在编写和优化SQL语句时，有一些通用的技巧和最佳实践可以帮助提高查询性能。以下是10条SQL优化语句的示例和说明：

1. 使用索引

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

为经常在查询中使用的列创建索引。

2. 选择必要的列

SELECT id, name, email FROM users WHERE status = 'active';

避免使用 SELECT *，只选择需要的列。

3. 避免函数操作列

SELECT * FROM users WHERE created_at >= '2023-01-01';

避免在 WHERE 子句中对列使用函数操作，如 DATE(created_at)，因为这样会使索引失效。

4. 使用联合查询代替子查询

SELECT orders.id, orders.total, users.name

FROM orders

JOIN users ON orders.user_id = users.id

WHERE orders.total > 100;

使用 JOIN 查询代替子查询，提高性能。

5. 避免冗余和重复的表扫描

SELECT id, name FROM users WHERE email = 'example@example.com' LIMIT 1;

使用 LIMIT 限制返回的行数，避免全表扫描。

6. 使用 EXISTS 代替 IN

SELECT name FROM users WHERE EXISTS (

    SELECT 1 FROM orders WHERE orders.user_id = users.id AND orders.total > 100

);

使用 EXISTS 替代 IN 来检查子查询的存在，通常性能更好。

7. 批量更新或插入

INSERT INTO orders (user_id, product_id, quantity) VALUES 

(1, 1, 2), 

(2, 3, 1), 

(3, 2, 4);

使用批量插入或更新，减少数据库交互次数。

8. 使用覆盖索引

CREATE INDEX idx_users_status ON users(status, id, name);

SELECT id, name FROM users WHERE status = 'active';

创建覆盖索引，包含查询中涉及的所有列。

9. 避免选择不必要的大数据集

SELECT id, name FROM users WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

在查询中使用合理的条件限制数据集的大小。

10. 优化排序

CREATE INDEX idx_users_created_at ON users(created_at);

SELECT id, name FROM users WHERE status = 'active' ORDER BY created_at DESC;

在排序列上创建索引，优化 ORDER BY 子句的性能。

11. 使用连接条件

SELECT orders.id, users.name 

FROM orders 

JOIN users ON orders.user_id = users.id 

WHERE users.status = 'active';

在 JOIN 语句中使用明确的连接条件，避免产生笛卡尔积。

12. 使用聚合函数时避免重复计算

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary 

FROM employees 

GROUP BY department;

使用 GROUP BY 与聚合函数（如 AVG, SUM, COUNT）相结合，避免在应用层进行重复计算。

13. 使用适当的数据类型

ALTER TABLE users MODIFY age SMALLINT;

使用合适的数据类型，减少存储空间和内存使用，提高查询性能。

14. 优化分页查询

SELECT id, name FROM users ORDER BY created_at LIMIT 10 OFFSET 1000;

在分页查询中使用 LIMIT 和 OFFSET，尽量减少处理的数据量。

15. 避免不必要的排序

SELECT id, name FROM users WHERE status = 'active' ORDER BY created_at;

确保排序仅在必要时使用，并在排序列上创建索引。

16. 使用预处理语句

PREPARE stmt FROM 'SELECT id, name FROM users WHERE email = ?';

SET @email = 'example@example.com';

EXECUTE stmt USING @email;

使用预处理语句（Prepared Statements），提高查询执行效率并增强安全性。

17. 合理使用事务

START TRANSACTION;

UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;

UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2;

COMMIT;

合理使用事务，确保数据一致性的同时，减少锁的持有时间。

18. 使用分析工具

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';

使用 EXPLAIN 语句分析查询计划，了解查询执行的详细信息，并根据结果进行优化。

19. 避免使用复杂的正则表达式

SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@example.com';

避免在查询中使用复杂的正则表达式，改用简单的字符串匹配。

20. 使用合适的存储引擎

CREATE TABLE orders (

    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

    user_id INT,

    total DECIMAL(10, 2),

    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

) ENGINE=InnoDB;

选择合适的存储引擎，如InnoDB（支持事务、外键等）或MyISAM（适合读多写少的场景）。

通过这些优化技巧，可以显著提升SQL查询和数据库的整体性能。但实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据库配置进行测试和调整，确保获得最佳的性能。

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/RBaRYS4gHfheqW7xgJi9tA