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五个提升SQL语句性能的小窍门，进一步提升查询性能
发布时间：2025-11-05 08:14:08 来源：码上建站 作者：系统运维
在进行数据库操作时，个提优化SQL语句是语句提升性能和效率的关键步骤之一。无论是性能性处理大规模数据还是简单的查询，优化SQL语句都可以明显改善系统的窍门响应时间和资源利用率。
本文介绍五个实用的进步优化SQL的技巧，帮助读者更好地利用索引、提升避免性能瓶颈，查询并提高数据库的个提整体性能。
1 内连接说明
当涉及到多个表的语句连接查询时，通常使用join关键字。性能性
最常用的窍门连接方式是左连接和内连接。
left join：找到两个表的进步交集，并包含左表中剩余的提升数据。inner join：找到两个表的查询交集数据。以下是个提使用inner join的示例：
复制select o.id,o.code,u.name from order o inner join user u on o.user_id = u.id where u.status=1;1.2.3.4.如果两个表使用inner join关联，MySQL会自动选择两个表中的小表驱动大表，b2b供应网因此在性能上不会出现太多问题。
以下是使用left join的示例：
复制select o.id,o.code,u.name from order o left join user u on o.user_id = u.id where u.status=1;1.2.3.4.如果两个表使用left join关联，MySQL默认使用左连接关键字驱动右侧的表。如果左表中存在大量数据，则可能会出现性能问题。
需要注意的是，在使用left join查询时，应该将小表放在左侧，将大表放在右侧。如果可以使用inner join，应尽量避免使用left join。
2 限制索引的数量
众所周知，索引可以大幅提高SQL查询的性能，但索引的数量并不是越多越好。
因为当向表中添加新数据时，同时需要为其创建索引，而索引需要额外的存储空间和一定的性能消耗。
单个表中的索引数量应尽量控制在5个以内，单个索引中的字段数量也不应超过5个。
MySQL使用的IT技术网B+树结构来保存索引，B+树索引在插入、更新和删除操作时需要进行更新。如果索引过多，将消耗大量的额外性能。
那么，如果表中的索引过多，超过了5个怎么办呢？
这个问题需要辩证地看待。如果你的系统并发性较低，表中的数据量也不是很大，实际上可以使用超过5个的索引，只要不过度即可。
但对于一些高并发的系统，务必遵守单个表上不超过5个索引的限制。
那么，高并发系统如何优化索引的数量呢？
如果可以建立联合索引，就不要建立单个索引，可以删除一些无用的单个索引。
将一些查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如Elastic Seach、HBase等，只需在业务表中建立少量的源码库关键索引即可。
3 选择适当的字段类型
char表示固定长度的字符串类型，该类型的字段存储空间是固定的，会浪费存储空间。
复制alter table order add column code char(20) NOT NULL;1.2.varchar表示可变长度的字符串类型，该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度进行调整，不会浪费存储空间。
复制alter table order add column code varchar(20) NOT NULL;1.2.如果是固定长度的字段，比如用户的手机号码，一般是11位，可以定义为长度为11字节的char类型。
但如果是企业名称字段，如果定义为char类型，会存在问题。
如果长度定义得过长，例如定义为200字节，而实际企业名称只有50字节，将浪费150字节的存储空间。
如果长度定义得过短，例如定义为50字节，而实际企业名称有100字节，将无法存储，并抛出异常。
因此，建议将企业名称改为varchar类型。可变长度字段的存储空间较小，可以节省存储空间，对于查询来说，在相对较小的字段中搜索效率显然更高。
选择字段类型时，应遵循以下原则：
如果可以使用数字类型，就不要使用字符串，因为数字类型的存储空间更小，查询效率更高。
尽量使用小型类型，例如使用bit类型存储布尔值，tinyint类型存储枚举值等。
对于固定长度的字段，可以使用char类型。
对于可变长度的字段，可以使用varchar类型。
对于金额字段，使用decimal类型，避免精度丢失的问题。
4 提高group by的效率
在许多业务场景中，需要使用group by关键字。它的主要功能是进行去重和分组。
通常，与having一起使用，表示按照某些条件进行分组，然后再过滤数据。
错误示例
复制select user_id,user_name from order group by user_id having user_id <= 200;1.2.3.这种写法性能较差。它首先根据用户ID对所有订单进行分组，然后筛选出用户ID大于或等于200的用户。
分组是一个相对耗时的操作，为什么不在分组之前缩小数据范围呢？
正确示例
复制select user_id,user_name from order where user_id <= 200 group by user_id1.2.3.使用where条件在分组之前过滤掉冗余数据，这样在分组时效率会更高。
实际上，这是一个思路，不仅仅适用于group by的优化。在SQL语句执行一些耗时操作之前，应尽量缩小数据范围，这样可以提高整体SQL的性能。
5 索引优化
在SQL优化中，索引优化是非常重要的内容。
在许多情况下，使用索引和不使用索引时，SQL语句的执行效率会有很大差异。因此，索引优化是SQL优化的首选。
索引优化的第一步是检查SQL语句是否已经使用了索引。
那么，如何检查SQL是否使用了索引呢？
可以使用explain命令查看MySQL的执行计划。
复制explain select * from `order` where code=002;1.
图片
以下是索引失效的一些常见原因：
不满足最左前缀原则。范围索引列没有放在最后。使用了select *。对索引列进行了计算。对索引列使用了函数。字符串类型没有加引号。使用了like %。错误地使用了is null。错误地使用了or。如果不是由于上述原因，就需要进一步调查其他原因。
此外，您是否曾经遇到过这样的情况：明明是相同的SQL，只是输入参数不同。有时候索引a生效，有时候索引b生效？
有时候MySQL会选择错误的索引。
如果有必要，可以使用force index来强制查询SQL使用特定的索引。
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