sql优化是性能问题出现后，我们后端开发者首先会想到的一种解决方案。简单梳理了以下常用的几种优化方式。
一、避免使用select *
select * from table where id = '1';
在实际业务场景中，可能我们真正需要使用的只有其中一两列。查了很多数据，但是不用，白白浪费了数据库资源，比如：内存或者cpu。
此外，多查出来的数据，通过网络IO传输的过程中，也会增加数据传输的时间。
还有一个最重要的问题是：select *不会走覆盖索引，会出现大量的回表操作，而从导致查询sql的性能很低。
优化处理：select name,age from table where id = '1'
二、union all 代替 union
union去重时，需要遍历、排序和比较，耗时且更消耗cpu
union all获取所有数据，包括重复数据
三、小表驱动大表
假如有order和user两张表，其中order表有10000条数据，而user表有100条数据。
这时如果想查一下，所有有效的用户下过的订单列表。
可以使用in关键字实现：
select * from order where user_id in (select id from user where status=1)
也可以使用exists关键字实现：
select * from order where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1)
前面提到的这种业务场景，使用in关键字去实现业务需求，更加合适。
为什么呢？
因为如果sql语句中包含了in关键字，则它会优先执行in里面的子查询语句，然后再执行in外面的语句。如果in里面的数据量很少，作为条件查询速度更快。
而如果sql语句中包含了exists关键字，它优先执行exists左边的语句（即主查询语句）。然后把它作为条件，去跟右边的语句匹配。如果匹配上，则可以查询出数据。如果匹配不上，数据就被过滤掉了。
这个需求中，order表有10000条数据，而user表有100条数据。order表是大表，user表是小表。如果order表在左边，则用in关键字性能更好。
总结一下：
in 适用于左边大表，右边小表。
exists 适用于左边小表，右边大表。
不管是用in，还是exists关键字，其核心思想都是用小表驱动大表。
四、批量操作
反例：循环里面逐条数据插入
for(Order order: list){
orderMapper.insert(order):
}
但众所周知，我们在代码中，每次远程请求数据库，是会消耗一定性能的。而如果我们的代码需要请求多次数据库，才能完成本次业务功能，势必会消耗更多的性能。
正例：批量插入
orderMapper.insertBatch(list):
这样只需要远程请求一次数据库，sql性能会得到提升，数据量越多，提升越大。
但需要注意的是，不建议一次批量操作太多的数据，如果数据太多数据库响应也会很慢。批量操作需要把握一个度，建议每批数据尽量控制在500以内。如果数据多于500，则分多批次处理。
五、多用limit
如：查询数据库中的第一条数据
select id, create_date from order where user_id=123 order by create_date asc limit 1;
六、in中值太多
对于批量查询接口，我们通常会使用in关键字过滤出数据。比如：想通过指定的一些id，批量查询出用户信息。
select id,name from category where id in (1,2,3...100000000);
如果我们不做任何限制，该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据，很容易导致接口超时。
可以在sql中对数据用limit做限制，如：
select id,name from category where id in (1,2,3...100) limit 500;
不过我们更多的是要在业务代码中加限制，伪代码如下：
publicListgetCategory(List<Long> ids){
if(CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
return null;
}
if(ids.size() > 500) {
throw new BusinessException("一次最多允许查询500条记录")
}
return mapper.getCategoryList(ids);
}
还有一个方案就是：如果ids超过500条记录，可以分批用多线程去查询数据。每批只查500条记录，最后把查询到的数据汇总到一起返回。
不过这只是一个临时方案，不适合于ids实在太多的场景。因为ids太多，即使能快速查出数据，但如果返回的数据量太大了，网络传输也是非常消耗性能的，接口性能始终好不到哪里去。
七、增量查询
有时候，我们需要通过远程接口查询数据，然后同步到另外一个数据库。
如果直接获取所有的数据，然后同步过去。这样虽说非常方便，但是带来了一个非常大的问题，就是如果数据很多的话，查询性能会非常差。
按id和时间升序，每次只同步一批数据，这一批数据只有100条记录。每次同步完成之后，保存这100条数据中最大的id和时间，给同步下一批数据的时候用。
select * from user where id > #{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} limit 100;
八、高效的分页
有时候，列表页在查询数据时，为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能，我们一般会对查询接口做分页处理。
在mysql中分页一般用的limit关键字：
select id,name,age from user limit 10,20;
如果表中数据量少，用limit关键字做分页，没啥问题。但如果表中数据量很多，用它就会出现性能问题。
如果是海量数据：
select id,name,age from user limit 1000000,20;
mysql会查到1000020条数据，然后丢弃前面的1000000条，只查后面的20条数据，这个是非常浪费资源的。
优化：
先找到上次分页最大的id，然后利用id上的索引查询。不过该方案，要求id是连续的，并且有序的。
select id,name,age from user where id > 1000000 limit 20;
还能使用between优化分页：
select id,name,age from user where id between 1000000 and 1000020;
需要注意的是between要在唯一索引上分页，不然会出现每页大小不一致的问题。
九、用连接查询代替子查询
mysql中如果需要从两张以上的表中查询出数据的话，一般有两种实现方式：子查询 和 连接查询。
子查询的例子如下：
select * from order where user_id in (select id from user where status=1)；
子查询语句可以通过in关键字实现，一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句，再运行外层的语句。
子查询语句的优点是简单，结构化，如果涉及的表数量不多的话。
但缺点是mysql执行子查询时，需要创建临时表，查询完毕后，需要再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。
这时可以改成连接查询：
select o.* from order o inner join user u on o.user_id = u.id where u.status=1
十、 join的表不宜过多
如果join太多，mysql在选择索引的时候会非常复杂，很容易选错索引。
并且如果没有命中，nested loop join 就是分别从两个表读一行数据进行两两对比，复杂度是 n^2。
所以我们应该尽量控制join表的数量。
如果实现业务场景中需要查询出另外几张表中的数据，可以在a、b、c表中冗余专门的字段，比如：在表a中冗余d_name字段，保存需要查询出的数据。
不过我之前也见过有些ERP系统，并发量不大，但业务比较复杂，需要join十几张表才能查询出数据。
所以join表的数量要根据系统的实际情况决定，不能一概而论，尽量越少越好。
十一、join时要注意
我们在涉及到多张表联合查询的时候，一般会使用join关键字。
而join使用最多的是left join和inner join。
left join：求两个表的交集外加左表剩下的数据。
inner join：求两个表交集的数据。
如果两张表使用inner join关联，mysql会自动选择两张表中的小表，去驱动大表，所以性能上不会有太大的问题。
如果两张表使用left join关联，mysql会默认用left join关键字左边的表，去驱动它右边的表。如果左边的表数据很多时，就会出现性能问题。
要特别注意的是在用left join关联查询时，左边要用小表，右边可以用大表。如果能用inner join的地方，尽量少用left join。
十二、控制索引的数量
众所周知，索引能够显著的提升查询sql的性能，但索引数量并非越多越好。
因为表中新增数据时，需要同时为它创建索引，而索引是需要额外的存储空间的，而且还会有一定的性能消耗。
阿里巴巴的开发者手册中规定，单表的索引数量应该尽量控制在5个以内，并且单个索引中的字段数不超过5个。
mysql使用的B+树的结构来保存索引的，在insert、update和delete操作时，需要更新B+树索引。如果索引过多，会消耗很多额外的性能。
那么，问题来了，如果表中的索引太多，超过了5个该怎么办？
这个问题要辩证的看，如果你的系统并发量不高，表中的数据量也不多，其实超过5个也可以，只要不要超过太多就行。
但对于一些高并发的系统，请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。
那么，高并发系统如何优化索引数量？
能够建联合索引，就别建单个索引，可以删除无用的单个索引。
将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如：Elastic Seach、HBase等，在业务表中只需要建几个关键索引即可。
十三、选择合理的字段类型
char表示固定字符串类型，该类型的字段存储空间的固定的，会浪费存储空间。
varchar表示变长字符串类型，该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度调整，不会浪费存储空间。
我们在选择字段类型时，应该遵循这样的原则：
能用数字类型，就不用字符串，因为字符的处理往往比数字要慢。
尽可能使用小的类型，比如：用bit存布尔值，用tinyint存枚举值等。
长度固定的字符串字段，用char类型。
长度可变的字符串字段，用varchar类型。
金额字段用decimal，避免精度丢失问题。
十四、提升group by的效率
我们有很多业务场景需要使用group by关键字，它主要的功能是去重和分组。
通常它会跟having一起配合使用，表示分组后再根据一定的条件过滤数据。
select user_id,user_name from order group by user_id having user_id <= 200;
这种写法性能不好，它先把所有的订单根据用户id分组之后，再去过滤用户id大于等于200的用户。
分组是一个相对耗时的操作，为什么我们不先缩小数据的范围之后，再分组呢？
select user_id,user_name from order where user_id <= 200 group by user_id；
使用where条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。
其实这是一种思路，不仅限于group by的优化。我们的sql语句在做一些耗时的操作之前，应尽可能缩小数据范围，这样能提升sql整体的性能。
十五、索引优化
sql优化当中，有一个非常重要的内容就是：索引优化。
很多时候sql语句，走了索引，和没有走索引，执行效率差别很大。所以索引优化被作为sql优化的首选。
索引优化的第一步是：检查sql语句有没有走索引。
那么，如何查看sql走了索引没？
可以使用explain命令，查看mysql的执行计划。
例如：
explain select * from `order` where code='002';
通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：
说实话，sql语句没有走索引，排除没有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。
下面说说索引失效的常见原因：
如果不是上面的这些原因，则需要再进一步排查一下其他原因。
此外，你有没有遇到过这样一种情况：明明是同一条sql，只有入参不同而已。有的时候走的索引a，有的时候却走的索引b？
没错，有时候mysql会选错索引。
必要时可以使用force index来强制查询sql走某个索引
