SQL 优化核心思路：减少扫描的数据量、减少回表、避免全表扫描、合理利用索引、优化 SQL 写法、调整数据库配置。
一、索引优化(最常用)
- 建立合适索引
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where、join、order by、group by 后的字段适合建索引。
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联合索引遵循最左前缀原则，把查询高频、筛选度高的字段放左边。
--联合索引：col1,col2,col3，where条件要尽量带上col1
create index idx_col1_col2_col3 on table(col1,col2,col3);
- 避免索引失效(重点)
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不要对索引列做运算、函数、隐式类型转换
--失效，索引列做函数
select * from t where date(create_time)='2026‑08‑18';
--改写
select * from t where create_time >= '2026‑08‑18' and create_time < '2026‑08‑19'; -
like '%xxx'前缀通配符会失效；like 'xxx%'可以走索引 -
or一边无索引容易失效，可以改用union all替代 or -
避免
is not null、!=、<>会导致放弃索引(数据分布不同情况不一样)
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不要滥用索引
索引会加快查询，但减慢 insert/update/delete，每修改数据要维护索引。一张表索引不宜过多。 -
覆盖索引
查询的列全部在索引里，不需要回表读取原表，性能很高。--索引包含id,name，直接从索引拿数据，不用回表
select id,name from t where id>100;
二、SQL 语句写法优化
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** 不要 select ***，只查询需要的字段，减少数据传输，利于覆盖索引
--不好
select * from user;
--好
select id,name,phone from user; -
分页优化，大 offset 不要直接 limit offset,size
--offset很大时性能差
select * from t limit 100000,10;
--优化：主键定位
select * from t where id>100000 limit 10; -
避免大表 join，小表驱动大表
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in 与 exists 选择
- 小集合用
in；子查询大结果集用exists。 - 避免
in()里面上万条数据。
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union 和 union all
union会去重排序，开销大；不需要去重优先用union all。 -
where 条件过滤尽早执行
having 是分组后过滤；where 是分组前过滤。--不好
select count() from t group by age having age>20;
--更好
select count() from t where age>20 group by age; -
减少排序
order by、group by、distinct会产生文件排序，尽量利用索引有序特性避免 filesort。
三、表结构设计优化
- 字段尽量小，选用合适数据类型，避免大字段(text/blob)频繁查询；大字段拆分到单独表。
- 尽量用主键 int/bigint，避免字符串做主键。
- 适当分表分库：数据量千万级别以上，考虑水平分表、垂直分表。
- 合理设置主键，InnoDB 主键建议自增，减少页分裂。
四、数据库层面优化
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explain 分析执行计划
explain select xxx from table where xxx;
重点看：
type：优先ref/range，尽量避免ALL全表扫描key：实际使用的索引，null 代表没用到索引rows：预估扫描行数，越小越好Extra：看到Using filesort(文件排序)、Using temporary(临时表)说明需要优化
- InnoDB 配置调优
innodb_buffer_pool_size：缓存数据与索引，机器内存 50‑70%，减少磁盘 IO。- 避免锁等待：大事务拆成小事务，减少行锁持有时间。
五、业务层面优化
- 缓存：热点数据放入 Redis，减少数据库查询。
- 读写分离：读多写少场景，主库写，从库承担查询。
- 避免一次性查询大量数据，分批查询，防止一次性把数据库打满。
- 统计报表不要直接跑在线业务库，同步数据到数库做统计。
六、常见坑总结
- 索引建了但是不走：函数、隐式转换、like 前缀 %、or 条件、统计信息不准。
- limit 大偏移分页慢。
- select * 浪费 IO，无法触发覆盖索引。
- 大事务、多表 join、临时表、文件排序。
简单排查步骤：先用
explain看执行计划，确认是否全表扫描、索引是否生效，再改写 SQL 或者调整索引。