sql语句优化

sql语句没写好可能导致：

1）网速不给力，不稳定。

2）服务器内存不够，或者sql 被分配的内存不够。

3）sql语句设计不合理

4）没有相应的索引，索引不合理

5）没有有效的索引视图

6）表数据过大没有有效的分区设计

7）数据库设计太2，存在大量的数据冗余

8）索引列上缺少相应的统计信息，或者统计信息过期

 

那么怎么对sql进行优化呢？

1.不查询多余的行与列

　尽量不要使用 select  * 去查询，应该使用具体的那一列代替 * ，避免多余不需要使用的列。

   使用where条件判断具体要查询的数据避免查询出多余的列。

   使用distinct关键词避免重复的列。

2.谨慎使用distinct关键字

　distinct在查询一个字段或者很少字段的情况下使用，会避免重复数据的出现，给查询带来优化效果。

   但是查询字段很多的情况下使用，则会大大降低查询效率。

3.连接查询的优化

　首先你要弄明白你想要的数据是什么样子的，然后再做出决定使用哪一种连接，这很重要。

　各种连接的取值大小为：

          内连接结果集大小取决于左右表满足条件的数量

　　  左连接取决与左表大小，右相反。

         完全连接和交叉连接取决与左右两个表的数据总数量

4.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

 select id from t where num is null    --可以在num这个列上给个默认约束等于0 然后 num = 0

5.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

 select id from t where num=10 or num=20  --这种不就是相当于是个in吗？ in不就是不走引索的吗
　　 #可以这样查询：
　　 select id from t where num=10
　　 union all
　　 select id from t where num=20

 

 6.模糊搜索

select id from t where name like '%abc%'  --也将导致全表扫描

　　'%abc' 这种也将导致全表扫描，尽量使用 'abc%' ---后通配 走索引 前通配 走全表。

　　若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)
　--　对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

8.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)
　　用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

9.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

10.不使用子查询

select * from t1 where id in(select id from t2 where name='simplewu');--避免使用

子查询在mysql5.5版本里，内部执行计划器是这样执行的：先查外表再匹配内表，而不是先查内表t2，当外表的数据很大时，查询速度会非常慢。
在mariadb10/mysql5.6版本里，采用join关联方式对其进行了优化，这条sql会自动转换为

select t1.* from t1 join t2 on t1.id = t2.id where t2.name="simplewu";

11. !=或者<>(不等于），可能导致不走索引，也可能走 index fast full scan

不知道sql语句是否走引索？可以这样

explain  select * from cnblogs_blog where bno = 1