1、批量插入性能提升

大量数据提交，上千，上万，批量性能非常快，mysql独有

• 多条提交：

INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(4,'name1');
INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(5,'name2');

• 批量提交：

INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(4,'name1'),(5,'name2');

理由：

• 默认新增SQL有事务控制，导致每条都需要事务开启和事务提交；而批量处理是一次事务开启和提交。自然速度飞升
• 数据量小体现不出来

2、批量删除优化

避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，会造成锁表操作，从而影响别人对数据库的访问。

• 反例：

#一次删除10万或者100万+？
delete from student where id <100000;

#采用单一循环操作，效率低，时间漫长
for（User user:list）{
  delete from student;
}

• 正例：

#分批进行删除，如每次500
for(){
delete student where id<500;
}

delete student where id>=500 and id<1000;

理由：

一次性删除太多数据，可能造成锁表，会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作

3、伪删除设计

商品状态（state）：1-上架、2-下架、3-删除

理由：

• 这里的删除只是一个标识，并没有从数据库表中真正删除，可以作为历史记录备查
• 同时，一个大型系统中，表关系是非常复杂的，如电商系统中，商品作废了，但如果直接删除商品，其它商品详情，物流信息中可能都有其引用。
• 通过where state=1或者where state=2过滤掉数据，这样伪删除的数据用户就看不到了，从而不影响用户的使用
• 操作速度快，特别数据量很大情况下

4、提高group by语句的效率

可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉

反例：先分组，再过滤

select job，avg（salary） from employee  
group by job 
having job ='president' or job = 'managent';

正例：先过滤，后分组

select job，avg（salary） from employee 
where job ='president' or job = 'managent' 
group by job;

5、复合索引最左匹配原则

创建复合索引，也就是多个字段

ALTER TABLE student ADD INDEX idx_name_salary (NAME,salary)

满足复合索引的左侧顺序，哪怕只是部分，复合索引生效

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='name1'

没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary=3000

复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='陈子枢' AND salary=3000

虽然违背了最左特性，但MYSQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary=3000 AND NAME='name1'

理由：

• 复合索引也称为联合索引
• 当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则
• 联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的

6、排序字段创建索引

什么样的字段才需要创建索引呢？原则就是where和order by中常出现的字段就创建索引。

#使用*，包含了未索引的字段，导致索引失效
EXPLAIN
SELECT * FROM student ORDER BY NAME;

EXPLAIN
SELECT * FROM student ORDER BY NAME,salary

#name字段有索引
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY NAME

#name和salary复合索引
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY NAME,salary

EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY salary,NAME

#排序字段未创建索引，性能就慢
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY sex

7、删除冗余和重复的索引

SHOW INDEX FROM student 

#创建索引index_name
ALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)

#删除student表的index_name索引
DROP INDEX index_name ON student ;

#修改表结果，删除student表的index_name索引
ALTER TABLE student DROP INDEX index_name ;

#主键会自动创建索引，删除主键索引
ALTER TABLE student DROP PRIMARY KEY ;

8、不要有超过5个以上的表连接

• 关联的表个数越多，编译的时间和开销也就越大
• 每次关联内存中都生成一个临时表
• 应该把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高
• 如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着这是个糟糕的设计了
• 阿里规范中，建议多表联查三张表以下

9、inner join 、left join、right join，优先使用inner join

三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小

• inner join 内连接，只保留两张表中完全匹配的结果集
• left join会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录
• right join会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录

理由：

• 如果inner join是等值连接，返回的行数比较少，所以性能相对会好一点
• 同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。这是mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优

10、in子查询的优化

日常开发实现业务需求可以有两种方式实现：

• 一种使用数据库SQL脚本实现
• 一种使用程序实现

如需求：查询所有部门的所有员工：

#in子查询
SELECT * FROM tb_user WHERE dept_id IN (SELECT id FROM tb_dept);
#这样写等价于：

#先查询部门表
SELECT id FROM tb_dept

#再由部门dept_id，查询tb_user的员工
SELECT * FROM tb_user u,tb_dept d WHERE u.dept_id = d.id

假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下程序实现，可以抽象成这样的一个嵌套循环：

List<> resultSet;
for(int i=0;i<B.length;i++) {
  for(int j=0;j<A.length;j++) {
    if(A[i].id==B[j].id) {
      resultSet.add(A[i]);
      break;
    }
  }
}

上面的需求使用SQL就远不如程序实现，特别当数据量巨大时。

理由：

数据库最费劲的就是程序链接的释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就结束，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，就会额外花费很多实际，这样系统就受不了了，慢，卡顿

11、尽量使用union all替代union

反例：

SELECT * FROM student
UNION
SELECT * FROM student

正例：

SELECT * FROM student
UNION ALL
SELECT * FROM student

理由：

• union和union all的区别是，union会自动去掉多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复
• union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序
• union在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION

参考文章

• Sql优化总结！详细！（2021最新面试必问）