30个SQL性能优化技术

编号	优化技术	描述	示例
1	使用EXPLAIN	分析SQL语句的执行计划，识别潜在的性能问题。	`EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;`
2	索引使用	创建合适的索引来加速查询，特别是WHERE子句和JOIN操作。	`CREATE INDEX idx_department_id ON employees(department_id);`
3	避免SELECT *	只选择需要的列，减少数据传输量。	`SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees;`
4	使用JOIN而不是子查询	JOIN通常比子查询性能更高。	`SELECT e.name, d.name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.id;`
5	索引覆盖查询	使用索引覆盖查询，避免访问表的实际数据。	`CREATE INDEX idx_employee_name ON employees(name);`
6	LIMIT分页	对分页查询使用LIMIT子句来减少返回结果集。	`SELECT * FROM employees ORDER BY employee_id LIMIT 10 OFFSET 20;`
7	使用临时表和表变量	对复杂查询使用临时表或表变量来分步处理数据。	`CREATE TEMPORARY TABLE temp_table AS SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;`
8	使用批量操作	避免逐行处理数据，使用批量操作提高效率。	`INSERT INTO employees (name, department_id) VALUES ('Alice', 1), ('Bob', 2);`
9	使用EXISTS而不是IN	对于子查询，EXISTS通常比IN性能更好。	`SELECT * FROM employees e WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM departments d WHERE d.id = e.department_id);`
10	使用正确的数据类型	为列选择合适的数据类型，避免不必要的类型转换。	`CREATE TABLE employees (id INT, name VARCHAR(50), salary DECIMAL(10, 2));`
11	避免函数在索引列上	在索引列上使用函数会导致索引失效。	`SELECT * FROM employees WHERE birth_date = '1980-01-01';`
12	适当的JOIN顺序	优化JOIN操作的顺序，使小表先参与JOIN。	`SELECT e.name, d.name FROM (SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10) e JOIN departments d ON e.department_id = d.id;`
13	使用合适的连接方式	根据需求选择INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN或FULL JOIN。	`SELECT e.name, d.name FROM employees e LEFT JOIN departments d ON e.department_id = d.id;`
14	避免冗余数据	避免重复的数据存储和计算，减少不必要的开销。	删除重复的数据行，保持数据的唯一性。
15	使用索引提示	使用索引提示强制优化器使用特定的索引。	`SELECT /+ INDEX(e idx_employee_name) / * FROM employees e WHERE name = 'Alice';`
16	使用约束和外键	使用约束（如外键、唯一键）来保持数据完整性和优化查询。	`ALTER TABLE employees ADD CONSTRAINT fk_department FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id);`
17	使用适当的隔离级别	根据业务需求选择合适的事务隔离级别，避免不必要的锁竞争。	`SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;`
18	定期重建索引	定期重建和重组索引，保持索引的高效性。	`ALTER INDEX idx_employee_name REBUILD;`
19	分区表	对大表使用分区，提高查询性能和维护效率。	`CREATE TABLE employees_part (id INT, name VARCHAR(50)) PARTITION BY RANGE (id) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1000), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000));`
20	优化排序操作	对排序列创建索引或使用索引覆盖查询来优化ORDER BY操作。	`CREATE INDEX idx_employee_name ON employees(name);`
21	规范化数据库	设计规范化的数据库结构，减少数据冗余。	将数据拆分成多个表以减少数据冗余。
22	适度反规范化	在性能关键的地方适度反规范化，减少JOIN操作。	将频繁使用的联合数据存储在同一个表中。
23	垂直分割	将表按照列分割成多个小表，优化查询性能。	将一个大表分割成多个表，每个表包含不同的列。
24	水平分割	将表按照行分割成多个小表或分区，减少数据量。	将一个大表分割成多个小表，每个表包含不同的行。
25	使用合适的存储引擎	根据应用需求选择合适的存储引擎（如InnoDB、MyISAM）。	`CREATE TABLE employees (id INT, name VARCHAR(50)) ENGINE = InnoDB;`
26	减少数据类型的使用	尽量使用较少的数据类型，优化存储和查询性能。	`CREATE TABLE employees (id INT, name VARCHAR(50));`
27	避免使用NULL	尽量避免在列中使用NULL，使用默认值替代。	`CREATE TABLE employees (id INT, name VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '');`
28	数据库分区	根据业务需求对数据库进行分区，提高查询性能。	使用数据库的分区功能将大表分区。
29	配置数据库缓存	根据内存大小配置数据库缓存，提高查询性能。	调整数据库的缓存参数，例如MySQL的`innodb_buffer_pool_size`。
30	调整数据库连接池	根据负载调整数据库连接池的大小，提高并发处理能力。	调整数据库连接池的配置，例如最大连接数。

这些优化技术涵盖了查询优化、索引使用、数据设计、系统配置等方面，通过合理使用这些技术，可以显著提高SQL的性能。每个技术都附有示例，帮助更好地理解和应用这些优化技巧。

本文来自公众号:多课网

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