關於SQL優化這些你了解嗎？

背景

　　在當今這個互聯網的時代無非要解決兩大難題，其一是信息安全，其二就是數據的存儲。而信息安全則是在數據存儲的基礎之上。一個公司從剛開始成立到發展成一個有上百人甚至上千人團隊的時候，公司的業務量是呈上升趨勢，客戶及用戶也會越來越多；之前設計的表結構可能會顯得不合理，表與表之間的聯繫沒有一個穩定的業務功能劃分，從而表現出來的是相關表的備用字段越來越不夠用甚至新加字段，最壞的情況就是不同業務表之間會有數據冗雜。從而暴露出一些設計的問題，這也就是SQL優化點之一：數據庫表結構設計的合理性。近年來大數據越來越火，而大數據也是為了解決數據的存儲的手段之一，其目的是從海量的數據中收集到有價值的信息然後存儲到數據庫中，因為數據量大傳統的數據庫無法儲存那麼多的信息所以需要分析有價值的信息後再做決定是否持久化。

優化點

• 前提必備知識

學會是用explain關鍵詞查看SQL語句性能，explain好像是從MYSQL5.6.3開始支持 select、update、delete語句分析，之前只支持select語句。現在我們普遍都是用5.7，所以的話不需要太擔心。這裡的話不詳細講如何解讀explain輸出的性能信息。

• 優化之一 - 從數據庫設計方面考慮

1. 表與表之間的業務聯繫要明確：表之間其實是有業務聯繫的，比如：class(primary key:class_id,所有班級信息表)、student(primary key:student_num,所有學生信息表)、student_class(primary key:stu_class_id,所有學生所在班級信息表)著三張表，如果現在需要一張老師對應哪個班級的班主任的信息表；那麼此時正確的方法是：新建 teacher、teacher_class表，而不是直接把老師的信息插入到student表中然後用一個字段來標識是老師還是學生。可能你看到這個你會想 “我肯定會按正確的那種方式啊”，但是這只是舉一個例子，其實在實際項目開發過程中表與表結構往往不會那麼單一，這個時候你就會犯錯誤而用字段標識。但是也不能說是不能用字段標識，這個要看字段標識的兩種信息對應的業務是否有交叉點來取捨。
2. 表字段儘量使用數值型：因為數值型字段在MySQL底層應用的時候相比string類型的話性能更好；具體為什麼性能更好就需要了解MySQL底層機制了，反正記住這點就好。
3. 屬性儘量使用定長：以減少佔用儲存空間；如果你定義了一個 order_id varchar(32) ,當在存儲的時候有一條記錄的order_id=20180910242360，此時order_id實際佔用了14個字節但是這個字段的屬性長度是32，所以還有18個字節長度是無用的但卻佔用著內存空間。
4. 建立合理的索引：索引就是用某種數據結構來查找對應的信息，從而減低時間複雜度提高查找效率。建立索引的前提也要明確，綜合考慮再打算是否需要建立索引，畢竟索引是需要佔用存儲空間的，有時候犧牲的空間卻換不回時間。

• 優化之二 - 從SQL語句優化方面考慮

1. 儘量將要輸出的字段寫出來；不要使用 select * from where xxxxx ；這種形式的語句。我在這測試時是使用*代替，但是記住在生產環境上儘量將字段替代*。

2. 合理使用連表查詢；不僅是表的連接需要較大的內存消耗另外一方面如果表設計的不是很合理也會導致索引無效從而造成極壞的結果。

3. 查詢的時候要注意是否走索引：假如你在name列建立了一個 name_index索引，查詢你使用 name Like'%xxxx' 或者 name Like'%xxxx%' 這種模糊查詢，那麼此時可能就不會走索引；你應該這樣 name Like'xxxx%' 。以下就是實際的一個例子：

建立索引：

-- 為cust_third_acct 建立一個普通索引 

alter table
cust_info
add index cust_third_acct_index(cust_third_acct);

a：通過SQL查詢信息： select * from sp_tunnel_user where cust_third_acct like'0200%';　 以下就是滿足查詢條件的部分信息

b：分析Like'%xxxx%'的查詢性能： select * from sp_tunnel_user where cust_third_acct like'%0200%'; 通過Explain性能分析命令可以知道：在這種查詢條件下並沒有執行索引，type=all表明該語句執行的時候進行的是全表掃描；雖然我們在 cust_third_acct 這個字段建立了索引，但是 possible_keys=null 則說明了 用 like'%0200%' 這種形式的條件是一定無法使用到 cust_third_acct_index 這個索引。(其他字段的解析請參照《MySQL優化之Explain命令解讀》這篇文章，這裡不做過多的分析)。

c：分析Like'xxxx%'的查詢性能： select * from sp_tunnel_user where cust_third_acct like'0200%'; 與b查詢語句相比這個查詢的 possible_keys=cust_third_acct_index ，這說明這個語句可能會用到 cust_third_acct_index 這個索引，但是key=null表明在實際的執行過程中並沒有用到 cust_third_acct_index 索引；剛才我們也說了這種條件查詢只是可能會走索引但是不一定發生，這個跟MySQL的存儲引擎相關，但是我們使用的時候儘量以這種方式去查詢。

4. 使用索引遵循最佳左前綴特性，建立聯合索引的時候將常用的屬性放在左邊。比如：我們需在在一張表的 cust_id 和 cust_tp 建立一個聯合索引 cust_id_type,設定cust_id（不是唯一） 是比較常用的那麼我們就將cust_id放在左邊。

建立聯合索引：

-- 為cust_id與cust_tp建立一個聯合索引
alter table
cust_info
add index cust_id_type(cust_id,cust_tp);

5.使用符合索引的時候需要注意：使用聯合索引需要從左往右不間斷，索引才會生效，也就是說聯合索引使用的時候必須要連續但不要求全部使用。如：以上4我們建立了一個 cust_id_type 索引,當我們在使用的時候如果where條件中只使用了 cust_id,那麼也會走索引；如果where條件中只使用了 cust_tp，那麼這條語句不會走索引，以下就是一個實例：

a：select * from sp_tunnel_user where cust_id='8888888888' and cust_tp='04'； 當查詢條件用到cust_id與cust_tp兩個字段並且cust_id在前面的時候，就會用到聯合索引；通過 key=cust_id_type可以看到實際執行過程中是用到索引了的。

b：select * from sp_tunnel_user where cust_id='8888888888' ; 當查詢條件只用到cust_id一個字段時，也用到了聯合索引；通過 key=cust_id_type可以看到實際執行過程中是用到索引了的，這就是左前綴原則。

c：select * from sp_tunnel_user where cust_tp='04' ; 當查詢條件只用到cust_tp一個字段時，但卻沒有用到索引；通過 key=null 可以看到實際執行過程並沒有用到索引，這也是左前綴原則。

• 優化之三 - 讀寫分離與分庫分表

當數據量達到一定的數量之後，限制數據庫存儲性能的就不再是數據庫層面的優化就能夠解決的；這個時候往往採用的是讀寫分離與分庫分表同時也會結合緩存一起使用，而這個時候數據庫層面的優化只是基礎。讀寫分離適用於較小一些的數據量；分表適用於中等數據量；而分庫與分表一般是結合著用，這就適用於大數據量的存儲了，這也是現在大型互聯網公司解決數據存儲的方法之一。至於怎麼讀寫分離、怎麼分表、怎麼分庫，這裡不做過多的闡述後續文章會有相關知識分享。

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