SQL优化实战：10个提升查询效率的关键技巧

本文档详细介绍了10条关键的SQL优化技巧，旨在帮助数据库管理员和开发人员提高SQL查询性能，减少数据处理时间。以下是对文档中提到的一些重要知识点的深入解析： 1. **避免无效索引使用**：在编写SQL查询时，避免使用`!=`, `notin`, 或 `notexists` 条件，因为它们通常不利用索引。相反，建议将多个否定条件合并成一个`in`查询，如`select * from orders where status in (2, 3)`。对于模糊查询，应尽量使用非前导模糊，如`select * from orders where description like 'XX%'`。 2. **考虑数据区分度**：对数据区分度小的字段，如性别字段，仅包含有限几种可能值时，创建索引可能效果不佳，因为过滤效果不明显。一般来说，当一个字段能够过滤掉至少80%的数据时，才值得使用索引。对于订单状态，状态值少时不要用索引，状态值多且能过滤大量数据时才建索引。 3. **避免在计算上依赖索引**：对函数或表达式操作的列，如`YEAR(date)`，即使有索引也可能导致全表扫描。可以通过将计算移到查询外部，如`select * from orders where date = '2017-01-01'`，来利用索引。 4. **选择合适的索引类型**：针对单条查询场景，Hash索引由于其时间复杂度为O(1)，在用户中心这样的应用中通常优于B-Tree索引。但需注意，Hash索引并不适用于范围查询。 5. **处理NULL值**：在允许NULL的列上建立索引时，需要注意索引的局限性。对于`select * from user where name != 'shenjian'`，如果name允许NULL，结果可能不符合预期。因此，推荐使用`notnull`约束和默认值来避免这个问题。 6. **复合索引的利用**：复合索引在创建时应遵循“最左前缀”原则，即SQL查询中的条件应尽可能匹配索引的顺序。例如，如果有`login_name, passwd`的复合索引，应按照`select from user where login_name = 'value' and passwd = 'value2'`的顺序来编写查询，而不是反过来。 通过理解和应用这些SQL优化技巧，开发人员可以显著提升数据库查询效率，确保应用程序的性能和响应速度。在实际工作中，持续监控和测试SQL查询的性能，根据实际情况调整优化策略，是保证数据库优化的重要步骤。