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你好，我是可乐
刷到一篇SQL语句性能优化策略的文章，共52条，值得阅读与收藏
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1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。
3、应尽量避免在where子句中使用!=或操作符，MySQL只有对以下操作符才使用索引：=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。
4、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，可以使用UNION合并查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20。
5、in和not in也要慎用sql语句创建外键约束，否则会导致全表扫描，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。
6、下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like‘%abc%’或者select id from t where name like‘%abc’若要提高效率，可以考虑全文检索。而select id from t where name like‘abc%’才用到索引。
7、如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。
8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作。
9、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)。
10、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。
11、应尽可能的避免更新clustered索引数据列， 因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。
12、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
13、尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
14、最好不要使用”“返回所有：select from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
15、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
16、使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
17、使用“临时表”暂存中间结果 ：
简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，但是临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在tempdb中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
18、一些SQL查询语句应加上nolock，读、写是会相互阻塞的，为了提高并发性能，对于一些查询，可以加上nolock，这样读的时候可以允许写，但缺点是可能读到未提交的脏数据。
使用nolock有3条原则：
19、常见的简化规则如下：
不要有超过5个以上的表连接（JOIN），考虑使用临时表或表变量存放中间结果。少用子查询，视图嵌套不要过深，一般视图嵌套不要超过2个为宜。
20、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL7.0以前是最重要的手段，例如医院的住院费计算。
21、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关，如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高。多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
22、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。
23、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。
存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL，可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。
24、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量=”，不要使用“>”。
28、索引的使用规范：
29、下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)=’5378’ (13秒)
SELECT * FROM record WHERE amount/30< 1000 （11秒）
SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)=’19991201’ （10秒）
分析：
WHERE子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引。
如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
SELECT * FROM record WHERE card_no like ‘5378%’ （< 1秒）
SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30 （< 1秒）
SELECT * FROM record WHERE date= ‘1999/12/01’ （< 1秒）
30、当有一批处理的插入或更新时，用批量插入或批量更新，绝不会一条条记录的去更新。
31、在所有的存储过程中，能够用SQL语句的，我绝不会用循环去实现。
例如：列出上个月的每一天，我会用connect by去递归查询一下，绝不会去用循环从上个月第一天到最后一天。
32、选择最有效率的表名顺序（只在基于规则的优化器中有效）：
Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表（基础表 driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。
如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。
33、提高GROUP BY语句的效率，可以通过将不需要的记录在GROUP BY之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果，但第二个明显就快了许多。
低效：
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP BY JOB
HAVING JOB =’PRESIDENT’
OR JOB =’MANAGER’
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB =’PRESIDENT’
OR JOB =’MANAGER’
GROUP BY JOB
34、SQL语句用大写，因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
35、别名的使用，别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
36、避免死锁，在你的存储过程和触发器中访问同一个表时总是以相同的顺序；事务应经可能地缩短，在一个事务中应尽可能减少涉及到的数据量；永远不要在事务中等待用户输入。
37、避免使用临时表，除非却有需要，否则应尽量避免使用临时表，相反，可以使用表变量代替；大多数时候(99%)，表变量驻扎在内存中，因此速度比临时表更快，临时表驻扎在TempDb数据库中，因此临时表上的操作需要跨数据库通信，速度自然慢。
38、最好不要使用触发器：
39、索引创建规则：
40、MySQL查询优化总结：
使用慢查询日志去发现慢查询，使用执行计划去判断查询是否正常运行，总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下。
久而久之性能总会变化，避免在整个表上使用count(*)，它可能锁住整张表，使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存，在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT，在WHERE、GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列，保持索引简单，不在多个索引中包含同一个列。
有时候MySQL会使用错误的索引，对于这种情况使用USE INDEX，检查使用SQL_MODE=STRICT的问题，对于记录数小于5的索引字段，在UNION的时候使用LIMIT不是是用OR。
为了避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE，不要用UPDATE去实现，不要使用MAX，使用索引字段和ORDER BY子句，LIMIT M，N实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用，在WHERE子句中使用UNION代替子查询，在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保数据在内存和查询速度快，考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销。
基准查询，包括使用服务器上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询，当负载增加在服务器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有问题的查询sql语句创建外键约束，在开发环境中产生的镜像数据中测试的所有可疑的查询。
41、MySQL备份过程：
42、查询缓冲并不自动处理空格，因此，在写SQL语句时，应尽量减少空格的使用，尤其是在SQL首和尾的空格（因为查询缓冲并不自动截取首尾空格）。
43、member用mid做标准进行分表方便查询么？一般的业务需求中基本上都是以username为查询依据，正常应当是username做hash取模来分表。
而分表的话MySQL的partition功能就是干这个的，对代码是透明的；在代码层面去实现貌似是不合理的。
44、我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。
45、在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON，在结束时设置SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
46、MySQL查询可以启用高速查询缓存。这是提高数据库性能的有效MySQL优化方法之一。当同一个查询被执行多次时，从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。
47、EXPLAIN SELECT查询用来跟踪查看效果：
使用EXPLAIN关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的。
48、当只要一行数据时使用LIMIT 1 ：
当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。
在这种情况下，加上LIMIT 1可以增加性能。这样一来，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
49、选择表合适存储引擎：
50、优化表的数据类型，选择合适的数据类型：
原则：更小通常更好，简单就好，所有字段都得有默认值，尽量避免null。
例如：数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整数类型。(mediumint就比int更合适)
比如时间字段：datetime和timestamp，datetime占用8个字节，而timestamp占用4个字节，只用了一半，而timestamp表示的范围是1970—2037适合做更新时间
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间。甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。
同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
51、字符串数据类型：char，varchar，text选择区别。
52、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
要一直奔赴在自己的热爱里
点个在看你最好看
