MySQL优化SQL语句的技巧

来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《MySQL优化SQL语句的技巧》，介绍一下MySQL优化、SQL语句，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。

一、分解SQL

有时候对于一个复杂SQL，我们首先想到的是是否需要将一个复杂SQL分解成多个简单SQL，来完成相同业务处理结果。

在以前，大家总是强调需要数据库层来完成尽可能的工作，这也就不难理解在一些老的产品、项目中时常会看见很多超级复杂、超级长的SQL语句，这样做的逻辑在以前认为多次交互，在网络带宽、程序与数据库间网络通信等方面是一件代价很高的事情。然后在现在，无论是带宽还是延迟，网络速度比以前要快的很多，多次交互也没有太大的问题。即使在一个通用服务器上，也能够运行每秒超过10万的查询，所以运行多个小查询现在已经不是大问题了。

复杂SQL的分解，在面对超级复杂SQL语句时，性能提升尤为明显。所以，在面对超级复杂SQL语句，并且存在性能问题时，推荐分解为小查询来进行优化。

不过，在应用设计的时候，如果一个查询能够胜任并且不会产生性能问题，这时完全可以用一个稍微复杂的SQL来完成的，倘若再死板的强制拆分成多个小查询是不明智的。

在当今很多高性能的应用系统中，都是极力推荐使用单表操作，然后将单表查询结果在应用程序中进行关联，以满足复杂业务的查询需求。一个SQL可以搞定事情，为何要分开来写，而且还得在应用程序中多次执行SQL查询，再进行结果集的关联，这到底为什么要这么做呢？

乍一看，这样做复杂不说而且没有什么好处，原本一条查询，这样却变成了多条查询。事实上，这样分解有如下的优势：

• 让缓存更高效。在应用程序中，可以很方便地缓存单表查询结果对应的结果对象，便于后续任何时候可以直接从结果对象中获取数据。
• 分解查询后，执行单个查询可以减少表锁的竞争。
• 在程序应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。
• 单表查询效率高于多表复杂查询。
• 减少冗余记录的查询。在程序应用层关联，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需要重复地访问一部分数据记录。从这点来看，这样的重构还可能减少网络和内存的消耗。
  

二、查询切分

有时候对于一个大查询，即：结果集很大的查询，我们需要采用“分而治之”的思想，将大查询切分为小查询，每个查询功能完全一样，只是完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果。通俗来讲，就是对where条件的过滤范围进行切分，每次只查询其中一部分数据，即：类似于分页查询。

这样做，不管对于SQL查询本身，还是对于上层业务来说，都是很小的开销。最典型的的案例就是分页查询，目前各类框架都有了很好的支持，如：MyBatis等，只需在实际使用时稍加留意就可避免。

三、执行计划

使用执行计划EXPLAIN关键字，可以使我们知道MySQL是如何执行SQL语句的，这样可以帮助我们分析我们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我们索引主键是如何被利用的，数据表是如何被搜索或排序的…等等。

语法格式是：

EXPLAIN SELECT语句;

通过执行计划结果，将会指导我们进一步来重构SQL语句，如：增加索引、调整索引顺序、避免使用某些函数等等。

关于执行计划，后续章节将会单独详细讲解。

四、遵守原则

在平时写SQL时，养成好的习惯，多加留意，很大程度上就会避免一些SQL性能问题。汇总如下：

• 永远为每张表设置一个ID主键。
• 避免使用SELECT *。
• 为搜索字段建立索引。
• 在Join表的时候使用对应类型的列，并将其索引。
• 尽可能的使用NOT NULL。
• 越小的列会越快。
• 当只要一行数据时使用LIMIT 1。
• 操作符的优化，尽量不采用不利于索引的操作符，目的就是为了避免全表扫描。
  

             1）in 和not in慎用，尽量用between代替in，用 not exists 代替 not in
             2）is null和is not null慎用
             3）!=或操作符能不用就不用，否则将使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

五、使用查询缓存

当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放入一个缓存中，这样后续的相同查询就不用操作而直接访问缓存结果了。

MySQL查询缓存保存查询返回的完整结果。当查询命中该缓存，MySQL会like返回结果，跳过了解析、优化和执行截断。

这是提高查询性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL引擎处理的，通常MySQL默认是不开启查询缓存的，需要手动开启。

查询缓存对应用程序是完全透明的。应用程序无需关心MySQL是通过查询返回的还是实际执行返回的结果。事实上，这两种方式执行的结果是完全相同的。换句话说，查询缓存无需使用任何语法。

随着现在的通用服务器越来越强大，查询缓存被发现是一个影响服务器扩展性的因素。它可能成为整个服务器的资源竞争单点，在多核服务器上还可能导致服务器僵死。所以大部分时候应该默认关闭查询缓存，如果查询缓存作用很大的话，可以配置个几十兆的小缓存空间。（在选择时，需要进行权衡）

关于查询缓存有如下参数可供配置：

• query_cache_type

是否打开查询缓存。可以设置OFF、ON、DEMAND，DEMAND表示只有在查询语句中明确写入sql_cache的语句才放入查询缓存。

• query_cache_size
  

查询缓存使用的总内存空间，单位是字节。这个值必须是1024的整倍数，否则实际分配的数据会和指定的大小有区别。

• query_cache_min_res_unit
  

在查询缓存中分配内存块时的最小单位。

• query_cache_limit

缓存的最大查询结果。如果查询结果大于这个值，则不会被缓存。因为查询缓存在数据生成的时候就开始尝试缓存数据，所以只有当结果全部返回后，MySQL才知道查询结果是否超出限制。

关于查询缓存，后续章节将会单独详细讲解。

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