这一段时间一直在学习关系型数据库，准备写一个小专题来总结一下这一段时间的学习结果。

话说数据库优化一直是SQL型数据库的热门问题，包括从网络I/O方面，从硬盘I/O方面，从CPU计算方面等等很多手段，都可以对数据库进行优化。

这篇文章主要总结了如何建立合适的索引提升查询速度，如何通过优化SQL提升语句执行速度。

当然这些探讨都是浅尝辄止的，如果有任何谬误，希望大家指出。

一. 索引优化 1.1 建立聚集索引 1.2 常查询数据建立索引 1.3 最左前缀原则 1.4 不要建立无意义的索引 二. SQL语句优化 2.1 查询语句尽可能使用索引 2.2 常见的技巧 2.2.1 保证不查询多余的列与行 2.2.2 慎用distinct关键字 2.2.3 使用连接（join）来代替子查询 2.2.4 使用limit对查询结果的记录进行限定 2.2.5 一次提交多个insert语句

一. 索引优化

1.1 建立聚集索引

首先聚合索引是提升查询速度的最有效的手段。基于聚合索引的性质，我们可以了解到，数据库的物理存储顺序是按照聚合索引顺序排列的，而通过聚合索引的B+树，我们可以迅速的查找到任何一行的全部信息，注意是全部信息。

不了解聚集索引的同学可以参考我的 数据库（3）数据库索引这篇文章。

在Mysql中，InnoDB引擎会默认主键索引为聚集索引，所以建立一个表时，我们应该优先设立一个主键，后面所有基于主键的WHERE条件查询语句都会使用到这个聚集索引。

主键索引的选取，可以参考以下原则：

一行数据唯一的身份标识（数据库原理中叫做候选码），可以是几列的组合 额外添加的字段，用来唯一标识一行，通常是自增的id

CREATE TABLE test(
    id INT PRIMARY KEY,
    # 其他字段
);

同时需要特别注意的是，如果在一个表有很多数据的情况下，添加了主键，那么会导致这个表重新对硬盘上的存储结构做调整，这是一个费时的过程，所以推荐在建表时就建立主键，从而获得聚集索引。

1.2 常查询数据建立索引

我们知道，对于数据的查询，一般是通过条件查询（WHERE语句），而如果条件查询中的字段上没有建立索引的话，就会进行一次全表扫描，这是非常耗时的操作。

CREATE TABLE test(
    id INT,
    name VARCHAR(20)
); // 假设test表没有任何索引

SELECT name FROM test WHERE id=100; // 这条语句会导致全表查询，然后再进行where语句筛选（没有支持ICP的情况下）

这时候我们需要对id字段建立索引

CREATE INDEX index_name
ON table_name (id)

这样再进行查询语句就会使用B+树进行索引查询得到id=100的索引叶节点，然后根据查到的聚合索引的值，进行二次查找得到name

这是因为非聚集索引的叶子节点存储结构类似下图。

更好的解决方案是建立一个组合索引

CREATE INDEX index_name
ON table_name (id,name)

这样就不需要进行二次查询，而是直接完全通过索引B+树的叶子节点内容久能得到name

1.3 最左前缀原则

其实在上一篇文章中已经说过这个东西了，这里再拿出来说一下的原因是，有些索引你虽然建立了，但数据库不见得会用到这种查询手段。

比如说你建立了一个表：

CREATE TABLE test(
    name_1 CHAR(20),
    name_2 CHAR(20),
    name_3 CHAR(20),
    INDEX index_1 (name_1,name_2,name_3)
);

建立了一个组合索引(name_1,name_2,name_3)

然后你美滋滋的进行了一波查询：

SELECT name_1 FROM test WHERE name_1='haha';
SELECT name_1 FROM test WHERE name_2='wuwu';
SELECT name_1 FROM test WHERE name_3='yingyingying';
SELECT name_1 FROM test WHERE name_1='haha' AND name_2='wuwu';
SELECT name_1 FROM test WHERE name_1='haha' AND name_3='yingyingying';

我们逐条来分析这些语句会如何使用索引进行查询：

查询字段name_1在建立的索引里，而条件语句中WHERE name_1='haha'也在索引里，而且符合最左前缀规则，索引毫无疑问，这次查询会直接使用索引查询，而且查询数据在索引叶子节点里，查询效率是很高的。 查询字段name_1在建立的索引里，而条件语句中WHERE name_2='wuwu'也在索引里，但不符合最左前缀原则，这种查询不会使用到B+树的优秀特性，而是会进行全索引查询，然后再比较WHERE语句条件 和上面那种情况一样，也是会进行全索引查询，然后再比较WHERE语句条件 查询字段name_1在建立的索引里，条件语句WHERE name_1='haha' AND name_2='wuwu'字段在索引里，而且符合最左前缀原则，因此会利用B+树的性质进行查询，效率是很高的。 WHERE name_1='haha' AND name_3='yingyingying'条件语句违背了最左前缀原则，需要进行全索引查询，而且这种写法会进行两次WHERE语句条件的比较，效率及其低下。

可以看到，建立组合索引优化查询语句时，一定要考虑到最左前缀原则，否则你的索引建立的可以说毫无意义。

1.4 不要建立无意义的索引

什么是无意义的索引？

基本上就是和上面体到的原则冲突的索引类型：

查询次数很少的语句中的字段的索引，因为建立索引是会降低数据表DML(INSERT,UPDATE,DELETE)性能的，如果一条语句查询语句一天都用不到几次，你却为它建立了繁杂的索引，那么将会导致数据表很不科学。 备注描述和大字段的索引，比如数据库中存储了文章字段，如果对这个字段添加了索引，那么将会增加非常多的额外磁盘占用开销，而且查询效率并不能得到很大的提升。 日期，年月，状态位，长字符，这些字段在数据库设计是尽量要满足3NF的要求，通过主键或者唯一键就能获得这些信息，尽量不要依据这些信息建立索引进行查询。

二. SQL语句优化

对于这方面我是真的不敢信口开河，因为我也只是处于学习阶段，因此也只总结一些常见的优化手段。

2.1 查询语句尽可能使用索引

这是显而易见的一条原则，我们知道B树这种数据结构实在是太适合数据库存储了，查询性能比起顺序查询高出太多倍了，因此如果能利用到自己建立的索引，那么就会极大的提升查询语句的性能。

SQL什么条件会使用索引？

当字段上建有索引时，通常以下情况会使用索引，在WHERE语句中：

INDEX_COLUMN = x
INDEX_COLUMN > x
INDEX_COLUMN >= x
INDEX_COLUMN < x
INDEX_COLUMN <= x
INDEX_COLUMN between x and x
INDEX_COLUMN in (x,y,...,z)
INDEX_COLUMN like 'x' 或者 'x%'（后导模糊查询）
T1. INDEX_COLUMN=T2. COLUMN1（两个表通过索引字段关联）

以上x,y,z代表任何和INDEX_COLUMN同一类型的数据

同时避免查询时不能使用索引查询的数据：

可以看到几乎是和能使用索引查询的情况对立的。总结就是

不等的操作 函数运算或者运算符预算后的字段 前导模糊查询 字段类型不同 NULL值 不符合最左前缀规则

2.2 常见的技巧

2.2.1 保证不查询多余的列与行

尽量避免select * 的存在，使用具体的列代替*，避免多余的列 使用where限定具体要查询的数据，避免多余的行 使用top，distinct关键字减少多余重复的行

2.2.2 慎用distinct关键字

distinct在查询一个字段或者很少字段的情况下使用，会避免重复数据的出现，给查询带来优化效果。

但是查询字段很多的情况下使用，则会大大降低查询效率。

2.2.3 使用连接（join）来代替子查询

这样会减少I/O查询的次数。

2.2.4 使用limit对查询结果的记录进行限定

这样会减少网络I/O的压力，避免一次传输数据过多导致速度变慢。

2.2.5 一次提交多个insert语句

JDBC中的批处理了解一下，批量插入比起循环插入性能高太多了（当然这还和编程语言已经网络有关）