1 避免使用 select *
很多时候，我们写sql语句时，为了方便，喜欢直接使用select *，一次性查出表中所有列的数据。
反例:
select * from user where id=1；
在实际业务场景中，可能我们真正需要使用的只有其中一两列。查了很多数据，但是不用，白白浪费了数据库资源，比如:内存或者cpu。
此外，多查出来的数据，通过网络I0传输的过程中，也会增加数据传输的时间。
还有一个最重要的问题是:“select *不会走覆盖索引，会出现大量的回表操作，而从导致查询sgl的性能很低。
那么，如何优化呢?
正例:
select name ,age from user where id=1;
sql 语句查询时，只查需要用到的列，多余的列根本无需查出来。
2 用unionall代替union.
我们都知道sql语句使用union关键字后，可以获取排重后的数据。
而如果使用union all 关键字，可以获取所有数据，包含重复的数据。
反例:
(select * from user where id=1)
union
( select * from user where id=2);
排重的过程需要遍历、排序和比较，它更耗时，更消耗CPU资源。
所以如果能用union all 的时候，尽量不用union。
正例:
(select * from user where id=1)
union all
(select * from user where id =2);
除非是有些特殊的场景，比如unionall之后，结果集中出现了重复数据，而业务场景中是不允许产生重复数据的，这时可以使用union。
3小表驱动大表
小表驱动大表，也就是说用小表的数据集驱动大表的数据集。
假如有order和user两张裁，其中order 表有10000 条数据，而user表有100 条数据。
这时如果想查一下，所有有效的用户下过的订单列表。
可以使用 in 关键字实现:
select * from order
where user_ id in (select id from user where status=1)
也可以使用exists关键字实现:
select * from order
where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1 )
前面提到的这种业务场景，使用 in 关键字去实现业务需求，更加合适。
为什么呢?
因为如果sql语句中包含了in 关键字，则它会优先执行in里面的子查询语句，然后再执行in外面的语句。如果in里面的数据量很少，作为条件查询速度更快。
而如果sql语句中包含了exists 关键字，它优先执行exists 左边的语句(即主查询语句)。然后把它作为条件，去跟右边的语句匹配。如果匹配上，则可以查询出数据，匹配不上，数据就被过滤掉了。
这个需求中，order 表有10000条数据，而user表有100条数据。order 表是大表，user 表是小表。如果order表在左边，则用in关键字性能更好。
总结一下:
in 适用于左边大表，右边小表。
exists 适用于左边小表，右边大表。
不管是用in，还是exists关键字，其核心思想都是用小表驱动大表。
4批量操作
如果你有一批数据经过业务处理之后，需要插入数据，该怎么办?
反例:
for (Order order: list){
orderMapper.insert(order):
}
在循环中逐条插入数据。
insert into order(id ,code ,user_id) values(123, 001',100);
该操作需要多次请求数据库，才能完成这批数据的插入。
但众所周知，我们在代码中，每次远程请求数据库，是会消耗一定性能的。而如果我们的代码需要请求多次数据库，才能完成，会消耗更多的性能。
那么如何优化呢?
正例:
orderMapper.insertBatch(list):
提供一个批量插入数据的方法。
insert into order(id ,code,user id)values(123, 001',101),values(123, 001',102).values(123, 001',103);
这样只需要远程请求一次数据库，sql性能会得到提升，数据量越多，提升越大。
但需要注意的是，不建议一次批量操作太多的数据，如果数据太多数据库响应也会很慢。批量操作需要把握一个度。
5 多用limit
有时候，我们需要查询某些数据中的第一条，比如:查询某个用户下的第一个订单，想看看他第一次的首单时间。
反例:
select id, create_date from order
where user id=123 order by create date asc;
根据用户id查询订单，按下单时间排序，先查出该用户所有的订单数据，得到一个订单集合。然后在代码中，获取第一个元素的数据。
List<Order> list = orderMapper getOrderList();
Order order = list.get(0);
虽说这种做法在功能上没有问题，但它的效率非常不高，需要先查询出所有的数据，有点浪费资源。
那么，如何优化呢?
正例:
select id, create_datefrom orderwhere user id=123order by create date aslimit 1;
使用limit 1，只返回该用户下单时间最小的那一条数据即可。
此外，在删除或者修改数据时，为了防止误操作，导致删除或修改了不相干的数据，也可以在sql语句最后加上limit.
例如:
update order set status=0,edit_ time= now (3 )where id>=100 and id<200 limit 100 ;
这样即使误操作，比如把id搞错了，也不会对太多的数据造成影响。
6 in 中值太多
对于批量查询接口，我们通常会使用in关键字过滤出数据。比如：想通过指定的一些id，批量查询出用户信息。
sql语句如下:
select id,name from category
where id in (1,2,3. . .100000000);
如果我们不做任何限制，该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据，很容易导致接口超时。
这时该怎么办呢?
select id ,name from category
where id in (1,2,3. . .100)
limit 500 ;
可以在sql中对数据用limit做限制。
不过我们更多的是要在业务代码中加限制，伪代码如下:
public List<Category> getCategory(List<Long>ids) { if (CollectionUtils.isEmpty(ids)) { return null; } if (ids.size() > 500){ throw new Bus inessException("-次最多允许查询500条记录”) } return mapper.getCategoryList(ids);}
还有一个方案就是:如果ids 超过500条记录，可以分批用多线程去查询数据。每批只查500条记录，最后把查询到的数据汇总到一起返回
不过这只是一个临时方案，不适合于ids 实在太多的场景。因为ids太多，即使能快速查出数据，但如果返回的数据量太大了，网络传输也是非常消耗性能的。
7 增量查询
有时候，我们需要通过远程接口查询数据，然后同步到另外一个数据库。
反例:
select * from user;
如果直接获取所有的数据，然后同步过去。这样虽说非常方便，但是带来了一个非常大的问题，就是如果数据很多的话，查询性能会非常差。
这时该怎么办呢?
正例:
select * from user
where id>#{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime}
limit 100;
按id和时间升序，每次只同步一批数据，这一批数据只有100条记录。每次同步完成之后，保存这100条数据中最大的id和时间，给同步下一批数据的时候用。
通过这种增量查询的方式，能够提升单次查询的效率。
8高效的分页
有时候，列表页在查询数据时，为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能，我们一般会对查询接口做分页处理。
在mysql中分页一般用的limit关键字:
select id,name,agefrom user limit 10,20 ;
如果表中数据量少，用limit关键字做分页，没啥问题。但如果表中数据量很多，用它就会出现性能问题。
比如现在分页参数变成了:
select id ，name,age
from user limit 1000000,20 ;
mysql会查到1000020条数据，然后丢弃前面的1000000条，只查后面的20条数据，这个是非常浪费资源的。
那么，这种海量数据该怎么分页呢?
优化sql:
select id,name,age
from user where id > 1000000 limit 20;
先找到上次分页最大的id，然后利用id上的索引查询。不过该方案，要求id是连续的，并且有序的。
还能使用between优化分页。
select id,name,age
from user where id between 1000000 and 1000020 ;
需要注意的是between 要在唯一索引上分页，不然会出现每页大小不一致的问题。
9 用连接查询代替子查询
mysql中如果需要从两张以上的表中查询出数据的话，一般有两种实现方式: 子查询 和连接查询。
子查询的例子如下:
select * from orderwhere user_id in ( select id from user where status=1 )
子查询语句可以通过in关键字实现，一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句。
子查询语句的优点是简单，结构化，如果涉及的表数量不多的话。
但缺点是mysq1执行子查询时，需要创建临时表，查询完毕后，需要再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。
这时可以改成连接查询。具体例子如下:
select o.* from order oinner join user u on o.user id = u.idwhere u.status=1
10 join的表不宜过多
根据阿里巴巴开发者手册的规定，join 表的数量不应该超过3个。
反例:
select a.name,b.name,c.name，d.namefrom ainner join b on a.id = b.a_idinner join C on c.b_id=b.idinner join d on d.c_id=c.idinner join e on e.d_id=d.idinner join f on f.e_id=e.idinner join g on g.f_id=f.id
如果join太多，mysg!在选择索引的时候会非常复杂，很容易选错索引。
并且如果没有命中中，nested loopjoin就是分别从两个表读一行数据进行两两对比，复杂度是n^2。
所以我们应该尽量控制join表的数量。
正例:
select a.name,b.name.c.name,a.d_name
from a
inner join b on a.id
inner join C on c.b_id = b.id
如果实现业务场景中需要查询出另外几张表中的数据，可以在a、b、c表中冗余专门的字段，比如:在表a中冗余d name字段，保存需要查询出的数据。
不过我之前也见过有些ERP系统，并发量不大，但业务比较复杂，需要join十几张表才能查询出数据。
所以join表的数量要根据系统的实际情况决定，不能一概而论，尽量越少越好。
11 join时要注意
我们在涉及到多张表联合查询的时候，一般会使用join关键字。
而join使用最多的是left join和inner join。
left join:求两个表的交集外加左表剩下的数据。
inner join: 求两个表交集的数据。
使用inner join的示例如下:
select o.id,o.code,u.name
from order o
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;
如果两张表使用innerjoin关联，mysgl 会自动选择两张表中的小表，去驱动大表，所以性能上不会有太大的问题。
使用leftjoin 的示例如下:
select o.id,o.code,u.name
from order o
left join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1;
如果两张表使用left join 关联，mysql 会默认用left join关键字左边的表，去驱动它右边的表。如果左边的表数据很多时，就会出现性能问题。
要特别注意的是在用left join关联查询时，左边要用小表，右边可以用大表。如果能用inner join的地方，尽量少用left join。
12 控制索引的数量
众所周知，索引能够显著的提升查询sql的性能，但索引数量并非越多越好。
因为表中新增数据时，需要同时为它创建索引，而索引是需要额外的存储空间的，而且还会有一定的性能消耗。
阿里巴巴的开发者手册中规定，单表的索引数量应该尽量控制在5个以内，并且单个索引中的字段数不超过5个。
mysql使用的B+树的结构来保存索引的，在insert、update 和delete 操作时，需要更新B+树索引。如果索引过多，会消耗很多额外的性能。
那么，问题来了，如果表中的索引太多，超过了5个该怎么办?
这个问题要辩证的看，如果你的系统并发量不高，表中的数据量也不多，其实超过5个也可以，只要不要超过太多就行。
但对于一些高并发的系统，请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。
那么，高并发系统如何优化索引数量?
能够建联合索引，就别建单个索引，可以删除无用的单个索引。
将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如: Elastic Seach、HBase 等，在业务表中只需要建几个关键索引即可。
13 选择合理的字段类型
char表示固定字符串类型，该类型的字段存储空间的固定的，会浪费存储空间。
alter table order
add column code char(20) NOT NULL ;
varchar表示变长字符串类型，该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度调整，不会浪费存储空间。
alter table order
add column code varchar(20) NOT NULL;
如果是长度固定的字段，比如用户手机号，一般都是11位的，可以定义成char类型，长度是11字节。
但如果是企业名称字段，假如定义成char类型，就有问题了。
如果长度定义得太长，比如定义成了200 字节，而实际企业长度只有50字节，则会浪费150字节的存储空间。
如果长度定义得太短，比如定义成了50字节，但实际企业名称有100 字节，就会存储不下，而抛出异常。
所以建议将企业名称改成varchar类型，变长字段存储空间小，可以节省存储空间，而且对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
我们在选择字段类型时，应该遵循这样的原则:
能用数字类型，就不用字符串，因为字符的处理往往比数字要慢。
尽可能使用小的类型，比如:用bit存布尔值，用tinyint存枚举值等。
长度固定的字符串字段，用char类型。
长度可变的字符串字段，用varchar类型。
金额字段用decimal，避免精度丢失问题。
还有很多原则，这里就不一一列举了。
14 提升group by的效率
我们有很多业务场景需要使用group by 关键字，它主要的功能是去重和分组。
通常它会跟having-起配合使用，表示分组后再根据一定的条件过滤数据。
反例:
select user_id,user_name from order
group by user_id
having user_id <=200 ;
这种写法性能不好，它先把所有的订单根据用户id分组之后，再去过滤用户id大于等于200的用户。
分组是一个相对耗时的操作，为什么我们不先缩小数据的范围之后，再分组呢?
正例:
select user_id,user_name from order
where user_id <= 200
group by user_id
使用where条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。
其实这是一种思路，不仅限于group by的优化。我们的sql语句在做一些耗时的操作之前，应尽可能缩小数据范围，这样能提升效率。
15 索引优化
sql优化当中，有一个非常重要的内容就是: 索引优化。
很多时候sql语句，走了索引，和没有走索引，执行效率差别很大。所以索引优化被作为sql优化的首选。
索引优化的第一步是：检查sql语句有没有走索引。
那么，如何查看sql走了索引没?
可以使用explain命令，查看mysql的执行计划。
例如:
explain select * from order where code= '002';
此外，你有没有遇到过这样一种情况:明明是同一条sql，只有入参不同而已。有的时候走的索引a，有的时候却走的索引b?
没错，有时候mysql会选错索引。
必要时可以使用force index 来强制查询sgl走某个索引。
例如：
select customer, count(1) C
from upv_**
where created between "2015-07-06" and “2015-07-07"
group by customer
having C > 20
order by C desc
执行explain,发现这个sq|扫描了8000W条记录到磁盘上。然后再进行筛选。type=index说明整 个索引树都被扫描了，效果显然不理想。
仅仅加了个force index,花了1s多就出结果了。修改后的SQL如下:
select customer, count(1) C
from upv_** force index(idx_created)
where created between "2015-07-06" and "2015-07-07”
group by customer
having C > 15
order by C desc
同样执行以下explain命令,这个SQL仅仅扫描了磁盘的110W行记录。也就是上一个SQL的80分之一。大家都知道，扫描磁盘是很耗时的IO操作,比内存操作慢几个数量级。type=range,说明索引树仅仅被部分扫描,要优于前面那个SQL。
除了磁盘扫描的行数的不-样,还有采用的索引的不同，上面的sq|用的是联合索引, 而下面的是单纯的created字段的索引。由于用的是created的索引，驱动条件就是created的区间，需要扫描的数据就立刻变小了，因为时间区间小。后面的SQL的key_ len要远远小于前面的SQL，也就意味着要扫描的磁盘上的索引数据量要远远小于前面的SQL。
第一个sql使用的是错误的索引，带来低效的查询。然后每条SQL只可能使用一个索引。 通过上面的分析就可以发现，force index()指令可以指定本次查询使用哪个索引! 一条sql只会用到一个索引，mysql优化器会计算出一个合适的索引，但是这个索引不一定是最好的。 force index()指令可以避免MySql优化器用到了一
个低效的索引。