SQL优化总结

做业务的同学应该深有体会当数据量起来或访问量翻倍后，会出现sql查询缓慢，甚至抛出异常，无法得到正确的结果。这时候sql优化就相当必要了。正确的SQL优化，可以达到20%的时间获得80%的性能。遵循一些基本的原则，就能达到sql优化的效果，一下是我总结的几点，失误之处，望各位大侠指正。

1、检查索引

索引就像字典的目录一样，可以加速查询的效果。然而索引并不是越多越好，索引也会影响插入数据的效率。

1)最左前缀匹配原则

会一直向右匹配知道遇到范围查询(<,>,between,like)就停止匹配，比如简历(a,b,c,d)顺序索引，执行a=1 and b=2 and c>3 and d=4，这时d是不走索引的。

                2)尽量选择区分度高的列作为索引(性别、状态等字段)

3)索引列不能参与计算

b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有的元素都应用函数才能比较，成本太大。

                4)为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

               

               聚集索引（索引叶子就是数据本身）的适用情况

包含大量非重复值的列、被连续访问的列、返回大型结果集的查询、经常需要排序、分组和联合操作的列

2、限制结果集

尽量减少返回的结果行，包括行数和字段列数

结果集过大可能带来极重的磁盘IO,更有可能把数据库缓冲区中其他缓存数据挤出，使得这些数据下次必须再从磁盘读取。

3、尽量减少表连接

连接的表越多，其编译的时间和开销越大，性能也越不好控制。

                outer join也非常不好，会对左表和右表查询所有行。尽量使用inner join

4、OLAP和OLTP模块要分开

先来了解下OLTP和OLAP的概念：

OLTP 联机事务处理（on-line transaction processing）系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；
OLAP 联机分析处理（On-Line Analytical Processing）系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 

OLAP往往需要扫描整个表做统计分析，索引对这样的语句几乎没用。所以很难对OLAP类型的sql语句进行优化。

5、优化查询

 避免在where使用！=、<>、is null、like前置%、or、in、not in、  都会导致执行引擎放弃索引而进行全表扫描