如何优化sql语句(sql优化包含哪些)

SQL命令因为语法简单、操作高效受到了很多用户的欢迎。但我们经常碰到质量不高、或者性能极差的SQL语句，这时，大多数人的想法是：重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。

其实，在重构SQL时，我们可以运用一些小技巧，让我们的优化工作更简单。

分解SQL

面对一个复杂SQL，我们可以将它分解成多个简单SQL，即使变简单了，但是也能够得到相同的处理结果。

复杂的SQL通常会出现在一些老的产品、项目中，因为从前的开发者认为，多次交互，在网络带宽、程序与数据库间网络通信等方面是一件代价很高的事情。然而现在的技术发展已经能够解决这个不足，因为运行多个SQL已经不是问题。

复杂SQL的分解，在面对超级复杂SQL语句时，性能提升尤为明显。所以，在面对超级复杂SQL语句，并且存在性能问题时，推荐分解为小查询来进行优化。

不过，在应用设计的时候，如果一个查询能够胜任并且不会产生性能问题，这时完全可以用一个稍微复杂的SQL来完成的，倘若再死板的强制拆分成多个小查询是不明智的。

在当今很多高性能的应用系统中，都是极力推荐使用单表操作，然后将单表查询结果在应用程序中进行关联，以满足复杂业务的查询需求。**一个SQL可以搞定事情，为何要分开来写，而且还得在应用程序中多次执行SQL查询，再进行结果集的关联，这到底为什么要这么做呢？

乍一看，这样做复杂不说而且没有什么好处，原本一条查询，这样却变成了多条查询。事实上，这样分解有如下的优势：

• 让缓存更高效。在应用程序中，可以很方便地缓存单表查询结果对应的结果对象，便于后续任何时候可以直接从结果对象中获取数据。
• 分解查询后，执行单个查询可以减少表锁的竞争。
• 在程序应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。
• 单表查询效率高于多表复杂查询。
• 减少冗余记录的查询。在程序应用层关联，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需要重复地访问一部分数据记录。从这点来看，这样的重构还可能减少网络和内存的消耗。

查询切分

有时候对于一个大查询，即：结果集很大的查询，我们需要采用“分而治之”的思想，将大查询切分为小查询，每个查询功能完全一样，只是完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果。通俗来讲，就是对where条件的过滤范围进行切分，每次只查询其中一部分数据，即：类似于分页查询。

这样做，不管对于SQL查询本身，还是对于上层业务来说，都是很小的开销。最典型的的案例就是分页查询，目前各类框架都有了很好的支持，如：MyBatis等，只需在实际使用时稍加留意就可避免。

执行计划

使用执行计划EXPLAIN关键字，可以使我们知道MySQL是如何执行SQL语句的，这样可以帮助我们分析我们的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉我们索引主键是如何被利用的，数据表是如何被搜索或排序的....等等。

语法格式是：

EXPLAIN SELECT语句;

通过执行计划结果，将会指导我们进一步来重构SQL语句，如：增加索引、调整索引顺序、避免使用某些函数等等。

关于执行计划，后续章节将会单独详细讲解。

遵守原则

在平时写SQL时，养成好的习惯，多加留意，很大程度上就会避免一些SQL性能问题。汇总如下：

• 永远为每张表设置一个ID主键。
• 避免使用SELECT *。
• 为搜索字段建立索引。
• 在Join表的时候使用对应类型的列，并将其索引。
• 尽可能地使用NOT NULL。
• 越小的列会越快。
• 当只要一行数据时使用LIMIT 1。
• 操作符的优化，尽量不采用不利于索引的操作符，目的就是为了避免全表扫描。 1）in 和 not in慎用，尽量用 between代替in，用 not exists 代替 not in 2）is null和is not null慎用 3）!=或