一、索引优化策略
索引是提升SQL查询效率的核心工具。合理创建组合索引可覆盖高频查询条件，例如对WHERE和ORDER BY涉及的字段建立复合索引，可减少回表操作。需注意避免索引失效场景，如对字段使用函数或隐式类型转换会导致索引失效。定期使用EXPLAIN分析执行计划，及时调整冗余索引。
- 优先为区分度高的字段建立索引
- 单表索引数量建议控制在5个以内
- 利用覆盖索引减少I/O消耗
二、查询语句优化技巧
编写高效查询需遵循最小数据量原则。避免使用SELECT *，仅获取必要字段可降低网络传输与内存消耗。对于范围查询，优先使用BETWEEN替代函数计算，例如将YEAR(birth_date)=1990改写为日期区间条件。
- 用
EXISTS替代IN处理子查询 - 分页查询时使用
WHERE id > offset代替LIMIT offset - 避免在WHERE子句中对字段进行运算
三、数据库设计与维护
合理的表结构设计是性能优化的基石。采用反范式化设计减少多表关联，对频繁查询的统计字段可添加冗余列。对于亿级数据表，使用水平分区或分库分表策略，例如按时间范围拆分历史数据。
- 数值型字段优先使用整型替代字符串
- 定长字段使用CHAR存储提升检索效率
- 定期执行
OPTIMIZE TABLE整理碎片
四、连接操作与资源管理
复杂JOIN操作应避免笛卡尔积产生。使用STRAIGHT_JOIN强制指定驱动表顺序，小表驱动大表可减少临时表生成。连接池配置需根据并发量调整最大连接数，防止连接风暴导致系统崩溃。
| 类型 | 适用场景 | 资源消耗 |
|---|---|---|
| INNER JOIN | 精确匹配 | 低 |
| LEFT JOIN | 保留主表数据 | 中 |
| FULL JOIN | 全量合并 | 高 |
SQL优化需从索引设计、查询逻辑、表结构三个维度系统化实施。通过定期分析慢查询日志，结合执行计划调整优化策略，可构建高性能数据库体系。实际优化中应权衡读写比例，避免过度优化增加维护成本。
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