百万级数据库SQL优化策略与技巧

本文档主要介绍了如何对百万级数据库进行SQL优化，提供了一些实用的策略和建议，帮助提高查询效率并避免不必要的性能损耗。以下是文章中的关键知识点： 1. **索引优化**：建议在`WHERE`和`ORDER BY`子句涉及的列上创建索引，这能显著提升数据检索速度。全表扫描应尽量避免，因为它会降低查询效率。 2. **NULL值处理**：避免在`WHERE`子句中对字段进行null值判断，因为这可能导致引擎放弃使用索引。例如，`SELECT id FROM t WHERE num IS NULL` 应改为设置默认值，如`ALTER TABLE t MODIFY num INT NOT NULL DEFAULT 0`，然后查询`SELECT id FROM t WHERE num = 0`。 3. **比较运算符的使用**：`!=` 和 `<>` 操作符可能导致全表扫描，建议优先使用等于或不等于运算符。对于`or`连接条件，如果有索引的字段与无索引的字段结合，应分开查询，如`SELECT id FROM t WHERE num = 10` 和 `SELECT id FROM t WHERE Name = 'admin'` 通过`UNION ALL`合并结果。 4. **`IN`和`NOT IN`的使用**：`IN`可能导致全表扫描，特别是当列表很长时。使用`BETWEEN`代替连续范围的`IN`，或利用`EXISTS`来替代多表查询，如`SELECT num FROM a WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM b WHERE a.num = b.num)`。 5. **全表扫描的避免**：针对`IN`或`NOT IN`的连续数值范围，应改用`BETWEEN`。另外，避免使用可能导致扫描整个表的复杂逻辑，如`WHERE name LIKE '%keyword%'`，可能的话，使用全文索引或者正则表达式优化。 通过遵循这些优化技巧，数据库管理员和开发人员可以显著提升大规模数据库的性能，减少查询响应时间，并确保数据的高效访问。同时，作者也希望读者能够分享自己的经验和发现，共同完善这个数据库优化方案。