mysql优化秘籍

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2.2 由 SQL 编写导致的慢 SQL 优化

针对SQL编写导致的慢 SQL，优化起来还是相对比较方便的。正如上一节提到的正确的使用索引能加快查询速度，那么我们在编写 SQL 时就需要注意与索引相关的规则：

索引规范：

索引建议命名规则：idx_col1_col2[_colN]、uniq_col1_col2[_colN]（如果字段过长建议采用缩写）。
索引中的字段数建议不超过 5 个。
单张表的索引个数控制在 5 个以内。
InnoDB 表一般都建议有主键列，尤其在高可用集群方案中是作为必须项的。
建立复合索引时，优先将选择性高的字段放在前面。
UPDATE、DELETE 语句需要根据 WHERE 条件添加索引。
不建议使用 % 前缀模糊查询，例如 LIKE “%weibo”，无法用到索引，会导致全表扫描。
合理利用覆盖索引，例如：SELECT email，uid FROM user_email WHERE uid=xx，如果 uid 不是主键，可以创建覆盖索引 idx_uid_email（uid，email）来提高查询效率。
避免在索引字段上使用函数，否则会导致查询时索引失效。
确认索引是否需要变更时要联系 DBA。

应用规范：

避免使用存储过程、触发器、自定义函数等，容易将业务逻辑和DB耦合在一起，后期做分布式方案时会成为瓶颈。
考虑使用 UNION ALL，减少使用 UNION，因为 UNION ALL 不去重，而少了排序操作，速度相对比 UNION 要快，如果没有去重的需求，优先使用 UNION ALL。
考虑使用 limit N，少用 limit M，N，特别是大表或 M 比较大的时候。
减少或避免排序，如：group by 语句中如果不需要排序，可以增加 order by null。
统计表中记录数时使用 COUNT(*)，而不是 COUNT(primary_key) 和 COUNT(1)。

InnoDB 表避免使用 COUNT(*) 操作，计数统计实时要求较强可以使用 Memcache 或者 Redis，非实时统计可以使用单独统计表，定时更新。
做字段变更操作（modify column/change column）的时候必须加上原有的注释属性，否则修改后，注释会丢失。
使用 prepared statement 可以提高性能并且避免 SQL 注入。
SQL 语句中 IN 包含的值不应过多。
UPDATE、DELETE 语句一定要有明确的 WHERE 条件。
WHERE 条件中的字段值需要符合该字段的数据类型，避免 MySQL 进行隐式类型转化。
SELECT、INSERT 语句必须显式的指明字段名称，禁止使用 SELECT * 或是 INSERT INTO table_name values()。
INSERT 语句使用 batch 提交（INSERT INTO table_name VALUES(),(),()……），values 的个数不应过多。

三、分析诊断工具

在日常开发工作中，我们可以做一些工作达到预防慢 SQL 问题，比如在上线前预先用诊断工具对 SQL 进行分析。常用的工具有：

相关阅读:
查找（线性索引）
查找（顺序表&有序表）
数据结构图之六（关键路径）
数据结构图之五（拓扑排序）
数据结构图之四（最短路径--弗洛伊德算法）
数据结构图之三（最短路径--迪杰斯特拉算法）
数据结构图之二（最小生成树--克鲁斯卡尔算法）
数据结构图之二（最小生成树--普里姆算法）
数据结构图之一（基本概念，存储结构，两种遍历）
数据结构--堆

原文地址：https://www.cnblogs.com/jiahaoJAVA/p/11383559.html