性能调优攻略|SQL语句优化（高性能sql调优精要与案例解析）
mhr18 2024-10-20 06:44 21 浏览 0 评论
1/ 前言
关于 MySQL 优化的方式在《千万级的大表！MySQL这样优化更好》文章已经有提到过。今天我们是谈谈关于 SQL 语句的优化部分。
日常 SQL 性能优化过程中，会借助一些查询分析工具来帮忙，例如：
Solarwinds的SQL Query Analyzer；
MySQL 的SQL Query Analyzer；
Oracle 的SQL Performance Analyzer；
微软的SQL Query Analyzer；
其中 MySQL 我们还可以使用 explain 工具来查看 SQL 语句的执行计划（Execution Plan）。
2/ 性能优化
对于 SQL 的性能优化，主要通过以下几个维度来讨论：
2.1/ 全表检索
例1：SELECT * FROM user WHERE name = "xxx";
这样的 SQL 语句基本上是全表查找，线性复杂度为 O(n)，记录数越多，性能也就越差。对于这种情况，我们可以有以下两种方法来提示性能：
分表，将大记录数分割成几块小的记录数；
索引，针对name 字段建立索引，对于B-Tree索引的复杂度基本上是 O(logn)；
2.2/ 索引
针对已建立索引字段，在 WHERE 和 ORDER BY 子句中 ，尽量不要在字段上做计算、类型转换、函数、空值判断、字段连接等操作，因为这些操作将会破坏索引原本的性能。
2.3/ 多表查询
关系型数据库最多的操作就是多表查询，多表查询主要有三个关键字，EXISTS、IN 和 JOIN。基本来说，现在的数据引擎对 SQL 语句优化得都很好了，EXISTS、IN 和 JOIN 在结果上有些不同，但性能基本上都差不多。
对于 JOIN 有三种实现算法，
嵌套循环（MySQL 只支持这种）
排序归并，将两个表按照查询字段排序，再合并。
Hash 的 JOIN，主要解决嵌套循环的 O(logn)的复杂度，使用一个临时的 Hash 表来标识；
2.4/ 部分结果集
MySQL 中的 LIMIT、Oracle 的 ROWNUM、SQL Server 里的 TOP 都是在限制前几条的返回结果。这样给数据库引擎很多可以调优的空间。
2.5/ 字符串
由于字符串在 SQL 中操作性能比较差，因此在创建数据结构时，我们的基本上原则是：能用数字表示的尽量使用数字来表示，如：时间、工号等。
2.6/ 全文检索
对于Text 类的文本字段查询，尽量不使用 LIKE 来做全文检索，如果需要全文检索功能，可以尝试使用第三方组件，如 Sphinx、ELK等。
2.7/ 其它
不用 SELECT *，明确指出各个字段，多表查询一定要在字段名前加上表名。
不用 HAVING，因为会遍历所有的记录，性能极差。
尽可能地使用 UNION ALL取代 UNION。
索引过多，INSERT 和 DELETE 会越慢，UPDATE 如果是多数索引，也会慢，但如果只是一个索引，则只会影响一个索引表。
还有一点重要的，数据库的各种操作都需要大量的内存，所以要保证服务器有足够的内存。特别是针对 多表查询的 SQL 语句，更是相当的耗内存。
3/ 总结
对 SQL 语句的性能优化，这里只是提供一个优化方向或约定。在日常使用过程还是根据具体使用场景和方式来决定，没有绝对的方式。
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