优化SQL的方法

来自组内分享，包含了比较常使用到的八点：

• 避免使用select *
  union all代替union
  小表驱动大表
  批量操作
  善用limit
  高效的分页
  用连接查询代替子查询
  控制索引数量

一、避免使用select *

消耗数据库资源

消耗更多的数据库服务器内存、CPU等资源。

消耗网络资源

占用网络资源，通过网络IO传输时，增加传输时间。

不走覆盖索引

不会使用覆盖索引，出现大量的回表操作，降低SQL查询性能。

二、union all代替union

特性

union可以去除多表合并后的重复数据；
union all可获取结果集的全部数据，包括重复数据。

union更加消耗资源

占union的去重过程需要遍历、排序、比较等操作，消耗时间及CPU资源等。

三、小表驱动大表

常用操作

in，先执行内层子查询，再执行外层，如：
select a.txn_no,a.ecif_no from trans_log a where a.ecif_no in (
select b.ecif_no from client_info b where a.ecif_no = b.ecif_no and ecif_status = ‘L’);

exists，先执行外层，再执行内层子查询，如：
select a.ecif_no from client_info a where a.create_date > ‘2024-04-16’and exists(
select 1 from trans_log b where a.ecif_no = b.ecif_no);

小表驱动大表

in适用于外层大表，内层小表；
exists适用于外层小表，内层大表。

四、批量操作

减少多次请求数据库的消耗

如多条数据插入数据库，使用批量插入insert into xxx_table(a, b, c) values(1, 2, 3), (4, 5, 6);

把握单次批量处理数量

每批次建议不超过500，数据量较多时，仍需要分多次请求。

五、善用limit

查询

使用limit明确查询返回记录数，减少资源消耗。

更新和删除

通过合理使用limit限制，减少bug或误操作的影响。

六、高效的分页

使用limit分页

适用于数据量较少，分页数不多的情况。

使用大于 + limit分页

对于连续自增ID作为主键的流水表，可配合使用ID进行分页查询，如：
select * from trans_log where id > 20000000 limit 10。

使用between分页

如果是连续的唯一索引，也可使用between…and…，在唯一索引上进行分页。

七、用连接查询代替子查询

子查询

相对连接查询，子查询使用in关键字实现，具有结构化，相对简单，但是需要创建和删除临时表，增加资源消耗。

连接查询

使用join实现，但不适合join太多表，阿里巴巴开发者手册的规定，join表的数量不应该超过3个，join表数量太多时，会导致mysql在选错索引。
复杂的业务查询场景，可适当通过冗余数据，减少关联表的数量。

inner join，两个表交集数据，MySQL会自动选择两张表中的小表，去驱动大表。
left join，两个表的交集，以及左表剩余的数据，左表为驱动表。
建议：能用inner join时，不用left join。

八、控制索引数量

优缺点

索引可提升SQL效率，但索引需要额外的存储空间，而且还会有一定的性能消耗。

控制索引数量

一般单表索引数量建议不超过5个。
高并发场景下，尽量使用联合索引，减少不必要的单字段索引。

优化索引

一般SQL优化第一考虑的是索引优化，可使用explain命令，查看MySQL的执行计划，确认SQL是否有走索引。