SQL优化实战技巧与索引策略总结

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本文档是对SQL优化的一些实用经验和策略总结,适合初学者和有一定经验的开发者参考。主要内容涵盖了以下几个方面: 1. **使用 `UNION ALL` 替代 `OR`**: 在编写SQL查询时,如果需要合并多个结果集,使用`UNION ALL`可以提高效率,因为它不会去除重复行,而`OR`则可能导致全表扫描,降低性能。特别是在处理大量数据时,`UNION ALL`更为推荐。 2. **避免不必要的 `NULL` 操作**: 在`WHERE`条件中避免直接对可能为`NULL`的列进行比较,可以为该列设置默认值,或者使用`COALESCE`或`IFNULL`函数处理。这样可以确保查询的高效执行,减少隐性全表扫描。 3. **索引失效情况的识别与优化**: - 避免在`WHERE`子句中使用`<>`操作符,这通常会导致索引失效,应改用`!=`。 - 使用`IN`时,考虑替换为`BETWEEN`和`EXISTS`,前者允许使用索引,后者则通过查询是否存在某个条件行来达到效果。 - `LIKE '%%'`模式匹配也会绕过索引,应尽可能精确匹配,或使用`ILIKE`(不区分大小写的LIKE)。 - 函数和表达式操作应在`SELECT`部分完成,避免在`WHERE`中影响索引使用。 4. **合理建立索引**: - 不要在简单的筛选字段(如性别字段`sex`)上创建索引,因为这些字段通常不会构成高效的过滤器。 - 控制索引数量,一张表的理想索引数量一般不超过6个,过多的索引会增加维护成本,且可能带来查询解析的复杂性。 5. **优化表连接**: - 尽量减少连接操作,通过调整连接顺序和使用小表驱动查询来降低资源消耗。 - 提供的示例展示了如何通过嵌套查询和条件筛选来减少连接表的数量。 6. **利用 `GROUP_CONCAT`**: 对于需要聚合并连接多个字段的查询,使用`GROUP_CONCAT`函数,并根据需求指定排序和分隔符,以优化结果的呈现。 7. **创建索引的类型**: - 单独前缀索引(`idx_pn`):针对前缀搜索场景,指定匹配前缀的长度。 - 复合前缀索引(`idx_cpn`):结合多个字段,同时优化多个搜索条件。 - `FORCE INDEX`或`INDEX`:明确指定使用特定索引,避免数据库自动选择。 这些策略可以帮助开发者理解和改进SQL查询的性能,但具体实施时需根据实际数据库结构、数据分布和业务需求进行调整。记住,SQL优化是一个持续学习和实践的过程。