-- 符合最左匹配原则select* fromuserwhereuserid = 10;
理由：
当我们创建一个联合索引的时候，如 (k1,k2,k3)，相当于创建了 (k1)、(k1,k2) 和 (k1,k2,k3) 三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟 MySQL 优化器有关。
12. 对查询进行优化，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描
反例：
select* fromuserwhereaddress= '深圳'orderbyage;
正例：
-- 添加索引altertableuseraddindexidx_address_age (address,age)
13. 如果插入数据过多，考虑批量插入
反例：
for(User u : list) {INSERT into user(name,age) values( #name#,#age#)}
正例：
// 一次500批量插入，分批进行insertintouser( name,age) values( #{item.name},#{item.age})
理由：批量插入性能好，更加省时间。
打个比方：假如需要搬一万块砖到楼顶。
你有一个电梯，电梯一次可以放适量的砖(最多放500)。你可以选择一次运送一块砖，也可以一次运送500，你觉得哪个时间消耗大？14. 在适当的时候，使用覆盖索引
覆盖索引能够使得你的 SQL 语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。
反例：
-- like模糊查询，不走索引了select* fromuser whereuserid like '%123%'
正例：
-- id 为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了selectid, namefromuserwhereuserid like'%123%';
15. 慎用 distinct 关键字
distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。
反例：
selectDISTINCT* fromuser;
正例：
selectDISTINCTnamefromuser;
理由：带 distinct 的语句 CPU 时间和占用时间都高于不带 distinct 的语句。因为当查询很多字段时，如果使用 distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据。然而这个比较，过滤的过程会占用系统资源、 CPU时间。
16. 删除冗余和重复索引
反例：
KEY `idx_userId`( `userId`)KEY `idx_userId_age`( `userId`, `age`)
正例：
-- 删除 userId 索引，因为组合索引(A，B)相当于创建了(A)和(A，B)索引KEY `idx_userId_age`( `userId`, `age`)
理由：重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。
17. 如果数据量较大，优化你的修改、删除语句
避免同时修改或删除过多数据，因为会造成 CPU 利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。
反例：
-- 一次删除10万或者100万+？deletefromuserwhereid< 100000;
//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长for(User user：list) {deletefromuser;}
正例：
-- 分批进行删除，如每次500deleteuserwhereid< 500deleteproduct whereid>= 500andid< 1000；
理由：一次性删除太多数据，可能会有 lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。
18. where 子句中考虑使用默认值代替 null
反例：
select* fromuserwhereage isnotnull;
正例：
-- 设置0为默认值select* fromuserwhereage> 0;
理由：
并不是说使用了 is null 或者 is not null 就会不走索引了，这个跟 MySQL 版本以及查询成本都有关。
如果 MySQL优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引。
这些条件 !=，> is null，is not null 经常被认为让索引失效。
其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃。
如果把 null 值换成默认值，很多时候让走索引成为可能。同时，表达意思会相对清晰一点。19. 不要有超过5个以上的表连接
连表越多，编译的时间和开销也就越大；
把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高；
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着糟糕的设计了。20. 合理利用 exist & in
假设表 A 表示某企业的员工表，表 B 表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下 SQL：
select* fromA wheredeptId in( selectdeptId fromB);
这样写等价于：
-- 先查询部门表B
select deptId from B;
-- 再由部门 deptId，查询A的员工
select * from A where A.deptId = B.deptId;
可以抽象成这样的一个循环：
List<> resultSet ;for( inti= 0;i
显然，除了使用 in，我们也可以用 exists 实现一样的查询功能，如下：
select* fromA whereexists( select1fromB whereA.deptId = B.deptId);
因为 exists 查询的理解就是：先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果(true 或者 false)，来决定主查询的数据结果是否得意保留。
那么，这样写就等价于：
select * from A; -- 先从 A 表做循环
select * from B where A.deptId = B.deptId; -- 再从 B 表做循环
同理，可以抽象成这样一个循环：
List<> resultSet ;for( inti= 0;i
数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。即 MySQL 优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。
因此，我们要选择最外层循环小的，也就是说如果 B 的数据量小于 A，适合使用 in；如果 B 的数据量大于 A，即适合选择 exist。
21. 尽量用 union all 替换 union
如果检索结果中不会有重复的记录，推荐 union all 替换 union。
反例：
select* fromuserwhereuserid= 1unionselect* fromuserwhereage = 10;
正例：
select* fromuserwhereuserid= 1unionallselect* fromuserwhereage = 10;
理由：如果使用 union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并。然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录，使用 union all 代替 union，这样会提高效率。
22. 索引不宜太多，一般5个以内
索引并不是越多越好。索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率；
insert 或 update 时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定；
一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。23. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型
反例：
`king_id`varchar( 20) NOT NULL COMMENT '守护者Id'
正例：
`king_id`int( 11) NOT NULL COMMENT '守护者Id'`
理由：相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
24. 索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段
因为 SQL 优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，MySQL 查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。
25. 尽量避免向客户端返回过多数据量
假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。
反例：
-- 一次性查询所有数据回来select* fromLivingInfo wherewatchId=useId andwatchTime>= Date_sub( now, Interval1Y)
正例：
-- 分页查询select* fromLivingInfo wherewatchId=useId andwatchTime>= Date_sub( now, Interval1Y) limitoffset，pageSize;-- 如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页select* fromLivingInfo wherewatchId=useId andwatchTime>= Date_sub( now, Interval1Y) limit200;
26. 当在 SQL 语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰
反例：
select* fromA innerjoinB onA.deptId = B.deptId;
正例：
selectmemeber.name,deptment.deptName fromA memberinnerjoinB deptment onmember.deptId = deptment.deptId;
27. 尽可能使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
反例：
`deptName` char( 100) DEFAULTNULLCOMMENT '部门名称'
正例：
`deptName` varchar( 100) DEFAULTNULLCOMMENT '部门名称'
理由：
因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间；
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。
28. 为了提高 group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉
反例：
selectjob， avg(salary) fromemployee groupbyjob havingjob= 'president'orjob= 'managent';
正例：
selectjob， avg(salary) fromemployee wherejob= 'president'orjob= 'managent'groupbyjob;
29. 如果字段类型是字符串，使用 where 时一定用引号括起来，否则索引失效
反例：
select* fromuserwhereuserid= 123;
正例：
select* fromuserwhereuserid = '123';
理由：为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较。由于它们类型不匹配，MySQL 会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。
30. 使用 explain 分析 SQL 的执行计划
日常开发写 SQL 的时候，尽量养成一个习惯吧。用 explain 分析一下你写的 SQL，尤其是走不走索引这一块。
