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SQL 优化是后端开发必备技能。

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执行计划

使用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划。 
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name = '张三';

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关键字段

字段说明关注点
type访问类型越快越好
key实际使用的索引是否使用索引
rows预估扫描行数越少越好
Extra额外信息是否有优化空间

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type 访问类型

从好到差排序：
类型说明
system表只有一行
const主键/唯一索引等值查询
eq_ref主键/唯一索引连接
ref普通索引等值查询
range索引范围查询
index全索引扫描
ALL全表扫描（最差）
-- const：主键查询
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id = 1;

-- ref：普通索引
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name = '张三';

-- range：范围查询
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 18;

-- ALL：全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE email LIKE '%@qq.com';

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Extra 常见值

值说明建议
Using index覆盖索引✅ 好
Using where使用 WHERE 过滤正常
Using temporary使用临时表⚠️ 需优化
Using filesort文件排序⚠️ 需优化
Using index condition索引条件下推（ICP）✅ 好

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慢查询

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开启慢查询日志

-- 查看慢查询配置
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

-- 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = ON;
SET GLOBAL long_query_time = 1;  -- 超过 1 秒记录

-- 查看慢查询日志路径
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

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分析慢查询

# 使用 mysqldumpslow 分析
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/lib/mysql/slow.log

# -s：排序方式（t:时间, c:次数, r:返回行数）
# -t：显示前 N 条

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常见慢查询原因

原因解决方案
未使用索引添加索引
索引失效优化 SQL
返回数据过多分页、减少 SELECT *
关联表过多减少 JOIN
子查询效率低改为 JOIN
排序数据量大添加排序字段索引

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SQL 优化

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SELECT 优化

-- ❌ 避免 SELECT *
SELECT * FROM user;

-- ✅ 只查需要的字段
SELECT id, name FROM user;

-- ❌ 避免在 WHERE 中使用函数
SELECT * FROM user WHERE YEAR(create_time) = 2024;

-- ✅ 使用范围查询
SELECT * FROM user WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2025-01-01';

-- ❌ 避免隐式类型转换
SELECT * FROM user WHERE phone = 13800138000;  -- phone 是字符串

-- ✅ 类型匹配
SELECT * FROM user WHERE phone = '13800138000';

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JOIN 优化

-- 小表驱动大表
-- ✅ 小表放在前面
SELECT * FROM small_table s JOIN large_table l ON s.id = l.sid;

-- 确保 JOIN 字段有索引
-- ✅ 被驱动表的关联字段需要索引
SELECT * FROM orders o JOIN user u ON o.user_id = u.id;  -- user.id 有主键索引

-- 减少 JOIN 表数量
-- 建议不超过 3 张表

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ORDER BY 优化

-- ✅ 利用索引排序（联合索引 idx(a, b)）
SELECT * FROM t WHERE a = 1 ORDER BY b;

-- ❌ 无法使用索引排序
SELECT * FROM t WHERE a > 1 ORDER BY b;  -- 范围查询后排序失效
SELECT * FROM t ORDER BY a, b DESC;       -- 排序方向不一致
SELECT * FROM t ORDER BY a, c;            -- 非索引字段

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GROUP BY 优化

-- ✅ GROUP BY 字段使用索引
SELECT status, COUNT(*) FROM user GROUP BY status;  -- status 有索引

-- ❌ 避免 SELECT 非聚合、非 GROUP BY 字段
SELECT name, status, COUNT(*) FROM user GROUP BY status;  -- name 不确定

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LIMIT 优化

-- ❌ 深分页效率低
SELECT * FROM user LIMIT 1000000, 10;

-- ✅ 使用覆盖索引 + 子查询
SELECT * FROM user u 
JOIN (SELECT id FROM user LIMIT 1000000, 10) t 
ON u.id = t.id;

-- ✅ 使用游标分页（记住上次 ID）
SELECT * FROM user WHERE id > 1000000 LIMIT 10;

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INSERT 优化

-- ❌ 单条插入
INSERT INTO user VALUES (...);
INSERT INTO user VALUES (...);

-- ✅ 批量插入
INSERT INTO user VALUES (...), (...), (...);

-- ✅ 关闭自动提交，手动提交
SET autocommit = 0;
INSERT INTO user VALUES (...);
INSERT INTO user VALUES (...);
COMMIT;

-- ✅ 有序插入（按主键顺序）
INSERT INTO user (id, ...) VALUES (1, ...), (2, ...), (3, ...);

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UPDATE/DELETE 优化

-- ✅ 使用索引定位
UPDATE user SET status = 0 WHERE id = 1;

-- ❌ 避免大范围更新
UPDATE user SET status = 0;  -- 全表更新

-- ✅ 分批更新
UPDATE user SET status = 0 WHERE id BETWEEN 1 AND 1000;
UPDATE user SET status = 0 WHERE id BETWEEN 1001 AND 2000;

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表结构优化

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数据类型选择

原则说明
小而够用TINYINT 比 INT 省空间
整型优于字符INT 比 VARCHAR 查询快
避免 NULLNULL 需要额外空间，索引复杂
定长优于变长CHAR 比 VARCHAR 快
-- ✅ 优化后
CREATE TABLE user (
    id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    age TINYINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
    gender TINYINT NOT NULL DEFAULT 0,  -- 0未知 1男 2女
    status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1,
    create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name (name)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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大表优化

方案说明适用场景
垂直拆分按字段拆分大字段分离
水平拆分按行拆分数据量大
冷热分离冷数据归档历史数据
归档定期清理或归档日志类数据

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配置优化

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内存相关

# InnoDB 缓冲池大小（建议物理内存的 60-80%）
innodb_buffer_pool_size = 8G

# 连接缓冲区
join_buffer_size = 4M
sort_buffer_size = 4M
read_buffer_size = 4M

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连接相关

# 最大连接数
max_connections = 500

# 连接超时
wait_timeout = 28800
interactive_timeout = 28800

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日志相关

# 慢查询日志
slow_query_log = ON
long_query_time = 1

# binlog 格式
binlog_format = ROW

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优化检查清单

检查项方法
是否使用索引EXPLAIN 查看 key 字段
索引是否失效检查 type 是否为 ALL
是否有文件排序Extra 是否有 filesort
是否有临时表Extra 是否有 temporary
扫描行数是否过多查看 rows 字段
是否返回过多数据检查 SELECT 字段
连接表是否过多控制 JOIN 数量
是否有深分页优化 LIMIT