MySQL 常见优化方法

IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。

例如：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语句指明字段名称

SELECT*增加很多不必要的消耗（CPU、IO、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

当只需要一条数据的时候，使用limit 1

这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

or 两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union（必要的时候）的方式来代替“or”会得到更好的效果。

尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

不使用ORDER BY RAND()

select idfrom `dynamic`order by rand() limit 1000;

上面的SQL语句，可优化为：

select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2on t1.id > t2.nidlimit 1000;

in 和 exists、not in 和 not exists

select * from 表 A where id in (select id from 表 B)

上面SQL语句相当于

select * from 表 A where exists(select * from 表 B where 表 B.id=表A.id) 

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），

如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。

所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in 和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in 可能存在逻辑问题。

如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句？

原SQL语句：

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表) 

高效的SQL语句：

select colname …from A 表 Left join B 表 on where a.id = b.id where b.id is null

使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from product limit 866613, 20 

使用上述SQL语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：

可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。

SQL可以采用如下的写法：

select id,name from productwhere id > 866612 limit 20 11

分段查询在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

避免在 where 子句中对字段进行null值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

答案：使用全文索引。在我们查询中经常会用到 select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like ‘%zhangsan%’;  这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的SQL语法是：

ALTER TABLE `dynamic_201606`ADD FULLTEXTINDEX `idx_user_name` (`user_name`); 

使用全文索引的SQL语句是：

select id,fnum,fdstfrom dynamic_201606where match(user_name) against(‘zhangsan'in boolean mode); 

注意：

在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

避免在where子句中对字段进行表达式操作

比如：

select user_id,user_projectfrom user_base where age*2=36; 

中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：

select user_id,user_projectfrom user_basewhere age=36/2;

避免隐式类型转换

where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。

所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

关于JOIN优化

LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B表为驱动表。

注意：

1）MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：

1 select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;

2）尽量使用inner join，避免left join：

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

3）合理利用索引：

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

4）利用小表去驱动大表：

从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

5）巧用STRAIGHT_JOIN：

inner join是由MySQL选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。