想让SQL跑得快点，这些优化技巧你得试试看，效果真的挺明显

想让SQL跑得快点,这些优化技巧你得试试看，效果真的挺明显，这可不是什么高深莫测的玄学，而是有实实在在的方法可以遵循的，很多系统变慢，问题就出在数据库查询上，只要花点心思优化一下，整个应用的响应速度可能就会有质的飞跃，下面这些技巧，很多都来自于像《高性能MySQL》、数据库官方文档以及一些资深开发者的经验分享，咱们用大白话聊一聊。

最基础也最有效的一招,就是给你的表加上合适的索引，你可以把索引想象成一本书的目录，没有目录，你想找某个内容就得一页一页地翻，这就是所谓的“全表扫描”，速度当然慢，有了目录（索引），你就能直接翻到对应的章节，你经常用 WHERE user_id = 123 这样的条件来查数据，那么在 user_id 这个字段上建个索引，查询速度立马就上来了，索引也不是越多越好，就像一本书目录太细了反而难找东西一样，索引会占用空间，而且在增、删、改数据的时候，数据库还需要额外维护索引，会影响写入速度，原则是：只为那些最常用的查询条件字段和排序字段创建索引。

写SQL语句的时候要有点“心眼”，尽量避免那些会导致索引失效的写法，你明明建了索引，可查询还是慢，可能就是写法有问题，在 WHERE 子句里对索引字段进行函数操作或者计算，像 WHERE YEAR(create_time) = 2023，这样即使 create_time 有索引，数据库也可能用不上，更好的写法是 WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time < '2024-01-01'，还有，使用 LIKE 模糊查询时，要避免以通配符 开头，LIKE '%关键字'，这种索引也是无能为力的，尽量写成 LIKE '关键字%'，这些细节，在阿里巴巴的《Java开发手册》等规范里都有强调。

第三,别动不动就 SELECT *。SELECT * 会把所有字段都捞出来，不管你需要不需要，如果你只需要一两个字段，那就明确写出来，SELECT id, name，这样做有两个好处：一是减少了网络传输的数据量，二是如果这些字段都在一个索引里（这叫做覆盖索引），数据库甚至不需要去查完整的数据行，直接从索引里就能拿到数据，速度非常快，这是一个很容易被忽略但效果立竿见影的优化点。

第四,当需要关联多张表（JOIN）查询时，要特别注意关联字段和条件，确保关联的字段上已经建立了索引，ON a.user_id = b.id，a.user_id 和 b.id 最好都有索引，关联的表不宜过多，如果表太多、数据量太大，查询可能会非常复杂和缓慢，可以考虑是不是可以拆分成多个简单的查询，在程序代码里进行组合，虽然会增加一点网络请求，但可能比一个巨大而复杂的JOIN查询更高效，这种“用多次简单查询代替一次复杂查询”的思想，在《高性能MySQL》一书中被多次提及。

第五,学会利用数据库的查询执行计划，大部分数据库都提供了这个功能，比如MySQL的 EXPLAIN，当你发现某条SQL很慢时，可以在SQL语句前面加上 EXPLAIN 关键字，然后执行，数据库不会真正运行查询，而是会告诉你它打算怎么执行这条查询：比如准备用哪个索引，需要扫描多少行数据，有没有做全表扫描等等，通过分析执行计划，你就能清楚地知道瓶颈在哪里，是索引没用好，还是关联方式不对，然后有针对性地进行优化，这是诊断慢查询最强大的工具。

第六,对于一些计算复杂、耗时较长，但实时性要求又不那么高的统计类查询，可以考虑使用缓存，一个网站的热门文章排行榜，可能不需要每次有人访问都去数据库里实时计算一遍，可以把计算结果缓存起来，放在Redis或Memcached这样的缓存系统中，设置一个过期时间（比如5分钟），在过期时间内，所有请求都直接读取缓存，大大减轻了数据库的压力，等缓存过期后，再重新查询数据库更新缓存，这是一种用空间换时间的策略，在高并发场景下效果极其显著。

要从表结构设计这个根源上思考,如果一张表的字段多达几十个，并且有几千万行数据，那么无论怎么优化索引和SQL，可能都会遇到瓶颈，这时候可以考虑垂直分表，就是把一些不常用的、或者长度很大的字段（如文本、备注）拆分到另外的表中，还可以根据业务逻辑进行水平分表，比如按时间（每月一张表）或者按用户ID的哈希值，把数据分散到多张结构相同的表里，这样每张表的数据量就变小了，查询自然就快了，虽然分表会带来查询上的复杂性，但当数据量巨大时，这是必经之路。

SQL优化是一个持续的过程,需要结合具体的业务场景和数据特点来分析，上面这些技巧，从建索引、写SQL，到看执行计划、用缓存、改结构，由浅入深，只要你愿意尝试，真的能看到非常明显的效果，关键是养成好的习惯，并善用工具进行分析。