(shù)據(jù)時(shí)，批量插入比逐條插入性能更高推薦用- 批量插入INSERT INTO TABLE (id, user_id, title) VALUES (1, 2, a),(2,3,b);不推薦用INSERT INTO TABLE (id, user_id, t

10、itle) VALUES (1, 2, a);INSERT INTO TABLE (id, user_id, title) VALUES (2,3,b);批量插入 SQL 執(zhí)行效率高的主要原因是合并后日志量 MySQL 的 binlog 和 innodb 的事務(wù)讓日志減少了，降低日志刷盤的數(shù)據(jù)量和頻率，從而提高了效率十二、 慢日志 SQL 定位前面我們多次說了 SQL 的慢查詢，那么該怎么定位這些慢查詢 SQL 呢，主要用到了以下幾個(gè)參數(shù)這幾個(gè)參數(shù)一定要配好，再根據(jù)每條慢查詢對癥下藥，像我司每天都會(huì)把這些慢查詢提取出來通過郵件給形式發(fā)送給各個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，以幫忙定位解決總結(jié)業(yè)務(wù)生產(chǎn)中可能還有很多 CASE 導(dǎo)致了慢查詢，其實(shí)細(xì)細(xì)品一下，都會(huì)發(fā)現(xiàn)這些都和 MySQL 索引的底層數(shù)據(jù) B+ 樹 有莫大的關(guān)系，強(qiáng)烈建議大家看一下我的另一篇介紹 B+ 樹的文章，好評如潮！相信大家看了之后，以上出現(xiàn)的問題會(huì)有一個(gè)更深層次的理解，掌握底層，以不變應(yīng)萬變!