百万级数据库SQL优化策略全解析：避开全表扫描与NULL陷阱

本文档是一篇深入讲解百万级数据库SQL优化策略的文章。作者在整理网络上的大量资料后，提炼出一系列实用的优化技巧，旨在帮助读者提高数据库性能和效率。以下是主要内容概要： 1. 索引优化：优化查询的关键在于避免全表扫描，尤其是where和orderby条件涉及的列，应创建合适的索引。对NULL值的处理要谨慎，尽量减少其在where子句中的使用，因为这可能导致引擎放弃索引。例如，建议使用默认值而非NULL填充数据，如将`num`字段设为0，以避免查询`num is null`的情况。 2. 比较运算符的使用：避免在where子句中频繁使用`!=`或`<>`，因为它们可能迫使引擎执行全表扫描。对于`or`操作，如果条件之一有索引，而另一部分没有，也会导致类似问题。应尽可能地重新构造查询，比如将`num=10 or Name='admin'`改写为`select id from t where num=10 union all select id from t where Name='admin'`。 3. in和not in的替代：in或not in查询可能导致全表扫描，特别是当列表较大时。对于连续的数值范围，推荐使用`between`代替`in`。此外，用`exists`代替`in`查询也是一种更高效的选择，如将`select num from a where num in (select num from b)`替换为`select num from a where exists (select 1 from b where a.num = b.num)`。 4. 全表扫描的避免：文中强调了对特定查询结构的识别，如`in`操作中的离散值集合，以及可能导致全表扫描的其他情况，提醒开发者注意这些可能导致性能瓶颈的部分。 总结来说，该篇文章提供了针对百万级数据库的SQL优化实战指南，通过实例解析了如何通过合理设计查询、利用索引、选择正确的比较和集合运算符来提升数据库查询性能。阅读者可以从中学到如何避免常见的性能问题，并在实际项目中应用这些优化策略。同时，作者欢迎读者提出反馈，共同完善这一宝贵的资源。