【SQL调优指南--附带实例】

以下是50个SQL调优的例子，每个例子都附带了可执行的SQL语句：

1. 删除重复记录：

DELETE FROM table_name WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM table_name GROUP BY col1, col2);

2. 使用索引来加速查询：

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (col1, col2);

3. 避免使用SELECT *，只选择需要的列：

SELECT col1, col2 FROM table_name;

4. 使用EXPLAIN来分析查询计划：

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE col1 = 'value';

5. 避免在WHERE子句中使用函数：

SELECT * FROM table_name WHERE DATE(col1) = '2021-01-01';

6. 使用LIMIT来限制结果集大小：

SELECT col1, col2 FROM table_name LIMIT 100;

7. 使用JOIN来合并相关表：

SELECT t1.col1, t2.col2 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;

8. 使用UNION ALL来合并多个查询结果集：

SELECT col1 FROM table1 UNION ALL SELECT col1 FROM table2;

9. 使用子查询来获取嵌套的数据：

SELECT col1 FROM (SELECT col1 FROM table_name) AS subquery;

10. 避免使用通配符在LIKE语句中：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 LIKE 'value%';

11. 使用合适的数据类型来存储数据：

CREATE TABLE table_name (col1 INT, col2 VARCHAR(50));

12. 避免在WHERE子句中使用OR：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 = 'value1' OR col1 = 'value2';

13. 使用批量插入来提高性能：

INSERT INTO table_name (col1, col2) VALUES (value1, value2), (value3, value4), ...;

14. 避免在WHERE子句中使用NOT：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 <> 'value';

15. 使用存储过程来执行复杂的逻辑：

CREATE PROCEDURE procedure_name AS BEGIN ... END;

16. 使用表分区来提高查询性能：

CREATE TABLE table_name (col1 INT) PARTITION BY RANGE(col1);

17. 避免对表进行频繁的ALTER操作：

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN col1 INT;

18. 使用视图来简化复杂查询：

CREATE VIEW view_name AS SELECT col1, col2 FROM table_name;

19. 避免使用ORDER BY和GROUP BY子句：

SELECT col1 FROM table_name ORDER BY col1;

20. 使用合适的数据结构来存储数据：

CREATE TABLE table_name (col1 SET('value1', 'value2', ...));

21. 避免在查询中使用子查询：

SELECT col1 FROM table1 WHERE col1 IN (SELECT col1 FROM table2);

22. 使用合适的索引类型来优化查询：

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (col1) USING BTREE;

23. 避免在SELECT子句中使用函数：

SELECT col1 + col2 FROM table_name;

24. 使用预编译语句来提高性能：

PREPARE statement_name FROM 'SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 = ?';
EXECUTE statement_name USING 'value';

25. 避免在WHERE子句中使用NULL：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 IS NOT NULL;

26. 使用LIMIT和OFFSET来分页查询：

SELECT col1 FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 20;

27. 避免在WHERE子句中使用LIKE ‘%value%’：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 LIKE 'value%';

28. 使用合适的存储引擎来存储数据：

CREATE TABLE table_name (col1 INT) ENGINE = InnoDB;

29. 避免在WHERE子句中使用JOIN：

SELECT t1.col1 FROM table1 t1, table2 t2 WHERE t1.id = t2.id;

30. 使用分组函数来计算结果：

SELECT COUNT(col1) FROM table_name;

31. 避免在WHERE子句中使用子查询：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 IN (value1, value2, ...);

32. 使用合适的数据结构来存储大量数据：

CREATE TABLE table_name (col1 JSON);

33. 避免在查询中使用DISTINCT：

SELECT col1 FROM table_name GROUP BY col1;

34. 使用合适的数据类型来存储日期和时间：

CREATE TABLE table_name (col1 DATE, col2 TIME, col3 DATETIME);

35. 避免在查询中使用HAVING子句：

SELECT col1 FROM table_name GROUP BY col1 HAVING col2 = 'value';

36. 使用列存储来优化查询性能：

CREATE TABLE table_name (col1 INT) ENGINE = Columnstore;

37. 避免对表进行频繁的DELETE操作：

DELETE FROM table_name WHERE col1 = 'value';

38. 使用优化器提示来指导查询计划：

SELECT /*+ INDEX(table_name index_name) */ col1 FROM table_name WHERE col2 = 'value';

39. 避免在查询中使用DISTINCT和ORDER BY：

SELECT DISTINCT col1 FROM table_name ORDER BY col1;

40. 使用合适的数据类型来存储大量数字：

CREATE TABLE table_name (col1 DECIMAL(18, 2));

41. 避免使用复杂的JOIN条件：

SELECT t1.col1, t2.col2 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id AND t2.col1 = 'value';

42. 使用CREATE INDEX来创建索引：

CREATE INDEX index_name ON table_name (col1, col2);

43. 避免在查询中使用子查询的结果：

SELECT col1 FROM (SELECT col1 FROM table_name) AS subquery WHERE col1 = 'value';

44. 使用合适的数据类型来存储大量文本：

CREATE TABLE table_name (col1 TEXT);

45. 避免在查询中使用DISTINCT和GROUP BY：

SELECT DISTINCT col1 FROM table_name GROUP BY col1;

46. 使用合适的数据类型来存储IP地址：

CREATE TABLE table_name (col1 INET);

47. 避免在查询中使用子查询的结果集合并：

SELECT col1 FROM (SELECT col1 FROM table1 UNION SELECT col1 FROM table2) AS subquery;

48. 使用LIMIT 1来查询单个结果：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col2 = 'value' LIMIT 1;

49. 避免在查询中使用全表扫描：

SELECT col1 FROM table_name WHERE col2 = 'value' AND col3 = 'value';

50. 使用合适的数据类型来存储大量二进制数据：

CREATE TABLE table_name (col1 BLOB);

请注意，这些例子只是给出了SQL调优的一些常见场景和技巧，并不适用于所有情况。实际调优时，还需要根据具体的数据库架构、数据量和查询需求来进行进一步的优化。