SQL优化
- 查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段
反例：SELECT * FROM student
正例：SELECT id,NAME FROM student
理由：
字段多时，大表能达到100多个字段甚至达200多个字段
只取需要的字段，节省资源、减少网络开销
select * 进行查询时，很可能不会用到索引，就会造成全表扫描
- 避免在where子句中使用or来连接条件
理由： 使用or可能会使索引失效，从而全表扫描
对于or没有索引的salary这种情况，假设它走了id的索引，但是走到salary查询条件时，它还得全表扫描。也就是说整个过程需要三步：全表扫描+索引扫描+合并。如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就搞定。虽然mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引还是可能失效的 - 使用varchar代替char
理由：varchar变长字段按数据内容实际长度存储，存储空间小，可以节省存储空间
char按声明大小存储，不足补空格其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高 - 尽量使用数值替代字符串类型
主键（id）：primary key优先使用数值类型int，tinyint
性别（sex）：0-代表女，1-代表男；数据库没有布尔类型，mysql推荐使用tinyint
支付方式（payment）：1-现金、2-微信、3-支付宝、4-信用卡、5-银行卡
服务状态（state）：1-开启、2-暂停、3-停止
商品状态（state）：1-上架、2-下架、3-删除
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查询尽量避免返回大量数据
如果查询返回数据量很大，就会造成查询时间过长，网络传输时间过长。同时，大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多，用户也看不过来。
通常采用分页，一页习惯10/20/50/100条。 -
使用explain分析你SQL执行计划
SQL很灵活，一个需求可以很多实现，那哪个最优呢？SQL提供了explain关键字，它可以分析你的SQL执行计划，看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=1
- 是否使用了索引及其扫描类型
type：
ALL全表扫描，没有优化，最慢的方式index 索引全扫描range 索引范围扫描，常用语<，<=，>=，between等操作ref使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描，返回单条记录，常出现在关联查询中eq_ref 类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询const/system 单条记录，系统会把匹配行中的其他列作为常数处理，如主键或唯一索引查询null MySQL不访问任何表或索引，直接返回结果
key：
- 创建name字段的索引
ALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)
- 优化like语句
模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效
反例：
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1'
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1%'
正例：
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '1%'
- 字符串怪现象
反例：
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME=123
正例：
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='123'
理由：
为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为数值类型再做比较
- 索引不宜太多，一般5个以内
- 索引并不是越多越好，虽其提高了查询的效率，但却会降低插入和更新的效率
- 索引可以理解为一个就是一张表，其可以存储数据，其数据就要占空间
- 再者，索引表的一个特点，其数据是排序的，那排序要不要花时间呢？肯定要
- insert或update时有可能会重建索引，如果数据量巨大，重建将进行记录的重新排序，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定
- 一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否有存在的必要
-
索引不适合建在有大量重复数据的字段上
如性别字段。因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。 -
where限定查询的数据
理由：
需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销 -
避免在where中对字段进行表达式操作
理由：
- SQL解析时，如果字段相关的是表达式就进行全表扫描
- 避免在where子句中使用!=或<>操作符
应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先，实在没办法，就只能使用，并不是不能使用。如果不能使用，SQL也就无需支持了。
理由：
使用!=和<>很可能会让索引失效
去重distinct过滤字段要少
- 索引失效
带distinct的语句占用cpu时间高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源，如cpu时间 - 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
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