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MySQL编程进阶之：SQL优化技巧：如何编写可读性强且执行高效的SQL语句。

咳咳，各位观众老爷们，晚上好！我是今晚的主讲人，江湖人称“SQL小霸王”（其实是自己封的）。今天给大家带来的是MySQL编程进阶系列之——SQL优化技巧：如何编写可读性强且执行高效的SQL语句。

咱们的目标是：写出像诗一样优雅，跑得像火箭一样快的SQL！

第一部分：SQL优化的大方向：让MySQL知道你要什么

SQL优化，说白了就是让MySQL的查询优化器更好地理解你的意图，然后选择最佳的执行计划。MySQL查询优化器也不是神仙，你写的SQL语句含糊不清，它也只能猜，猜错了自然效率就低了。所以，咱们要做的就是：

  1. 明确目标： 你想查什么？
  2. 提供线索： 如何高效地查到？

1.1 避免SELECT *，只取需要的列

这应该是老生常谈了，但还是有很多人犯这个错误。SELECT * 会读取所有列的数据，即使你只需要其中的几列。

  • 坏例子:

    SELECT * FROM users WHERE id = 1;

  • 好例子:

    SELECT id, username, email FROM users WHERE id = 1;

    好处：

    • 减少IO: 只需要读取需要的列，减少磁盘IO。
    • 减少网络带宽: 减少数据传输量。
    • 减少内存消耗: 减少服务器端和客户端的内存消耗。
    • 索引覆盖: 如果查询只涉及到索引列，可以利用索引覆盖，避免回表查询（后面会讲到）。

1.2 善用WHERE条件，缩小查询范围

WHERE条件是SQL查询的核心，用好WHERE条件可以大大缩小查询范围，减少扫描的行数。

  • 坏例子:

    SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

    如果order_date没有索引，或者索引效果不好，这条语句会扫描全表。

  • 好例子: (假设order_date有索引)

    SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31';

    或者，如果可以确定具体的订单状态，加上状态过滤：

    SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31' AND status = '已完成';

    原则：

    • 越精确越好: WHERE条件越精确，查询范围越小。
    • 索引优先: 尽量使用索引列作为WHERE条件。
    • 避免函数计算: 尽量避免在WHERE条件中使用函数计算，例如WHERE YEAR(order_date) = 2023，会导致索引失效。

1.3 避免使用!= 或 <> 或 NOT IN 或 NOT EXISTS

这些操作符通常会导致全表扫描，除非有非常好的理由，否则应该尽量避免使用。

  • 坏例子:

    SELECT * FROM users WHERE status != 'active';

  • 好例子:

    SELECT * FROM users WHERE status = 'inactive' OR status IS NULL;

    如果status只有几种状态，可以列举出所有非’active’的状态。

    对于NOT IN，可以尝试使用LEFT JOIN代替：

    -- 查找不在order_items表中的product_id
-- NOT IN写法 (效率较低)
SELECT id FROM products WHERE id NOT IN (SELECT product_id FROM order_items);

-- LEFT JOIN写法 (效率较高)
SELECT p.id
FROM products p
LEFT JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id
WHERE oi.product_id IS NULL;

1.4 使用EXISTS代替COUNT(*)

当只需要判断是否存在满足条件的记录时，使用EXISTS比COUNT(*)更高效。EXISTS在找到第一条满足条件的记录后就会停止扫描，而COUNT(*)会扫描全表。

  • 坏例子:

    SELECT 1 FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31';
-- 如果需要判断是否存在满足条件的订单，这并不是最佳方法

  • 好例子:

    SELECT EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31');

第二部分：索引：SQL优化的核武器

索引是提高查询效率最有效的手段之一。没有索引，MySQL就只能老老实实地扫描全表。

2.1 索引的种类

  • 普通索引 (INDEX): 最基本的索引，没有任何限制。
  • 唯一索引 (UNIQUE INDEX): 索引列的值必须唯一，允许有空值 (NULL)。
  • 主键索引 (PRIMARY KEY): 一种特殊的唯一索引，不允许有空值。每个表只能有一个主键索引。
  • 全文索引 (FULLTEXT INDEX): 用于全文搜索，适用于MyISAM和InnoDB (MySQL 5.6+)。
  • 组合索引 (COMPOSITE INDEX): 多个列组合在一起创建的索引。

2.2 如何选择索引

  • 经常用于WHERE条件的列: 这是最常见的索引选择依据。
  • 经常用于JOIN的列: JOIN操作需要比较列的值，索引可以加快比较速度。
  • 区分度高的列: 区分度越高，索引效果越好。例如，性别 (男/女) 的区分度很低，不适合创建索引。而用户ID的区分度很高，适合创建索引。
  • 组合索引的列顺序: 将区分度高的列放在前面，区分度低的列放在后面。

2.3 索引的最佳实践

  • 避免过度索引: 索引越多，维护成本越高。每次插入、更新、删除数据，都需要更新索引。
  • 定期检查索引使用情况: 使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，看看是否使用了索引。

  • 注意索引失效的情况:

    • 使用函数计算: 例如WHERE YEAR(order_date) = 2023
    • 隐式类型转换: 例如WHERE phone = 13800000000 (phone是字符串类型)
    • LIKE ‘%abc%’: 以通配符开头会导致索引失效
    • 组合索引不满足最左前缀原则: 例如，组合索引是(a, b, c)，查询条件只有b或c，索引会失效。

2.4 EXPLAIN：你的SQL透视镜

EXPLAIN命令可以显示MySQL如何执行SQL语句。通过分析EXPLAIN的结果，可以判断是否使用了索引，以及查询效率如何。

  • 使用方法:

    EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date >= '2023-01-01';

  • 重要字段:

    • type: 表示连接类型，从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。
      • system: 表只有一行记录。
      • const: 通过主键或唯一索引访问。
      • eq_ref: 唯一索引扫描，最多只返回一条结果。
      • ref: 非唯一索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。
      • range: 索引范围扫描。
      • index: 全索引扫描。
      • ALL: 全表扫描。
    • possible_keys: MySQL可能使用的索引。
    • key: MySQL实际使用的索引。
    • key_len: 索引的长度。
    • rows: MySQL估计需要扫描的行数。
    • Extra: 额外信息，例如Using index (使用了索引覆盖), Using where (需要使用WHERE条件过滤) , Using temporary (使用了临时表), Using filesort (使用了文件排序)。

    目标: 尽量让type达到ref或range级别，rows越少越好，避免Using temporary和Using filesort。

例子：索引覆盖

假设有一个表users，包含id, username, email三个字段，id是主键，username建了索引。

  • 没有索引覆盖:

    SELECT username, email FROM users WHERE username = 'test';

    这条语句会先通过username索引找到匹配的行，然后回表查询email字段。

  • 索引覆盖:

    SELECT username FROM users WHERE username = 'test';

    这条语句只需要通过username索引就可以获取到所有需要的数据，不需要回表查询。

    为了实现索引覆盖，可以创建一个包含所有需要查询的列的组合索引：

    ALTER TABLE users ADD INDEX idx_username_email (username, email);

    这样，即使查询SELECT username, email FROM users WHERE username = 'test'，也可以利用索引覆盖，避免回表查询。

第三部分：SQL语句的写法：精益求精

除了索引之外，SQL语句的写法也会影响查询效率。

3.1 分页查询优化

分页查询是常见的需求，但如果数据量很大，分页查询可能会很慢。

  • 普通分页:

    SELECT * FROM orders LIMIT 100000, 10;

    这条语句会扫描100010行数据，然后丢弃前100000行，只返回最后10行。如果100000很大，效率会很低。

  • 优化方法一：利用索引

    如果id是主键，可以利用id进行优化：

    SELECT * FROM orders WHERE id > (SELECT id FROM orders LIMIT 100000, 1) LIMIT 10;

    这条语句会先找到第100000行的id，然后查询id大于该值的10行数据。

  • 优化方法二：书签记录

    在页面上记录上次查询的最大id，下次查询时直接从该id开始：

    SELECT * FROM orders WHERE id > last_id LIMIT 10;

    这种方法适用于用户按照id顺序浏览数据的情况。

  • 优化方法三：延迟关联/子查询优化

    如果查询的列很多，回表查询的代价很高，可以考虑使用延迟关联：

    SELECT o.*
FROM orders o
INNER JOIN (SELECT id FROM orders LIMIT 100000, 10) AS sub ON o.id = sub.id;

    这条语句先通过子查询获取id，然后通过id关联查询其他列。

3.2 JOIN优化

JOIN操作是SQL查询中最耗时的操作之一。

  • 选择合适的JOIN类型: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN。不同的JOIN类型适用于不同的场景。
  • 小表驱动大表: MySQL的JOIN算法通常是Nested-Loop Join，小表作为外层循环，大表作为内层循环。所以，应该尽量让小表驱动大表。
  • JOIN列要有索引: JOIN操作需要比较列的值，索引可以加快比较速度。
  • 避免笛卡尔积: 如果JOIN条件不正确，可能会导致笛卡尔积，结果集会非常大，效率会很低。

3.3 子查询优化

子查询可以简化SQL语句，但也可能导致性能问题。

  • 尽量将子查询转换为JOIN: 很多情况下，子查询可以用JOIN代替。JOIN通常比子查询更高效。
  • 避免在SELECT列表中使用子查询: SELECT列表中的子查询会为每一行数据执行一次，效率很低。
  • 使用EXISTS代替IN: 如果子查询返回的结果集很大，使用EXISTS比IN更高效。

3.4 UNION优化

UNION操作用于合并多个SELECT语句的结果集。

  • UNION ALL vs UNION: UNION ALL会直接合并结果集，不去重。UNION会去重，需要进行排序和比较，效率较低。如果不需要去重，应该使用UNION ALL。
  • 尽量减少UNION的数量: UNION的数量越多，性能越差。

第四部分：一些小技巧：锦上添花

  • 使用预编译语句 (Prepared Statements): 预编译语句可以减少SQL解析和编译的次数，提高执行效率。尤其是在需要重复执行相同SQL语句的情况下。
  • 批量插入数据: 批量插入数据比逐条插入数据效率更高。
  • 禁用查询缓存: 如果数据变化频繁，查询缓存可能会导致数据不一致。可以禁用查询缓存。 (MySQL 8.0 已经移除了查询缓存)
  • 定期优化表: 使用OPTIMIZE TABLE命令可以优化表结构，减少碎片，提高查询效率。
  • 分析慢查询日志: MySQL提供了慢查询日志，可以记录执行时间超过指定阈值的SQL语句。通过分析慢查询日志，可以找到需要优化的SQL语句。

第五部分：可读性：优雅的SQL是怎样炼成的

写出高效的SQL很重要，但写出可读性强的SQL同样重要。可读性强的SQL更容易理解、维护和调试。

  • 使用合适的缩进和换行: 让SQL语句的结构清晰明了。
  • 使用有意义的别名: 让SQL语句更容易理解。
  • 添加注释: 解释SQL语句的意图和逻辑。
  • 使用一致的命名规范: 例如，表名、列名、索引名都应该遵循统一的命名规范。
  • 拆分复杂的SQL语句: 将复杂的SQL语句拆分成多个简单的SQL语句，用临时表或变量存储中间结果。

例子：一个复杂SQL语句的优化过程

假设有一个需求：查询所有订单金额大于100的用户的用户名和邮箱，并按照订单总金额降序排列。

  • 初始SQL:

    SELECT u.username, u.email
FROM users u
WHERE u.id IN (SELECT o.customer_id FROM orders o WHERE o.amount > 100)
ORDER BY (SELECT SUM(o.amount) FROM orders o WHERE o.customer_id = u.id) DESC;

    这条SQL语句使用了子查询和相关子查询，效率很低。

  • 第一次优化：将子查询转换为JOIN

    SELECT u.username, u.email
FROM users u
INNER JOIN (SELECT DISTINCT customer_id FROM orders WHERE amount > 100) o ON u.id = o.customer_id
ORDER BY (SELECT SUM(o.amount) FROM orders o WHERE o.customer_id = u.id) DESC;

    将IN子查询转换为JOIN，效率有所提高。

  • 第二次优化：移除相关子查询

    SELECT u.username, u.email, SUM(o.amount) AS total_amount
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.customer_id
WHERE o.amount > 100
GROUP BY u.id
ORDER BY total_amount DESC;

    将ORDER BY中的相关子查询移除，使用GROUP BY和SUM()函数计算总金额。

  • 第三次优化：添加索引

    在orders表的customer_id和amount列上添加索引。

    ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_id_amount (customer_id, amount);

    这条SQL语句已经比较优化了，但还可以根据实际情况进行调整。

总结

SQL优化是一个持续学习和实践的过程。没有万能的解决方案，只有根据具体情况选择最合适的优化方法。重要的是理解SQL的执行原理，善用工具，不断尝试和总结。

记住，写出高效且可读性强的SQL，不仅能提高系统性能，还能提升你的个人价值！

今天的分享就到这里，感谢各位的观看！希望大家都能成为SQL优化大师！ 下次再见！

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