WEB程序员搞MySQL优化那些事儿，别只会写代码了，性能提升也得跟上

WEB程序员搞MySQL优化那些事儿,别只会写代码了，性能提升也得跟上 来源：根据网络上多位开发者的经验分享、博客文章及论坛讨论整理）

哥们儿,咱们搞WEB开发的，平时CRUD写得飞起，页面效果炫得不行，但数据库那边要是拉胯，一切都白搭，用户可不会管你后端逻辑多精妙，他们只知道“这破网站太慢了！”，光会写代码真不够，你得把MySQL的性能也给拿捏了，今天咱就聊点实际的，不整那些高大上听不懂的专业术语，就说点能上手就用的“那些事儿”。

第一件事：别让数据库“全表扫描”，太累了！

你想想,让你在图书馆里找一本特定的书，你是愿意直接根据索引卡片去准确的书架拿，还是愿意从第一个书架开始，一本一本地翻？全表扫描就是后者，数据库为了找你WHERE条件里的那条数据，得把整张表几百万、几千万行数据从头到尾翻个遍，这不累死才怪，速度能快吗？

那咋办？建索引啊！这就像给那本书做个索引卡片，比如你老是根据user_id查用户订单，那就给orders表的user_id字段建个索引，建了索引之后，数据库就能直接定位到相关的数据块，速度飙升。

但索引也不是万能的,不能瞎建，来源中的经验指出：索引就像书里的目录，不是越多越好，太多了，以后你每新增、修改、删除一条数据，数据库都得去更新对应的索引，写操作就变慢了，只给你最常用的查询条件建索引，比如WHERE、ORDER BY、GROUP BY后面那些字段。

第二件事：写SQL语句，别太“随心所欲”

咱们程序员有时候为了图省事,或者没想那么多，SQL语句写得那叫一个奔放。

• *警惕`SELECT **：动不动就SELECT ，把所有的字段都捞出来，但你真需要所有字段吗？很多时候你只需要其中一两个。SELECT 会导致数据库读取更多不必要的数据，网络传输也更大，老老实实写上你需要的字段名，比如SELECT id, name, email`，能减轻不少负担。
• 小心JOIN连接：表连接（JOIN）是性能杀手之一，尤其是当多张大数据量的表连接在一起的时候，来源里经常提到，要先搞清楚你的连接条件有没有索引，如果ON后面的字段没索引，那连接起来就是一场灾难，能不用JOIN的尽量不用，有时候拆成多次简单查询，用程序代码处理逻辑，可能比一个复杂的大JOIN要快。
• 注意IN和NOT IN：特别是NOT IN，如果子查询返回的结果集很大，性能会非常差，可以考虑用LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL的方式来改写。
• 避免在索引列上做计算或函数操作：比如WHERE YEAR(create_time) = 2023，即使create_time字段有索引，这个查询也用不上，应该写成WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time < '2024-01-01'，这样索引才能生效。

第三件事：数据库设计，地基得打牢

表结构设计得好,后面能省很多麻烦。

• 字段类型选择要合适：能用一个tinyint就别用int，能用varchar(20)就别用varchar(255)，字段长度越小，占用的磁盘空间和内存就越少，数据库处理起来自然越快，比如存储状态 status，用0，1，2就够了，别非得用字符串‘active’， ‘inactive’。
• 该分表时就分表：当一张表的数据量真的大到吓人（比如千万级、亿级），查询再怎么优化也吃力了，这时候就得考虑分表了，分表有两种常见思路：一种是水平分表，比如按时间，把2022年的数据放orders_2022，2023年的放orders_2023；另一种是垂直分表，把一些不常用的、或者特别长的字段（如文章内容、商品描述）拆到另一张表里，提升主表的查询效率，很多大厂的应用都是这么干的。
• 懒加载和缓存思想：不一定所有数据都要实时从数据库里查，对于一些不经常变化但又频繁读取的数据，比如商品分类、城市列表，完全可以放在Redis、Memcached这样的缓存里，第一次查数据库，然后丢到缓存，后面一段时间内的请求直接读缓存，数据库的压力瞬间就小了，这就是典型的“用空间换时间”。

第四件事：学会利用工具，别当“睁眼瞎”

MySQL自带了很多好工具帮你发现瓶颈。

• EXPLAIN命令是你的好朋友：来源中几乎所有优化文章都会提到它，在你觉得慢的SELECT语句前面加上EXPLAIN，比如EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE ...，然后看它的执行计划，重点关注这几个字段：type（访问类型，至少要是range范围级别，别是ALL全表扫描）、key（实际用到的索引）、rows（预估要扫描的行数），通过EXPLAIN你就能知道你的SQL到底有没有走索引，走了哪个索引，是不是最优的。
• 开启慢查询日志：在MySQL配置里设置一个时间阈值（比如1秒），凡是执行时间超过这个阈值的SQL语句，都会被记录到慢查询日志文件里，定期去分析这个日志，把里面出现的“慢SQL”抓出来，用EXPLAIN逐个击破优化，这是发现性能问题最直接有效的方法。

数据库优化是个细活儿,需要耐心和经验，WEB程序员不能只满足于功能实现，更要关注性能表现，从建表、写SQL到架构设计，每一步都有优化的空间，平时多留心，多用工具分析，慢慢你就会对性能有感觉了，让你的数据库轻松上阵，你的应用才能跑得飞快。