SQL优化的一些知识

（本文主要讲解SQL的优化，不涉及数据库配置方面的调整，关于数据库如何配置，等之后有时间再写，此内容结合工做经验和网上内容简要总结，不足之处还请多多指正）

1.问什么须要对SQL进行优化？

程序上线使用的初期，因为业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也没法判断SQL对程序的运行效率有多大，故不多针对SQL进行专门优化（注释1）。而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序运行效率的影响逐渐增大，此时对SQL的优化就颇有必要。

2.SQL优化的原则

SQL优化的原则就是尽一切可能提升SQL的执行效率

3.SQL优化的方法

1）设计数据库表结构时，要对表作数量级和性能影响预测和评估，表的字段尽可能都设置default值，尽可能避免default为null，主要防止在执行SQL查询时直接将查询条件设置为null或者not null而致使数据库放弃索引，直接全表扫描；

2）SQL条件中容许出现库函数和左模糊查询，sql条件中库函数会致使数据库执行时放弃索引，直接全表扫描，而左模糊也是，直接就全表扫描了；

3）原则上，SQL条件中避免出现<>，in，not in，exists，not exists等操做符；

4）子查询中的实际查询结果要设置上限要求，且子查询必需要有索引支持，不然子查询也去扫描全表就悲剧了；

5）单个事务的SQL语句数量要有上限要求，不能前台一个提交操做，后台要去插入几十张表的数据，那若是是千万级用户数，基本上就光去插入数据了；

6）同上一条相似，单条SQL语句的数据影响量也要有上限要求，不能一个update操做更新了上千条数据；

7）尽可能减小多表关联的SQL，若是必须使用多表关联，也尽可能减小关联的表数量，且多表关联时，关联字段必须包含在查询索引中。多表关联SQL中尽可能不要使用视图和代理表。

8）充分利用索引，严禁出现表扫描。同时，建立表时也注意索引的字段顺序。

 

注释1：通常状况下，不一样的行业数据量水平相对而言是比较固定的，好比电信行业的数据主要以用户数为基准，按照省级行政单位划分，数量级在千万到亿级之间。而法院的数据主要以案件数为基准，按照市级行政单位划分，数量级在百万到千万之间。（这里只是简要描述一下，实际数据量比这个大得多啊~）通常状况下，系统上线前都会针对不一样行业不一样地区的数据量作一个估算，而后再经过超大数据量对系统进行性能测试。可是若是遇到技术升级更新或者部署方式发生改变（好比数据集中存放到云上或者分布式部署改成大集中部署），那数据量几乎是十倍百倍的增加，这时候前期SQL执行效率的问题就会暴露出来。

 

注释2：发现一个博客，写SQL优化描述的也比较到位，能够参考下：http://database.51cto.com/art/201407/445934.htm