如何在SQL中优化查询？EXPLAIN与查询优化的技巧（优化.查询.技巧.如何在.SQL...）

使用EXPLAIN分析SQL执行计划，通过type、key、rows等列判断查询效率，结合索引优化、避免全表扫描和常见陷阱，提升查询性能。

如何在sql中优化查询？explain与查询优化的技巧

SQL查询优化，简单来说，就是让你的数据库更快地返回结果。这不仅仅是让你的网站感觉更流畅，还能节省服务器资源，尤其是在数据量巨大的情况下。

EXPLAIN与查询优化技巧

如何使用EXPLAIN分析SQL查询？

EXPLAIN 语句是 SQL 中一个强大的工具，它能告诉你数据库是如何执行你的查询的。与其说是“如何使用”，不如说是“如何理解” EXPLAIN 的输出。

首先，在你的 SQL 查询前加上

EXPLAIN

关键字，例如：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

执行这个语句后，你会得到一张表，每一行代表查询计划中的一个步骤。这张表里有很多列，但最关键的几个是：

```
id
```
: 查询的标识符，数字越大，执行优先级越高（但也有例外，后面说）。
```
select_type
```
: 查询的类型，例如
```
SIMPLE
```
（简单查询，不包含子查询或 UNION），
```
PRIMARY
```
（最外层的 SELECT），
```
SUBQUERY
```
（子查询）等等。
```
table
```
: 涉及的表名。
```
type
```
: 访问类型，这是最重要的列之一。它告诉你数据库是如何找到表中符合条件的行的。常见的类型有：
- ```
system
```
  : 表中只有一行记录，这是理想情况，速度非常快。
- ```
const
```
  : 使用主键或唯一索引进行等值查询，也是非常快的。
- ```
eq_ref
```
  : 使用唯一索引关联查询，效率较高。
- ```
ref
```
  : 使用非唯一索引进行等值查询。
- ```
range
```
  : 使用索引进行范围查询，例如
```
BETWEEN
```
  ，
```
>
```
  ，
```
<
```
  。
- ```
index
```
  : 扫描整个索引树。
- ```
ALL
```
  : 全表扫描，这是最慢的，应该尽量避免。
```
possible_keys
```
: 数据库可能使用的索引。
```
key
```
: 数据库实际使用的索引。
```
key_len
```
: 索引的长度，可以用来判断索引的使用情况。
```
ref
```
: 显示索引的哪一列被用于查找值。
```
rows
```
: 数据库估计需要扫描的行数。
```
Extra
```
: 包含一些额外的信息，例如
```
Using index
```
（表示使用了覆盖索引，不需要回表查询），
```
Using where
```
（表示需要使用 WHERE 子句过滤结果），
```
Using temporary
```
（表示需要使用临时表），
```
Using filesort
```
（表示需要进行文件排序，速度较慢）。

理解了这些列的含义，你就可以分析 EXPLAIN 的输出了。例如，如果

type

是

ALL

，

rows

很大，

Extra

包含

Using filesort

或

Using temporary

，那就说明你的查询需要优化。 PIA

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另外，关于

id

列的优先级，如果

id

相同，则从上到下执行；如果

id

不同，则

id

值越大，优先级越高。但是，如果

id

相同，并且

select_type

是

DERIVED

（派生表），则派生表会先执行。如何通过索引优化SQL查询？

索引就像书的目录，可以帮助数据库快速找到数据。但索引不是越多越好，过多的索引会增加数据库的负担。

选择合适的列创建索引：通常，你应该在 WHERE 子句中经常使用的列上创建索引。例如，如果你经常根据
```
age
```
和
```
city
```
查询用户，可以考虑创建
```
age
```
和
```
city
```
的联合索引。
注意索引的顺序：对于联合索引，索引的顺序很重要。应该将选择性高的列放在前面。选择性是指，该列的不同值的数量与总行数的比例。例如，
```
gender
```
的选择性很低，而
```
email
```
的选择性很高。
避免在索引列上使用函数或表达式：例如，
```
WHERE YEAR(birthday) = 2000
```
就无法使用
```
birthday
```
上的索引。应该改为
```
WHERE birthday BETWEEN '2000-01-01' AND '2000-12-31'
```
。
尽量使用覆盖索引：覆盖索引是指，查询需要的所有列都包含在索引中。这样可以避免回表查询，提高查询效率。例如，如果你的查询是
```
SELECT age, city FROM users WHERE age > 25
```
，可以创建一个包含
```
age
```
和
```
city
```
的联合索引。
定期维护索引：随着数据的增加和删除，索引可能会变得碎片化，影响查询效率。可以使用
```
OPTIMIZE TABLE
```
命令来优化表，重建索引。

如何避免SQL查询中的常见陷阱？

除了索引，还有一些常见的陷阱需要避免：

*避免使用 `SELECT `**：应该只选择需要的列，减少数据传输量。
避免在 WHERE 子句中使用
```
OR
```
：
```
OR
```
可能会导致全表扫描。可以尝试使用
```
UNION
```
或分解成多个查询。
避免在 WHERE 子句中使用
```
NOT IN
```
：
```
NOT IN
```
可能会导致全表扫描。可以尝试使用
```
NOT EXISTS
```
或
```
LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL
```
。
避免在 WHERE 子句中使用模糊查询
```
%keyword%
```
：这种查询无法使用索引。可以考虑使用全文索引或搜索引擎。
避免使用子查询：子查询可能会导致性能问题。可以尝试使用
```
JOIN
```
替代。
合理使用
```
LIMIT
```
：
```
LIMIT
```
可以限制返回的行数，提高查询效率。但要注意，
```
LIMIT
```
只有在排序后才能生效。

如何优化复杂的SQL查询？

对于复杂的 SQL 查询，可以尝试以下方法：

分解查询：将复杂的查询分解成多个简单的查询，然后将结果组合起来。
使用临时表：将中间结果存储在临时表中，可以避免重复计算。
使用物化视图：物化视图是指，将查询结果预先计算并存储起来，可以大大提高查询效率。但要注意，物化视图需要定期刷新。
优化 JOIN：
```
JOIN
```
的顺序很重要。应该将小表放在前面，大表放在后面。可以使用
```
STRAIGHT_JOIN
```
强制指定
```
JOIN
```
的顺序。
使用查询提示（Query Hints）：查询提示可以告诉数据库如何执行查询。例如，可以使用
```
USE INDEX
```
强制指定使用的索引，可以使用
```
IGNORE INDEX
```
忽略某些索引。但要注意，查询提示可能会导致数据库无法选择最优的执行计划。

记住，SQL 优化是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。没有什么万能的解决方案，只有最适合你的解决方案。

以上就是如何在SQL中优化查询？EXPLAIN与查询优化的技巧的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！

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