SQL性能优化技巧整理汇总

发布时间：2024-12-19 14:36

SQL数据库管理：掌握SQL查询和优化 #生活技巧# #工作学习技巧# #编程语言学习路径#

索引优化
SQL优化
数据表设计优化
索引优化
索引的数据结构是 B+Tree，而 B+Tree 的查询性能是比较高的，所以，建立索引能提升 SQL 的查询性能。

1、建立普通索引
对经常出现在 where 关键字后面的表字段建立对应的索引。

2、建立复合索引
如果 where 关键字后面常出现的有几个字段，可以建立对应的复合索引。

要注意可以优化的一点是：将单独出现最多的字段放在前面。

例如现在我们有两个字段 a 和 b 经常会同时出现在 where 关键字后面：

select * from t where a = 1 and b = 2; * Q1 *
也有很多 SQL 会单独使用字段 a 作为查询条件：

select * from t where a = 2; * Q2 *
此时，我们可以建立复合索引 index(a,b)。因为不但 Q1 可以利用复合索引，Q2 也可以利用复合索引。

3、最左前缀匹配原则
如果我们使用的是复合索引，应该尽量遵循最左前缀匹配原则。MySQL 会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。

假如此时我们有一条 SQL ：

select * from t where a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4;
那么我们应该建立的复合索引是：index(a,b,d,c) 而不是 index(a,b,c,d)。因为字段 c 是范围查询，当 MySQL 遇到范围查询就停止索引的匹配了。

大家也注意到了，其实 a,b,d 在 SQL 的位置是可以任意调整的，优化器会找到对应的复合索引。

还要注意一点的是：最左前缀匹配原则不但是复合索引的最左 N 个字段；也可以是单列（字符串类型）索引的最左 M 个字符。

例如我们常说的 like 关键字，尽量不要使用全模糊查询，因为这样用不到索引；
所以建议是使用右模糊查询：select * from t where name like ‘李%’（查询所有姓李的同学的信息）。
4、索引下推
很多时候，我们还可以复合索引的索引下推来优化 SQL 。

例如此时我们有一个复合索引：index(name,age) ，然后有一条 SQL 如下：

select * from user where name like ‘张%’ and age = 10 and sex = ‘m’;
根据复合索引的最左前缀匹配原则，MySQL 匹配到复合索引 index(name,age)

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