避免使用select *

很多时候，我们写sql语句时，为了方便，喜欢直接使用select *，一次性查出表中所有列的数据。

反例：

select * from user where id=1;

在实际业务场景中，可能我们真正需要使用的只有其中一两列。查了很多数据，但是不用，白白浪费了数据库资源，比如：内存或者cpu。

此外，多查出来的数据，通过网络IO传输的过程中，也会增加数据传输的时间。

还有一个最重要的问题是：select *不会走覆盖索引，会出现大量的回表操作，而从导致查询sql的性能很低。

那么，如何优化呢？

正例：

select name,age from user where id=1;

用union all代替union

我们都知道sql语句使用union关键字后，可以获取排重后的数据。

而如果使用union all关键字，可以获取所有数据，包含重复的数据。

反例：

(select * from user where id=1) 
union 
(select * from user where id=2);

排重的过程需要遍历、排序和比较，它更耗时，更消耗cpu资源。

所以如果能用union all的时候，尽量不用union。

正例：

(select * from user where id=1) 
union all
(select * from user where id=2);

除非是有些特殊的场景，比如union all之后，结果集中出现了重复数据，而业务场景中是不允许产生重复数据的，这时可以使用union。

小表驱动大表

小表驱动大表，也就是说用小表的数据集驱动大表的数据集。

假如有order和user两张表，其中order表有10000条数据，而user表有100条数据。

这时如果想查一下，所有有效的用户下过的订单列表。

可以使用in关键字实现：

select * from order
where user_id in (select id from user where status=1)

也可以使用exists关键字实现：

select * from order
where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1)

批量操作

如果你有一批数据经过业务处理之后，需要插入数据，该怎么办？

反例：

for(Order order: list){
   orderMapper.insert(order):
}

该操作需要多次请求数据库，才能完成这批数据的插入。

但众所周知，我们在代码中，每次远程请求数据库，是会消耗一定性能的。而如果我们的代码需要请求多次数据库，才能完成本次业务功能，势必会消耗更多的性能。

那么如何优化呢？

正例：

orderMapper.insertBatch(list):

提供一个批量插入数据的方法。

insert into order(id,code,user_id) 
values(123,'001',100),(124,'002',100),(125,'003',101);

这样只需要远程请求一次数据库，sql性能会得到提升，数据量越多，提升越大。

但需要注意的是，不建议一次批量操作太多的数据，如果数据太多数据库响应也会很慢。批量操作需要把握一个度，建议每批数据尽量控制在500以内。如果数据多于500，则分多批次处理。

多用limit

有时候，我们需要查询某些数据中的第一条，比如：查询某个用户下的第一个订单，想看看他第一次的首单时间。

反例：

select id, create_date 
 from order 
where user_id=123 
order by create_date asc;

根据用户id查询订单，按下单时间排序，先查出该用户所有的订单数据，得到一个订单集合。然后在代码中，获取第一个元素的数据，即首单的数据，就能获取首单时间。

List<Order> list = orderMapper.getOrderList();
Order order = list.get(0);

虽说这种做法在功能上没有问题，但它的效率非常不高，需要先查询出所有的数据，有点浪费资源。

那么，如何优化呢？

正例：

select id, create_date 
 from order 
where user_id=123 
order by create_date asc 
limit 1;

使用limit 1，只返回该用户下单时间最小的那一条数据即可。

SQL查找是否"存在"，别再count了！

根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』，只有两种状态，那为什么在写SQL的时候，还要SELECT count(*) 呢？

无论是刚入道的程序员新星，还是精湛沙场多年的程序员老白，都是一如既往的count

**反例：**目前多数人的写法

多次REVIEW代码时，发现如现现象：

业务代码中，需要根据一个或多个条件，查询是否存在记录，不关心有多少条记录。普遍的SQL及代码写法如下

#### SQL写法:
SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2
 
#### Java写法:
int nums = xxDao.countXxxxByXxx(params);
if ( nums > 0 ) {
  //当存在时，执行这里的代码
} else {
  //当不存在时，执行这里的代码
}

推荐写法：

#### SQL写法:
SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1
 
#### Java写法:
Integer exist = xxDao.existXxxxByXxx(params);
if ( exist != NULL ) {
  //当存在时，执行这里的代码
} else {
  //当不存在时，执行这里的代码
}

SQL不再使用count，而是改用LIMIT 1，让数据库查询时遇到一条就返回，不要再继续查找还有多少条了

业务代码中直接判断是否非空即可

根据查询条件查出来的条数越多，性能提升的越明显，在某些情况下，还可以减少联合索引的创建

in中值太多

对于批量查询接口，我们通常会使用in关键字过滤出数据。比如：想通过指定的一些id，批量查询出用户信息。

sql语句如下：

select id,name from category
where id in (1,2,3...100000000);

如果我们不做任何限制，该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据，很容易导致接口超时。

这时该怎么办呢？

select id,name from category
where id in (1,2,3...100)
limit 500;

可以在sql中对数据用limit做限制。

不过我们更多的是要在业务代码中加限制，伪代码如下：

public List<Category> getCategory(List<Long> ids) {
   if(CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
      return null;
   }
   if(ids.size() > 500) {
      throw new BusinessException("一次最多允许查询500条记录")
   }
   return mapper.getCategoryList(ids);
}

还有一个方案就是：如果ids超过500条记录，可以分批用多线程去查询数据。每批只查500条记录，最后把查询到的数据汇总到一起返回。

不过这只是一个临时方案，不适合于ids实在太多的场景。因为ids太多，即使能快速查出数据，但如果返回的数据量太大了，网络传输也是非常消耗性能的，接口性能始终好不到哪里去。

增量查询

有时候，我们需要通过远程接口查询数据，然后同步到另外一个数据库。

反例：

select * from user;

如果直接获取所有的数据，然后同步过去。这样虽说非常方便，但是带来了一个非常大的问题，就是如果数据很多的话，查询性能会非常差。

这时该怎么办呢？

正例：

select * from user 
where id>#{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} 
limit 100;

按id和时间升序，每次只同步一批数据，这一批数据只有100条记录。每次同步完成之后，保存这100条数据中最大的id和时间，给同步下一批数据的时候用。

通过这种增量查询的方式，能够提升单次查询的效率。

高效的分页

有时候，列表页在查询数据时，为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能，我们一般会对查询接口做分页处理。

在mysql中分页一般用的limit关键字：

select id,name,age 
from user limit 10,20;

如果表中数据量少，用limit关键字做分页，没啥问题。但如果表中数据量很多，用它就会出现性能问题。

比如现在分页参数变成了：

select id,name,age 
from user limit 1000000,20;

mysql会查到1000020条数据，然后丢弃前面的1000000条，只查后面的20条数据，这个是非常浪费资源的。

那么，这种海量数据该怎么分页呢？

优化sql：

select id,name,age 
from user where id > 1000000 limit 20;

先找到上次分页最大的id，然后利用id上的索引查询。不过该方案，要求id是连续的，并且有序的。

还能使用between优化分页。

select id,name,age 
from user where id between 1000000 and 1000020;

需要注意的是between要在唯一索引上分页，不然会出现每页大小不一致的问题。

用连接查询代替子查询

mysql中如果需要从两张以上的表中查询出数据的话，一般有两种实现方式：子查询 和 连接查询。

子查询的例子如下：

select * from order
where user_id in (select id from user where status=1)

子查询语句可以通过in关键字实现，一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句，再运行外层的语句。

子查询语句的优点是简单，结构化，如果涉及的表数量不多的话。

但缺点是mysql执行子查询时，需要创建临时表，查询完毕后，需要再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。

这时可以改成连接查询。具体例子如下：

select o.* from order o
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1

join的表不宜过多

根据阿里巴巴开发者手册的规定，join表的数量不应该超过3个。

反例：

select a.name,b.name.c.name,d.name
from a 
inner join b on a.id = b.a_id
inner join c on c.b_id = b.id
inner join d on d.c_id = c.id
inner join e on e.d_id = d.id
inner join f on f.e_id = e.id
inner join g on g.f_id = f.id

如果join太多，mysql在选择索引的时候会非常复杂，很容易选错索引。

并且如果没有命中中，nested loop join 就是分别从两个表读一行数据进行两两对比，复杂度是 n^2。

所以我们应该尽量控制join表的数量。

正例：

select a.name,b.name.c.name,a.d_name 
from a 
inner join b on a.id = b.a_id
inner join c on c.b_id = b.id

如果实现业务场景中需要查询出另外几张表中的数据，可以在a、b、c表中冗余专门的字段，比如：在表a中冗余d_name字段，保存需要查询出的数据。

不过我之前也见过有些ERP系统，并发量不大，但业务比较复杂，需要join十几张表才能查询出数据。

所以join表的数量要根据系统的实际情况决定，不能一概而论，尽量越少越好。

join时要注意

我们在涉及到多张表联合查询的时候，一般会使用join关键字。

而join使用最多的是left join和inner join。

• left join：求两个表的交集外加左表剩下的数据。

• inner join：求两个表交集的数据。

使用inner join的示例如下：

select o.id,o.code,u.name 
from order o 
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;

如果两张表使用inner join关联，mysql会自动选择两张表中的小表，去驱动大表，所以性能上不会有太大的问题。

使用left join的示例如下：

select o.id,o.code,u.name 
from order o 
left join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;

如果两张表使用left join关联，mysql会默认用left join关键字左边的表，去驱动它右边的表。如果左边的表数据很多时，就会出现性能问题。

控制索引的数量

众所周知，索引能够显著的提升查询sql的性能，但索引数量并非越多越好。

因为表中新增数据时，需要同时为它创建索引，而索引是需要额外的存储空间的，而且还会有一定的性能消耗。

阿里巴巴的开发者手册中规定，单表的索引数量应该尽量控制在5个以内，并且单个索引中的字段数不超过5个。

mysql使用的B+树的结构来保存索引的，在insert、update和delete操作时，需要更新B+树索引。如果索引过多，会消耗很多额外的性能。

那么，问题来了，如果表中的索引太多，超过了5个该怎么办？

这个问题要辩证的看，如果你的系统并发量不高，表中的数据量也不多，其实超过5个也可以，只要不要超过太多就行。

但对于一些高并发的系统，请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。

那么，高并发系统如何优化索引数量？

能够建联合索引，就别建单个索引，可以删除无用的单个索引。

将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如：Elastic Seach、HBase等，在业务表中只需要建几个关键索引即可。

选择合理的字段类型

char表示固定字符串类型，该类型的字段存储空间的固定的，会浪费存储空间。

alter table order 
add column code char(20) NOT NULL;

varchar表示变长字符串类型，该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度调整，不会浪费存储空间。

alter table order 
add column code varchar(20) NOT NULL;

如果是长度固定的字段，比如用户手机号，一般都是11位的，可以定义成char类型，长度是11字节。

但如果是企业名称字段，假如定义成char类型，就有问题了。

如果长度定义得太长，比如定义成了200字节，而实际企业长度只有50字节，则会浪费150字节的存储空间。

如果长度定义得太短，比如定义成了50字节，但实际企业名称有100字节，就会存储不下，而抛出异常。

所以建议将企业名称改成varchar类型，变长字段存储空间小，可以节省存储空间，而且对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

我们在选择字段类型时，应该遵循这样的原则：

• 能用数字类型，就不用字符串，因为字符的处理往往比数字要慢。

• 尽可能使用小的类型，比如：用bit存布尔值，用tinyint存枚举值等。

• 长度固定的字符串字段，用char类型。

• 长度可变的字符串字段，用varchar类型。

• 金额字段用decimal，避免精度丢失问题。

还有很多原则，这里就不一一列举了

提升group by的效率

我们有很多业务场景需要使用group by关键字，它主要的功能是去重和分组。

通常它会跟having一起配合使用，表示分组后再根据一定的条件过滤数据。

反例：

select user_id,user_name from order
group by user_id
having user_id <= 200;

这种写法性能不好，它先把所有的订单根据用户id分组之后，再去过滤用户id大于等于200的用户。

分组是一个相对耗时的操作，为什么我们不先缩小数据的范围之后，再分组呢？

正例：

select user_id,user_name from order
where user_id <= 200
group by user_id

使用where条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。

索引优化

sql优化当中，有一个非常重要的内容就是：索引优化。

很多时候sql语句，走了索引，和没有走索引，执行效率差别很大。所以索引优化被作为sql优化的首选。

索引优化的第一步是：检查sql语句有没有走索引。

那么，如何查看sql走了索引没？

可以使用explain命令，查看mysql的执行计划。

例如：

explain select * from `order` where code='002';

结果：

通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：