mysql 的sql语句优化
1、LIMIT 语句
分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下：在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。
2、关联更新、删除
虽然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。
优化：重写为 JOIN：
二、 多表关联删除
从MySQL数据表t1中把那些id值在数据表t2里有匹配的记录全删除掉
DELETE u FROM `user` AS u INNER JOIN user_role AS ur WHERE u.id = ur.user_id
从MySQL数据表t1里在数据表t2里没有匹配的记录查找出来并删除掉
DELETE u FROM `user` AS u LEFT JOIN user_role AS ur ON u.id = ur.user_id WHERE ur.user_id IS NULL
从两个表中找出相同记录的数据并把两个表中的数据都删除掉
DELETE u, ur from `user` AS u INNER JOIN user_role AS ur ON u.id = ur.user_id WHERE u.id=1
3、EXISTS语句
MySQL 对待 EXISTS 子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句：
去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。
4、提前缩小范围
数为90万，时间消耗为12秒。
由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。
delete后加 limit是个好习惯么?
在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在 delete 和 update 后面加 limit 1 绝对是个好习惯。比如，在删除执行中，第一条就命中了删除行，如果 SQL 中有 limit 1；这时就 return 了，否则还会执行完全表扫描才 return。效率不言而喻。
那么，在日常执行 delete 时，我们是否需要养成加 limit 的习惯呢？是不是一个好习惯呢？
在日常的 SQL 编写中，你写 delete 语句时是否用到过以下 SQL？
delete from t where sex = 1 limit 100;
你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下，记得 mark！
写在前面，如果是清空表数据建议直接用 truncate，效率上 truncate 远高于 delete，应为 truncate 不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间，并重置 auto_increment 的值。delete 删除不释放磁盘空间，但后续 insert 会覆盖在之前删除的数据上。详细了解请跳转另一篇博文《delete、truncate、drop 的区别有哪些，该如何选择》
下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 [limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。
delete limit 语法如下，值得注意的是，order by 必须要和 limit 联用，否则就会被优化掉。
delete [low\_priority] [quick] [ignore] from tbl\_name
[where ...]
[order by ...]
[limit row\_count]
加 limit 的的优点：
以下面的这条 SQL 为例：
delete from t where sex = 1;
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1. 降低写错 SQL 的代价，就算删错了，比如 limit 500, 那也就丢了 500 条数据，并不致命，通过 binlog 也可以很快恢复数据。
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2. 避免了长事务，delete 执行时 MySQL 会将所有涉及的行加写锁和 Gap 锁（间隙锁），所有 DML 语句执行相关行会被锁住，如果删除数量大，会直接影响相关业务无法使用。
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3. delete 数据量大时，不加 limit 容易把 cpu 打满，导致越删越慢。
针对上述第二点，前提是 sex 上加了索引，大家都知道，加锁都是基于索引的，如果 sex 字段没索引，就会扫描到主键索引上，那么就算 sex = 1 的只有一条记录，也会锁表。
对于 delete limit 的使用，MySQL 大佬丁奇有一道题：
如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：
第一种，直接执行 delete from T limit 10000;
第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500;
第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。
你先考虑一下，再看看几位老铁的回答：
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Tony Du：
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方案一，事务相对较长，则占用锁的时间较长，会导致其他客户端等待资源时间较长。
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方案二，串行化执行，将相对长的事务分成多次相对短的事务，则每次事务占用锁的时间相对较短，其他客户端在等待相应资源的时间也较短。这样的操作，同时也意味着将资源分片使用（每次执行使用不同片段的资源），可以提高并发性。
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方案三，人为自己制造锁竞争，加剧并发量。
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方案二相对比较好，具体还要结合实际业务场景。
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不考虑数据表的访问并发量，单纯从这个三个方案来对比的话。
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第一个方案，一次占用的锁时间较长，可能会导致其他客户端一直在等待资源。
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第二个方案，分成多次占用锁，串行执行，不占有锁的间隙其他客户端可以工作，类似于现在多任务操作系统的时间分片调度，大家分片使用资源，不直接影响使用。
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第三个方案，自己制造了锁竞争，加剧并发。
至于选哪一种方案要结合实际场景，综合考虑各个因素吧，比如表的大小，并发量，业务对此表的依赖程度等。
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1. 直接 delete 10000 可能使得执行事务时间过长
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2. 效率慢点每次循环都是新的短事务，并且不会锁同一条记录，重复执行 DELETE 知道影响行为 0 即可
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3. 效率虽高，但容易锁住同一条记录，发生死锁的可能性比较高
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怎么删除表的前 10000 行。比较多的朋友都选择了第二种方式，即：在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500。确实是这样的，第二种方式是相对较好的。
第一种方式（即：直接执行 delete from T limit 10000）里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。
第三种方式（即：在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500），会人为造成锁冲突。
这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。