- SQL语句中IN包含的值不应过多
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。
- SELECT语句务必指明字段名称
SELECT*增加很多不必要的消耗(CPU、IO、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。
- 当只需要一条数据的时候，使用limit 1
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型
-
如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
-
如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or
or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。
- 尽量用union all 代替 union
union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。
- 不使用ORDER BY RAND()
SELECT
id
FROM
`dynamic`
ORDER BY
rand( )
LIMIT 1000;
上面的SQL语句，可优化为：
SELECT
id
FROM
`dynamic` t1
JOIN ( SELECT rand( ) * ( SELECT max( id ) FROM `dynamic` ) AS nid ) t2 ON t1.id > t2.nid
LIMIT 1000;
- 区分in和exists、not in和not exists
SELECT
*
FROM
表 A
WHERE
id IN ( SELECT id FROM 表 B )
上面SQL语句相当于
SELECT
*
FROM
表 A
WHERE
EXISTS ( SELECT * FROM 表 B WHERE 表 B.id =表 A.id )
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句?
原SQL语句：
SELECT
colname …
FROM
A表
WHERE
a.id NOT IN (
SELECT
b.id
FROM
B表)
高效的SQL语句：
SELECT
colname …
FROM
A表
LEFT JOIN B表 ON
WHERE
a.id = b.id
WHERE
b.id IS NULL
- 使用合理的分页方式以提高分页的效率
SELECT
id,
NAME
FROM
product
LIMIT 866613,
20
使用上述SQL语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。
优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。SQL可以采用如下的写法：
SELECT
id,
NAME
FROM
product
WHERE
id > 866612
LIMIT 20
- 分段查询
在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。
如下图这个SQL语句，扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询：
- 避免在where子句中对字段进行null值判断
对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
- 不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查询%name%?
如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果并没有使用：
那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引。
在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like ‘%zhangsan%’; 。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。
创建全文索引的SQL语法是：
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` ( `user_name` );
使用全文索引的SQL语句是：
selectid,fnum,fdstfromdynamic_201606wherematch(user_name) against('zhangsan’inboolean mode);
注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。
- 避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如：
SELECT
user_id,
user_project
FROM
user_base
WHERE
age * 2 = 36;
中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：
SELECT
user_id,
user_project
FROM
user_base
WHERE
age = 36 / 2;
- 避免隐式类型转换
where子句中出现column字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。
16、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。
- 必要时可以使用force index来强制查询走某个索引
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。
- 注意范围查询语句
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、< 等条件时，会造成后面的索引字段失效。
- 关于JOIN优化
LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B表为驱动表。
注意：
1)MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：
SELECT
user_id,
user_project
FROM
user_base
WHERE
age = 36 / 2;
2)尽量使用inner join，避免left join：
参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。
3)合理利用索引：
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
4)利用小表去驱动大表：
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。
5)巧用STRAIGHT_JOIN：
inner join是由MySQL选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。
这个方式有时能减少3倍的时间。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-858322.html
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