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总体优化大纲

（1）优化查询性能：通过索引降低全表扫描频率

提升数据库查询性能的途径时，一个关键的战略就是降低全表扫描的频次。因为全表扫描往往会消耗显著的计算资源，从而导致查询过程变得迟缓且效率低下，为了有效地提高查询的响应速度和整体性能。

优化方向

那些在where筛选条件和order by排序操作中频繁使用的列。确保这些列上已经构建了恰当的索引，这样可以帮助数据库系统更快地定位所需的数据，避免不必要的全表遍历，从而达到优化查询性能的目的。

案例介绍

举一个案例，例如，我们有一个名为products的表，用于存储电子商务网站上的商品信息。这个表包含数百万条记录，并且经常需要进行商品搜索和排序操作。

查询试图找出品牌为"Apple"，类别为"Phones"的商品，并按价格升序排序，最后只返回前10条记录。

SELECT *  FROM products
WHERE brand = 'Apple' AND category = 'Phones'
ORDER BY price ASC ;

由于缺少适当的索引，这些查询经常触发全表扫描，导致性能问题。

问题分析

• 性能瓶颈：在表上进行全表扫描是非常耗时的，特别是在表中有数百万条记录时。
• 索引缺失：该查询中的where子句使用了brand和category字段，而order by子句使用了price字段。由于这些字段上缺少索引，查询性能受到了严重影响。

解决方案

建立复合索引

由于查询条件同时涉及brand和category字段，并且它们是通过AND连接的，因此一个复合索引可能是一个好选择。但请注意，复合索引的顺序很重要。由于brand的值可能相对较少（例如，只有几个不同的品牌），而category的值可能更多（例如，有许多不同的产品类别），因此通常将brand放在索引的前面可能更有效。

CREATE INDEX idx_brand_category_price ON products(brand, category, price);

注意，复合索引(brand, category, price)可能不是所有情况下的最佳选择。例如，如果查询经常只按brand或category进行筛选，而不是同时按两者进行筛选，那么单独的索引可能更有意义。

建立单独索引

如果你经常单独按brand、category或price进行查询或排序，那么单独的索引可能是有用的。但请注意，在存在复合索引的情况下，单独的索引可能不会被使用，除非查询条件或排序方式与复合索引不完全匹配。

CREATE INDEX idx_brand ON products(brand);
CREATE INDEX idx_category ON products(category);
CREATE INDEX idx_price ON products(price);

（2）优化数据表与查询：合理使用非NULL约束与默认值

频繁地在where子句中对字段进行null值判断可能会导致性能下降，并可能使逻辑变得复杂。因此，为了避免这些问题，我们应该审慎地使用null，并考虑在适当的情况下使用not null约束或其他特定的默认值。

优化方向

处理数据库中的null值时，我们应该审慎行事，并考虑使用NOT NULL约束、特定的默认值或其他策略来简化查询逻辑并提高性能。

避免NULL值带来的潜在问题

首先，理解NULL在数据库中的含义至关重要。NULL表示字段没有值，这与字段值为0或空字符串（''）不同。然而，这种不确定性可能导致查询和逻辑变得复杂，特别是在进行条件判断和联接操作时。

案例介绍

INSERT INTO students (id, name, age, graduation_year)  VALUES   
(1, 'Alice', 20, 2023),  
(2, 'Bob', 21, 2022),  
(3, 'Charlie', 20, NULL), -- 尚未毕业  
(4, 'David', 22, 2021);

当我们想要查询所有已毕业的学生时，我们需要排除graduation_year为NULL的记录。

SELECT * FROM students WHERE graduation_year IS NOT NULL;

在这个查询中，我们需要确保我们只包括那些graduation_year非NULL且年龄大于20岁的学生。

SELECT * FROM students WHERE age > 20 AND graduation_year IS NOT NULL;

解决方案

建表的配置问题

• 使用NOT NULL约束：如果某个字段在逻辑上总是应该有一个值，那么应该为该字段设置NOT NULL约束。这样做可以确保数据的完整性和一致性，并减少在查询时进行NULL值判断的需要。

• 使用特定的默认值：对于某些字段，如果确实存在没有值的情况，但又不希望使用NULL来表示，可以考虑为该字段设置一个特定的默认值，如0、-1或某个特定的字符串。这样做可以使数据更具可读性，并简化查询逻辑。

查询的操作处理

• 避免在WHERE子句中进行NULL值判断：尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断。相反，可以考虑使用其他条件或逻辑来过滤数据。

• 使用索引优化查询：如果必须对包含NULL值的字段进行查询，那么应该确保该字段已经建立了索引。虽然索引可能不会显著提高对NULL值的查询性能，但它仍然可以帮助优化其他类型的查询。

（3）优化SQL查询：避免在WHERE子句中使用非索引操作符

提高查询效率和性能，我们应尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符。因为MySQL数据库管理系统在大多数情况下仅对使用<、<=、=、>、>=、BETWEEN、IN等操作符的列使用索引进行快速数据检索，使用LIKE操作符也可以触发索引的使用，但这通常需要LIKE表达式以非通配符字符开头。

解决方案

• 使用合适的操作符：在WHERE子句中，尽量使用上述提到的能够触发索引使用的操作符。

• 避免使用非索引操作符：尽量避免使用!=或<>这样的非索引操作符，尤其是在涉及大量数据的列上。

• 考虑查询的改写：必须使用!=或<>操作符，是否可以改写查询以使用其他操作符或策略。例如，可以使用NOT IN代替<>。

• 注意LIKE操作符的使用：当使用LIKE操作符时，确保表达式以非通配符字符开头，以便能够利用索引。

（4）优化查询性能：使用UNION替代OR条件以减少全表扫描

在编写SQL查询时，我们应当谨慎地在WHERE子句中使用OR来连接条件，因为这种做法可能会导致数据库引擎放弃使用索引，转而进行全表扫描，从而显著降低查询性能。

案例介绍

select id from t where num=10 or num=20

优化方向

优化查询性能，一种有效的策略是利用UNION（或UNION ALL，如果确定结果集中不包含重复行）来合并多个基于相同表但具有不同条件的查询。通过使用UNION ALL，我们将这两个查询的结果合并在一起，从而避免了在WHERE子句中使用OR可能导致的性能问题。

案例介绍

以下是一个优化后的示例，它展示了如何使用UNION ALL来替代OR连接条件，从而提高查询效率：

SELECT id FROM t WHERE num = 10
UNION ALL
SELECT id FROM t WHERE num = 20;

在这个例子中，我们分别执行了两个独立的查询，每个查询都针对num字段的不同值进行筛选。由于这两个查询都是基于索引字段（假设num字段已经被索引），因此它们都可以高效地利用索引来检索数据。

注意，当使用UNION（或UNION ALL）时，确保每个查询选择的列具有相同的数量、类型和顺序，以便能够正确合并结果集。此外，如果可能的话，尽量使用UNION ALL而不是UNION，因为UNION ALL不会尝试消除结果集中的重复行。

（5）优化查询性能：合理使用BETWEEN替代IN以避免全表扫描

在编写SQL查询时，IN 和 NOT IN 关键字虽然强大且灵活，但如果不谨慎使用，可能会导致性能下降，尤其是在处理大数据集时。

当IN或NOT IN列表中的元素过多时，数据库引擎可能会放弃使用索引，转而进行全表扫描，这会显著增加查询的响应时间。

优化方向

优化查询性能，当查询条件涉及连续的数值范围时，我们应优先使用BETWEEN关键字。BETWEEN能够明确地指定一个数值范围，数据库引擎可以高效地利用索引来检索这个范围内的数据，从而避免全表扫描。

案例介绍

优化后的示例，展示了如何使用BETWEEN关键字来替代IN，以提高查询性能：

SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 3;

查询将返回表t中num字段值在1到3（包括1和3）之间的所有记录的id。通过使用BETWEEN，我们确保了数据库引擎能够高效地使用索引（如果num字段上有索引的话），从而显著提高了查询的响应速度。

我们应该尽量避免在WHERE子句中使用过多的IN或NOT IN关键字，尤其是当列表中的元素过多时。对于连续的数值范围，我们应该优先使用BETWEEN关键字，以提高查询性能并减少全表扫描的可能性。