优化慢SQL

慢SQL的优化，主要从两个方面考虑，SQL语句本身的优化，以及数据库设计的优化。

1.避免不必要的列

SQL查询的时候，应该只查询需要的列，而不要包含额外的列，像 select * 这种写法就应该尽量避免。

这种方式会浪费CPU内存资源也会加剧网络消耗，同时也可能导致索引失效。

在数据量比较大，分页比较深的情况下，需要考虑分页的优化。

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select * from student where age=18 order by id asc limit 10000,10

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select id, age from student where age=18 order by id asc limit 10000,10

偏移量就是找到 limit 第一个参数对应的主键值，根据之歌逐渐值再去过滤并limit

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select * from student 
where age = 18 and id >= (select id from student where age=18 limit 100000,1) limit 10;

使用上次查询的最大值来当作这次的查询条件

需要一个列来记录上一次查询的最大值（通常是主键），并且满足查询条件时主键需要是有序的

因为本次查询需要依赖上一次查询的主键最大值，因此分页查询只能是连续的，不能进行跳页（比如查完第1页直接查第21页）

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select * from student where age=18 and id > 上次查询最大记录 limit 10;

先取出满足条件的id，然后通过id去重新关联。好处是id可以是不连续的

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select * from student s 
inner join (select id tmp_id from student where age = 18 limit 10000,10) tmp on s.id = tmp_id

InnoDB 使用二级索引查询数据时会回表，但如果索引的叶节点中已经包含要查询的字段，那它就没必要再回表查询了，这就叫索引覆盖，可以简单的理解为查询列都是索引列。

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alter table test add index idx_a_b(a, b);
select a, b from test where a='北京';

在早起MySQL版本使用or查询可能会导致索引失效，高版本引入了索引合并，解决了这个问题。但在实际使用中还是规范写法，能不用就少用。

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id<>'abc' <===> id>'abc' or id<'abc'
-- 这是针对单一有索引的字段，对于多字段可用用union替代，那么语句就有一半可以走索引
id>'abc' or name<'abc' <===>   id>'abc'  union  name<'abc'

下面的SQL语句就不会走索引

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select * from test where id + 1 = 50;
select * from test where month(update_time) = 7;

尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询时嵌套查询，而嵌套查询会新建一张临时表，而临时表的创建和销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，同时对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响更大。

关联查询的时候，要拿小表去驱动大表，因为关联的时候，MySQL内部会遍历驱动表，再去连接被驱动表。

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select name from 小表 left join 大表;

增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所以可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略

比如：员工表里有员工信息以及所属部门ID，但有大量查询需要员工信息和部门名字，这时就可以在员工表中增加部门名称字段。一个记录购物信息的表，除了单价和数量，还可以增加一个总价的字段，虽然总价依赖于单价和数量，但在查询价格时可以直接输出从而减少计算量

《阿里巴巴Java开发手册》规定不要 join 超过三张表，第一 join 太多降低查询的速度，第二 join 的buffer会占用更多的内存

利用索引扫描做排序

MySQL 有两种方式生成有序结果：一是对结果集进行排序的操作，二十按照索引顺序扫描得出的结果。索引是排好序的数据结构，因此查询结果自然是有序的。

但是如果索引无法覆盖查询所需列，就会每扫描一条记录回表查询一次，这个操作是随机IO，通常会比顺序全表扫描还慢，有时会直接放弃使用索引转为全表扫描。

因此，在设计索引时，尽可能使用同一个索引既满足排序又用于查找行。

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-- 索引（a, b, c）
select b, c from test where a like 'abc%' order by b, c;