sql查询优化的10个技巧包括：1.合理使用索引，避免滥用；2.避免select *，只选择需要的列；3.where子句中避免函数或表达式；4.join操作时确保列有索引并选择合适类型；5.使用explain分析执行计划；6.优化分页查询，如书签模式或延迟关联；7.避免在循环中执行sql查询；8.使用批量操作提高效率；9.定期维护数据库；10.使用缓存减少数据库访问。判断sql是否需要优化可参考响应时间、资源利用率、慢查询日志及业务需求。索引失效常见原因包括使用函数、!=、or连接、like以%开头、数据类型不匹配、未遵循最左前缀原则等。高级优化方法还有查询重写、物化视图、分区表、读写分离、使用nosql数据库及参数调优。优化sql查询是一个持续过程，需不断尝试和改进。
SQL查询优化，说白了，就是让你的数据库跑得更快，响应时间更短。这不仅关乎用户体验，还直接影响服务器的负载和成本。
SQL查询性能优化的10个技巧
索引，索引，还是索引！ 这应该是老生常谈了。索引就像书的目录，能让数据库快速定位到你要找的数据，而不是傻傻地一行一行扫描。但别滥用，索引也是要占用空间的，而且过多的索引会拖慢写入速度。所以，要根据实际情况，选择合适的列建立索引。比如，经常用在WHERE子句中的列，或者用于JOIN操作的列，都可以考虑建立索引。
避免SELECT * 只选择你需要的列。 SELECT * 看起来很方便，但它会返回所有列的数据，即使你只需要其中的几个。这会增加网络传输的负担，也会让数据库服务器做更多的工作。所以，养成只选择必要列的习惯。
WHERE子句中的优化 WHERE子句是查询性能的关键。尽量避免在WHERE子句中使用函数或表达式，因为这会导致索引失效。例如，WHERE YEAR(order_date) = 2023 就比 WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' 效率低。还有，尽量使用 AND 代替 OR，因为 OR 可能会导致全表扫描。当然，具体情况要具体分析。
JOIN优化 JOIN操作是SQL查询中常见的性能瓶颈。首先，确保JOIN的列上有索引。其次，尽量避免使用 != 或 进行JOIN，这会导致全表扫描。最后，选择合适的JOIN类型也很重要。例如，如果你只需要两个表中匹配的行，就使用 INNER JOIN；如果需要包含左表的所有行，即使右表中没有匹配的行，就使用 LEFT JOIN。
使用EXPLAIN分析查询 EXPLAIN 命令可以告诉你SQL查询的执行计划，包括使用了哪些索引，扫描了多少行等等。通过分析执行计划，你可以找到查询的瓶颈，并进行相应的优化。比如，如果发现某个查询没有使用索引，就需要考虑是否需要建立索引，或者是否需要修改查询语句。
分页查询优化 分页查询是Web应用中常见的需求。如果数据量很大，直接使用 LIMIT 和 OFFSET 进行分页查询会很慢。一种优化方法是使用书签（bookmark）模式，记录上一页的最后一条数据的ID，然后在下一页查询时，使用 WHERE id > last_id 来过滤掉前面的数据。另一种方法是使用延迟关联（deferred join），先在子查询中获取需要的ID，然后再JOIN主表获取数据。
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避免在循环中执行SQL查询 这听起来很明显，但还是经常有人犯这个错误。如果在循环中执行SQL查询，每次循环都要连接数据库，执行查询，这会大大降低性能。正确的做法是将所有需要的数据一次性查询出来，然后在循环中处理。
使用批量操作 如果你需要插入、更新或删除大量数据，尽量使用批量操作，而不是一条一条执行SQL语句。批量操作可以减少数据库连接的次数，提高效率。例如，可以使用 INSERT INTO ... VALUES (...), (...), ... 语句一次性插入多条数据。
定期维护数据库 定期优化表结构，清理无用数据，重建索引，可以提高数据库的整体性能。不同的数据库系统有不同的维护工具和方法，需要根据实际情况进行选择。
缓存 对于一些不经常变化的数据，可以使用缓存来减少数据库的访问。例如，可以使用Redis或Memcached等缓存系统，将查询结果缓存起来，下次查询时直接从缓存中获取数据，而不需要访问数据库。
如何判断SQL查询是否需要优化？
这其实是个经验问题，但也有一些客观指标可以参考。首先，看查询的响应时间。如果查询需要几秒甚至更长时间才能完成，那肯定需要优化了。其次，可以使用数据库的监控工具，查看CPU、IO等资源的利用率。如果CPU或IO利用率很高，说明数据库服务器压力很大，可能需要优化SQL查询。再者，观察数据库的慢查询日志。慢查询日志记录了执行时间超过阈值的SQL查询，可以帮助你找到需要优化的查询。最后，也是最重要的，要根据实际业务需求，评估查询的性能是否满足要求。
索引失效的常见原因有哪些？
索引失效是SQL查询优化中常见的问题。以下是一些常见的原因：
在索引列上使用函数或表达式：例如，WHERE YEAR(order_date) = 2023 会导致索引失效。使用 != 或 进行查询：这会导致全表扫描。使用 OR 连接多个条件：如果 OR 连接的条件没有都使用索引，可能会导致全表扫描。LIKE查询以 % 开头：例如，WHERE product_name LIKE '%keyword' 会导致索引失效。数据类型不匹配：例如，如果索引列是字符串类型，但查询条件是数字类型，可能会导致索引失效。组合索引未遵循最左前缀原则：例如，如果有一个组合索引 (a, b, c)，但查询条件只使用了 b 或 c，或者只使用了 b 和 c，那么索引就会失效。
除了上述技巧，还有哪些高级的SQL查询优化方法？
除了上述技巧，还有一些更高级的SQL查询优化方法，例如：
查询重写：通过修改查询语句的结构，使其更符合数据库的执行计划，从而提高查询性能。例如，可以将子查询转换为JOIN操作，或者将UNION ALL转换为UNION DISTINCT。使用物化视图：物化视图是预先计算好的查询结果，可以像表一样进行查询。使用物化视图可以避免重复计算，提高查询性能。分区表：将一个大表分成多个小表，可以提高查询性能。例如，可以按照时间或地区对表进行分区。读写分离：将数据库的读操作和写操作分离到不同的服务器上，可以提高数据库的并发处理能力。使用NoSQL数据库：对于一些不需要事务支持，且数据结构简单的应用场景，可以考虑使用NoSQL数据库，例如MongoDB或Redis。NoSQL数据库通常具有更高的性能和可扩展性。参数调优：针对特定的数据库系统，进行参数调优，例如调整缓冲区大小、连接数等，可以提高数据库的整体性能。
优化SQL查询是一个持续的过程，需要不断学习和实践。没有一劳永逸的解决方案，只有不断尝试和改进，才能找到最适合你的方案。
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