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11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。
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。
13、如果插入数据过多，考虑批量插入。
14、在适当的时候，使用覆盖索引。
15、慎用distinct关键字
16、删除冗余和重复索引
17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。
18、where子句中考虑使用默认值代替null。
19、不要有超过5个以上的表连接
20、exist&in的合理利用
多余的话就不说了，直接上菜！
11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。
表结构：（有一个联合索引idxuseridage，userId在前，age在后）
CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `userId` int(11) NOT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
反例：
select * from user where age = 10;
正例：
//符合最左匹配原则select * from user where userid=10 and age =10；//符合最左匹配原则select * from user where userid =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优化器有关的。
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 * from user where address ='深圳' order by age ;
正例：
添加索引alter table user add index idx_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 insert into user(name,age) values <foreach collection="list" item="user" index="index" separator=","> (#{user.name},#{user.age}) </foreach> insert into user(name,age) values("zs",20),("ls",21)
理由：
批量插入性能好，更加省时间
打个比喻:假如你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块砖,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 * from user where userid like '%123%'
正例：
//id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。select id,name from user where userid 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：
SELECT DISTINCT * from user;
正例：
select DISTINCT name from user;
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+？delete from user where id <100000;//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长for（User user：list）{ delete from user； }
正例：
//分批进行删除,如每次500delete user where id<500delete product where id>=500 and id<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 * from user where age is not null;
正例：
//设置0为默认值select * from user where age>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 ！=，>isnull，isnotnull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，优化器自动放弃索引的。
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、exist&in的合理利用
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 * from A where deptId in (select deptId from B);
1
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(int i=0;i<B.length;i++) { for(int j=0;j<A.length;j++) { if(A[i].id==B[j].id) { resultSet.add(A[i]); break; } } }
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 * from A where exists (select 1 from B where A.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(int i=0;i<A.length;i++) { for(int j=0;j<B.length;j++) { if(A[i].deptId==B[j].deptId) { resultSet.add(A[i]); break; } } }
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，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。
