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SQL优化措施

通过我们日常开发的经验可以整理出以下高效SQL的守则

1. 表主键使用自增长bigint
2. 加适当的表索引，需要强关联字段建表时就加好索引，常见的有更新时间，单号等字段
3. 减少子查询，能用表关联的方式就不用子查询，可能在少数据量的情况下子查询比较快，但是当结果集大时效率就有大影响了，例如3w行数据的影响就很大了（案例：sql优化实战-减少子查询）
4. 小表驱动大表
5. 避免隐式转换，注意作为条件的数据类型是字符串还是数值
6. 避开索引失效的场景
   1. 使用函数计算索引列作为查询条件
   2. 使用Like全模糊查询条件
   3. 复合索引情况下，最左匹配原则

分析SQL运行的依据

上面提到了这么些措施，在日常开发时多留意可以让我们写出一定时间内高效运行的SQL，但是在数据量日益增长的情况下，我们避免不了需要做一些优化，甚至于优化别人的SQL，优化的依据又从哪里来呢？这时就用到explain了。

Explain简述

不是实际执行SQL语句，而是分析执行的语句走了哪些优化措施。关于explain的说明其他文章描述的很清楚，这里就不过多展开，文章最后是我写这篇文章时阅览过的资料，有需要的可以点击进去看看。
在使用时我们主要关注下面两个字段

• select_type：表明当前表是简单查询其他复杂查询，
• type：索引类型，其通常的效率高低排序如下

  system>const>eq_ref>ref>range>index>all

• key：该表实际使用的索引

还有需要注意的是每张关联的表只会用到一个索引，因此索引也不是建的越多就约有用，不然可能会有走错索引的问题。

预告

接下来会再出一篇生产SQL优化实战，本来想写在这篇内容中的，但是感觉篇幅太长了，所以分到了下一篇，这篇就作为实战前的预备知识说明好了。

参考链接

cnblog：mysql explain type详解
cnblog：explain使用指南
简书：explain详解