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MySQL 高效 SQL 使用 技巧详解

一、为什么需要优化 SQL？

• 性能瓶颈：慢查询导致数据库负载升高，响应时间延长。
• 资源浪费：低效 SQL 可能占用大量 CPU、内存和磁盘 I/O。
  目标：通过优化 SQL 将查询性能提升 10 倍以上，降低硬件成本。

二、核心优化原则

1. 索引优先：为高频查询字段添加索引。
2. 减少数据量：避免全表扫描，缩小查询范围。
3. 简化逻辑：用 JOIN 替代子查询，避免复杂嵌套。
4. 事务控制：缩短事务长度，减少锁竞争。

三、高效 SQL 实战技巧

1. 索引优化

（1）创建复合索引

-- 为 (user_id, create_time) 创建复合索引
CREATE INDEX idx_user_time ON orders(user_id, create_time);

适用场景：排序、范围查询（如 BETWEEN）。

（2）覆盖索引

-- 查询字段包含在索引中，避免回表
SELECT user_id, create_time FROM orders WHERE user_id = 100;

索引建议：

CREATE INDEX idx_user_time_covering ON orders(user_id, create_time) INCLUDE (status);

（3）避免索引失效

错误写法	正确写法	原因
WHERE price > 100 OR status = 'paid'	WHERE price > 100 AND status = 'paid'	OR 导致索引失效
WHERE name LIKE '%test'	WHERE name LIKE 'test%'	前缀模糊查询可利用索引

2. 查询优化

（1）使用 EXPLAIN 分析执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

关键指标：

• type: 连接类型（理想值：ref、eq_ref）。
• key: 使用的索引（NULL 表示全表扫描）。
• rows: 预估扫描行数（越小越好）。

（2）分页优化

原查询（慢）：

SELECT * FROM products LIMIT 100000, 10;

优化后（利用覆盖索引）：

SELECT id, name FROM products 
WHERE id > (SELECT id FROM products LIMIT 100000, 1)
LIMIT 10;

（3）批量操作替代循环

错误写法：

for item in data:cursor.execute("INSERT INTO logs VALUES (%s)", item)

正确写法：

INSERT INTO logs (col1, col2) VALUES 
(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');

3. 事务与锁优化

（1）减少锁粒度

-- 行级锁示例（InnoDB 默认）
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 100;

（2）缩短事务长度

反模式：

START TRANSACTION;
SELECT * FROM large_table; -- 耗时操作
UPDATE orders SET status = 'paid';
COMMIT;

优化后：

START TRANSACTION;
UPDATE orders SET status = 'paid';
COMMIT;

4. 存储引擎选择

引擎	特点	适用场景
InnoDB	支持事务、行级锁、外键	高并发读写（如电商订单）
MyISAM	表级锁、不支持事务	读多写少（如日志表）
Memory	内存存储、速度极快	临时数据缓存

四、高级优化技巧

1. 子查询转 JOIN

原查询：

SELECT * FROM orders 
WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE city = 'Shanghai');

优化后：

SELECT o.* 
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.city = 'Shanghai';

2. 避免 SELECT *

反模式：

SELECT * FROM employees;

正确写法：

SELECT id, name, email FROM employees;

3. 使用 LIMIT 限制结果集

-- 快速获取最新记录
SELECT * FROM logs ORDER BY create_time DESC LIMIT 10;

五、实战案例：优化电商订单查询

优化前 SQL

SELECT * FROM orders 
WHERE user_id = 100 AND status = 'paid'
ORDER BY create_time DESC;

问题：

• 全表扫描（无索引）。
• 回表查询所有字段。

优化步骤

1. 添加复合索引：

   CREATE INDEX idx_user_status_time ON orders(user_id, status, create_time);
   

2. 仅查询必要字段：

   SELECT id, amount, create_time 
   FROM orders 
   WHERE user_id = 100 AND status = 'paid'
   ORDER BY create_time DESC;
   

优化后效果

• 查询时间：从 2.1 秒降至 0.05 秒。
• 索引覆盖度：100%（无需回表）。

六、注意事项

1. 索引维护成本

• 索引过多会降低写入性能。
• 建议：为查询频率高的字段创建索引。

2. 慢查询日志

-- 开启慢查询日志（超过 2 秒的查询）
SET GLOBAL slow_query_log = ON;
SET GLOBAL long_query_time = 2;

3. 测试环境验证

# 使用 sysbench 压测
sysbench --test=oltp --oltp-table-size=1000000 --mysql-user=root run

七、总结：高效 SQL 检查表

优化项	操作	工具/命令
索引	使用 EXPLAIN 分析执行计划	EXPLAIN
查询	避免 SELECT *，使用覆盖索引	EXPLAIN
事务	缩短事务长度，减少锁竞争	监控 InnoDB_row_lock_waits
存储引擎	根据场景选择合适引擎	SHOW TABLE STATUS
慢查询	开启慢查询日志并分析	pt-query-digest