part02 →直通车

part03 →直通车

1、查询 SQL 尽量不要使用 select *，而是 select 具体字段

反例子：

select * from employee;

正例子：

select id，name from employee;

理由如下：

只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。

select * 进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。

2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用 limit 1（sql server TOP 1）

假设现在有 employee 员工表，要找出一个名字叫 jay 的人：

反例：

select id，name from employee where name='jay'

正例：

select id，name from employee where name='jay' limit 1;

select top 1 id，name from employee where name='jay';

理由如下：

加上 limit 1 后，只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了，效率将会大大提高。

当然，如果 name 是唯一索引的话，是不必要加上 limit 1 了，因为 limit 的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能，如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有 limit ，性能的差别并不大。

3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件

新建一个 user 表，它有一个普通索引 userId，表结构如下：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userId` (`userId`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假设现在需要查询 userid 为 1 或者年龄为 18 岁的用户，很容易有以下 SQL。

反例：

select * from user where userid=1 or age =18

正例：

//使用union all 
select * from user where userid=1 
union all 
select * from user where age = 18
//或者分开两条sql写：
select * from user where userid=1
select * from user where age = 18

理由：使用 or 可能会使索引失效，从而全表扫描。

对于 or+没有索引的 age 这种情况，假设它走了 userId 的索引，但是走到 age 查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并，如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。

MySQL 是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到 or 条件，索引可能失效，看起来也合情合理。

4、优化 limit 分页

我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。

反例：

select id，name，age from employee limit 10000，10

正例：

//方案一 ：返回上次查询的最大记录(偏移量)

select id，name from employee where id>10000 limit 10.

//方案二：order by + 索引

select id，name from employee order by id  limit 10000，10

//方案三：在业务允许的情况下限制页数：

理由如下：

当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为 MySQL 并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。

如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录(偏移量)，这样可以跳过偏移量，效率提升不少。

方案二使用 order by+索引，也是可以提高查询效率的。

方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

5、优化你的 like 语句

日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到 like，但是 like 很可能让你的索引失效。

反例：

select userId，name from user where userId like '%123';

正例：

select userId，name from user where userId like '123%';

理由：把 % 放前面，并不走索引，把% 放关键字后面，还是会走索引的。

6、使用 where 条件限定要查询的数据，避免返回多余的行

假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。

反例：

List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");
boolean isVip = userIds.contains(userId);

正例：

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")
boolean isVip = userId！=null;

理由：需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销。

7、尽量避免在索引列上使用 MySQL 的内置函数

业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设 loginTime 加了索引)。

反例：

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();

正例：

explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

理由：索引列上使用 MySQL 的内置函数，索引失效

如果索引列不加内置函数，索引还是会走的

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫

反例：

select * from user where age-1 =10;

正例：

select * from user where age =11；

理由：虽然 age 加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。

9、Inner join 、left join、right join，优先使用 Inner join，如果是 left join，左边表结果尽量小

Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集。

left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。

right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。

都满足 SQL 需求的前提下，推荐优先使用 Inner join(内连接)，如果要使用 left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。

反例：

select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2;

正例：

select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;

理由如下：

如果 inner join 是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点。

同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。

10、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

反例：

select age,name from user where age <>18;

正例：

//可以考虑分开两条sql写
select age,name  from user where age <18;
select age,name  from user where age >18;

理由：使用!=和<>很可能会让索引失效