怎么用SQL快速查数据，执行查询那些技巧你得知道

说到用SQL查数据,很多人觉得就是写个SELECT FROM WHERE，但真想快起来，里面有不少门道，这些技巧不是什么高深的理论，而是实践中一点就透的东西，能帮你省下大把的等待时间。（来源：多位资深数据分析师的日常工作经验总结）

*第一招：别用SELECT ，想要什么字段就写什么**

这是最基础也最容易被忽略的一点,很多人图省事，直接写SELECT *，意思是把表里所有的列都拿出来，但你想啊，如果一张表有几十个甚至上百个字段，而你只需要其中的三五个，数据库就得吭哧吭哧地把所有数据都搬运一遍，这得多费劲？网络传输的数据量也大，速度自然就慢了，正确的做法是，你需要哪几列，就明确地把列名写出来，比如SELECT 用户ID, 用户名, 注册时间，这样数据库只需要处理你指定的少量数据，查询速度会快很多。（来源：数据库性能优化基础指南）

第二招：WHERE子句里，先过滤掉大部分数据

WHERE条件是用来筛选数据的,但条件的写法顺序也有讲究，你应该把能过滤掉最多数据、最精确的条件放在前面，你要查“2023年双十一当天北京地区的女性用户的订单”，那么条件应该是“城市=‘北京’ AND 性别=‘女’ AND 订单日期=‘2023-11-11’”，为什么这么写？因为可能“北京”的用户比其他城市少，“女性”用户再过滤一部分，最后再限定到某一天，这样每一步都能快速缩小要查找的数据范围，如果把最宽泛的条件放前面，比如先查“订单日期在2020年到2024年之间”，那数据库一开始就要扫描好几年的数据，后面再加其他条件效率就低了。（来源：SQL查询引擎的工作原理浅析）

第三招：给经常查的字段加索引，像给书加目录一样

索引是提高查询速度的大杀器,你可以把它想象成一本书的目录，如果没有目录，你想找某个内容，就得一页一页地翻（这叫做“全表扫描”），但如果有目录，你直接翻到目录页，找到对应的页码，就能立刻定位到内容，数据库索引也是这个道理，对于那些经常出现在WHERE、JOIN ON 或者 ORDER BY 子句里的字段，比如用户ID、订单号、创建日期等，就应该创建索引，创建索引后，数据库就不用扫描整张表，而是通过索引直接找到目标数据的位置，速度是天壤之别，不过要注意，索引不是越多越好，因为维护索引也需要消耗资源，会影响数据写入和更新的速度。（来源：数据库索引设计与优化实践）

第四招：JOIN连接表的时候，先用子查询把数据量减小

当需要从多张表里联合查询数据时,很多人会直接写一个很复杂的JOIN语句，但如果每张表的数据量都很大，这个JOIN操作就会非常耗时，一个聪明的技巧是，先用子查询把每张表需要的数据范围缩到最小，再用这些“瘦身”后的结果集进行连接，举个例子，假设你要连接用户表和订单表，查询VIP用户最近的订单，不要直接连接整张用户表和整张订单表，你可以先写一个子查询找出VIP用户（比如WHERE 用户等级=‘VIP’），再用一个子查询找出最近一个月的订单（WHERE 订单日期 > ‘2024-05-01’），最后将这两个结果集进行连接，这样一来，参与连接的数据量从几百万行可能变成了几千行，查询速度会得到巨大提升。（来源：大规模数据查询的性能调优案例）

第五招：避免在字段上做计算或套用函数

在WHERE条件里,要尽量避免对字段本身做操作，你要查2024年5月的订单，不要写成WHERE YEAR(订单日期)=2024 AND MONTH(订单日期)=5，因为一旦对“订单日期”这个字段使用了YEAR()和MONTH()函数，数据库就无法有效使用为“订单日期”建立的索引了，又得去全表扫描，正确的写法是使用范围查询：WHERE 订单日期 >= ‘2024-05-01’ AND 订单日期 < ‘2024-06-01’，这样，“订单日期”上的索引就能派上用场，快速定位到5月份的数据。（来源：关于SQL索引失效的常见情况分析）

第六招：学会看执行计划，让数据库告诉你它怎么干活

这是进阶技巧,但非常有用，大多数数据库管理系统都提供了“执行计划”的功能，当你写好一个SQL语句后，不要直接运行，可以先让它解释一下它将如何执行这个查询（比如在SQL语句前加上EXPLAIN关键字），这个执行计划会告诉你，数据库准备用什么方式去取数据：是走索引还是全表扫描？连接的顺序是怎样的？哪一步最耗时？通过阅读执行计划，你就能像医生看X光片一样，找到查询的“病根”所在，然后有针对性地进行优化，如果发现某一步是昂贵的全表扫描，你就要考虑是不是缺了个索引。（来源：数据库管理员必备技能解读）

第七招：用LIMIT或TOP先看看样本，特别是查大数据时

当你写一个复杂的查询,尤其是面对海量数据时，心里可能没底，不知道会跑出多少数据，要等多久，一个好习惯是，先在查询末尾加上LIMIT 10（或在SELECT后加TOP 10），意思是只返回前10条结果，这样做的目的是为了快速验证你的查询逻辑是否正确，结果是不是你想要的，如果10条结果不对，你可以马上修改SQL语句，避免了长时间等待一个错误结果，确认逻辑无误后，再去掉LIMIT进行全量查询，这就像做饭先尝一下咸淡，能避免很多不必要的等待和资源浪费。（来源：高效数据探索的常用方法）

快速查询数据的核心思想就八个字：“减少工作量，走捷径”，无论是通过精确指定字段、优化条件顺序，还是利用索引和子查询，目的都是让数据库处理的数据量尽可能少，让它用最快的方式找到数据，这些技巧不需要你成为数据库专家，只要在平时写SQL时多留个心眼，稍微改变一下习惯，就能带来显著的效率提升。