数据库SQL优化那些事儿，怎么才能让查询跑得更快点呢？

说到数据库查询慢,这大概是每个和数据库打交道的人都会遇到的烦心事儿，数据量小的时候怎么查都快，一旦数据积累到百万、千万级别，一个不当心的查询可能就让系统卡死，其实优化这事儿，说白了就是让数据库用最省力的方式找到它需要的数据，下面这些点，都是实践中总结出来的实在方法。

最立竿见影的手段就是建索引,你可以把数据库想象成一本书，没有索引（目录）的话，你想找某个内容就得一页一页地翻，这就是全表扫描，慢是肯定的，索引就像是给书加了个详细的目录，数据库引擎可以直接翻到目录，找到内容所在的“页码”，然后精准定位，速度自然就上来了。（参考来源：数据库索引基本原理）

索引也不是乱建的,建多了反而会拖慢速度，因为每次往表里新增、修改、删除数据时，数据库不仅要动数据，还得去更新所有相关的索引，这相当于多了很多额外的工作，索引要建在关键的地方，那些经常出现在WHERE子句里的字段、用来关联其他表的字段（外键），以及用来排序（ORDER BY）和分组（GROUP BY）的字段，都是建立索引的好候选。（参考来源：SQL优化最佳实践：索引策略）

光有索引还不够,怎么写SQL语句本身也大有学问，一个常见的坑就是避免使用SELECT *，你需要什么字段，就老老实实写出来，比如你只想要用户的名字和年龄，那就写SELECT name, age FROM users，而不是SELECT * FROM users。SELECT *会把所有字段，包括那些你根本用不上的大文本字段、备注字段都捞出来，这会增加网络传输和数据处理的负担。（参考来源：高效SQL编写规范）

另一个语句上的要点是,尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数操作或者计算，比如说，你想查询三天前注册的用户，错误的写法是WHERE DATE(register_time) = '2023-10-01'，这样写的话，即使register_time字段有索引，数据库也得对每一条记录的register_time都计算一次DATE()函数，导致索引失效，又变成全表扫描了，正确的写法应该是WHERE register_time >= '2023-10-01' AND register_time < '2023-10-02'，这样索引就能派上用场。（参考来源：避免SQL查询中的全表扫描技巧）

关联查询（JOIN）的优化也很重要，关联表的时候，尽量使用小表驱动大表，意思是，在写JOIN时，把数据量小的表放在前面，数据量大的表放在后面，这样数据库引擎可以先从小的结果集开始，再去大的表里匹配，效率会高一些，确保关联条件（ON）上的字段是建立了索引的。（参考来源：SQL JOIN查询性能优化）

当数据量真的非常大的时候,光靠优化索引和SQL语句可能就不够了，这时候需要考虑“分库分表”，简单说，就是把一个很大的表，按照某种规则（比如时间、用户ID的地区码）拆分成多个小的、物理上独立的表，查询的时候，只需要去查询某一个或某几个小表，而不是在巨大的单表里折腾，压力就分散了，但这属于架构层面的优化，改动比较大，需要提前规划。（参考来源：海量数据解决方案：分库分表）

要学会利用数据库自带的“诊断工具”，也就是查询执行计划（EXPLAIN），在你觉得慢的SQL语句前面加上EXPLAIN关键字（不同数据库命令可能略有不同，比如EXPLAIN ANALYZE），执行后数据库不会真的跑这个查询，而是会告诉你它“打算”怎么执行这个查询：比如用不用索引、用什么类型的索引、预估要扫描多少行数据等等，通过看执行计划，你就能像医生看X光片一样，找到查询的“病根”在哪里，是没走索引还是关联方式不对，然后对症下药。（参考来源：使用EXPLAIN分析SQL查询性能）

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，核心思想就是：减少数据库需要扫描的数据量，让它尽可能快地定位到目标数据，从建对索引、写好SQL开始，再到后期的架构调整，每一步都能带来性能的提升。