来自组内分享，包含了比较常使用到的八点：

• 避免使用select *

  union all代替union

  小表驱动大表

  批量操作

  善用limit

  高效的分页

  用连接查询代替子查询

  控制索引数量

  一、避免使用select *

  消耗数据库资源

  消耗更多的数据库服务器内存、CPU等资源。

  消耗网络资源

  占用网络资源，通过网络IO传输时，增加传输时间。

  不走覆盖索引

  不会使用覆盖索引，出现大量的回表操作，降低SQL查询性能。

  二、union all代替union

  特性

  union可以去除多表合并后的重复数据；

  union all可获取结果集的全部数据，包括重复数据。

  union更加消耗资源

  占union的去重过程需要遍历、排序、比较等操作，消耗时间及CPU资源等。

  三、小表驱动大表

  常用操作

  in，先执行内层子查询，再执行外层，如：

  select a.txn_no,a.ecif_no from trans_log a where a.ecif_no in (

  select b.ecif_no from client_info b where a.ecif_no = b.ecif_no and ecif_status = ‘L’);

  exists，先执行外层，再执行内层子查询，如：

  select a.ecif_no from client_info a where a.create_date > ‘2024-04-16’and exists(

  select 1 from trans_log b where a.ecif_no = b.ecif_no);

  小表驱动大表

  in适用于外层大表，内层小表；

  exists适用于外层小表，内层大表。

  四、批量操作

  减少多次请求数据库的消耗

  如多条数据插入数据库，使用批量插入insert into xxx_table(a, b, c) values(1, 2, 3), (4, 5, 6);

  把握单次批量处理数量

  每批次建议不超过500，数据量较多时，仍需要分多次请求。

  五、善用limit

  查询

  使用limit明确查询返回记录数，减少资源消耗。

  更新和删除

  通过合理使用limit限制，减少bug或误操作的影响。

  六、高效的分页

  使用limit分页

  适用于数据量较少，分页数不多的情况。

  使用大于 + limit分页

  对于连续自增ID作为主键的流水表，可配合使用ID进行分页查询，如：

  select * from trans_log where id > 20000000 limit 10。

  使用between分页

  如果是连续的唯一索引，也可使用between…and…，在唯一索引上进行分页。

  七、用连接查询代替子查询

  子查询

  相对连接查询，子查询使用in关键字实现，具有结构化，相对简单，但是需要创建和删除临时表，增加资源消耗。

  连接查询

  使用join实现，但不适合join太多表，阿里巴巴开发者手册的规定，join表的数量不应该超过3个，join表数量太多时，会导致mysql在选错索引。

  复杂的业务查询场景，可适当通过冗余数据，减少关联表的数量。

  inner join，两个表交集数据，MySQL会自动选择两张表中的小表，去驱动大表。

  left join，两个表的交集，以及左表剩余的数据，左表为驱动表。

  建议：能用inner join时，不用left join。

  八、控制索引数量

  优缺点

  索引可提升SQL效率，但索引需要额外的存储空间，而且还会有一定的性能消耗。

  控制索引数量

  一般单表索引数量建议不超过5个。

  高并发场景下，尽量使用联合索引，减少不必要的单字段索引。

  优化索引

  一般SQL优化第一考虑的是索引优化，可使用explain命令，查看MySQL的执行计划，确认SQL是否有走索引。