前言
SQL调优在项目中是比较常见的，SQL调优不仅仅包括SQL语句的编写，其中还应包括了数据库的表设计，数据库的配置架构（主从复制，读写分离），索引的使用，当然在数据量如果很大的情况下还应包括分库分表这些，今天我们就来谈谈我在开发学习这方面的经验。
SQL调优是指通过对数据库系统中的SQL查询及设计架构进行分析、优化和改进，以提高查询性能、减少资源消耗、降低响应时间、提高系统稳定性和可靠性的过程。
表设计优化
合理的范式设计：根据业务需求和数据特点，进行合理的范式设计，避免数据冗余和不一致性，提高数据存储效率和可靠性。
适当的反范式设计：对于一些需要频繁查询的字段，可以考虑进行反范式设计，将相关字段冗余存储，以减少数据表连接的次数，提高查询性能。
合理选择字段类型：根据实际存储内容选择合适的字段类型，如整型、字符型、日期型等，以减少存储空间浪费和提高数据处理效率。
要根据字段的内容来选择合适的数据类型。对于数值类型的字段，可以根据实际情况选择合适的类型，例如：
- TINYINT: 用于存储范围较小的整数，通常用于存储布尔值或者状态码等。
- INT: 用于存储普通整数，通常用于存储计数器、ID等。
- BIGINT: 用于存储范围较大的整数，通常用于存储较大的计数器、ID等。
对于字符串类型的字段，也需要根据存储内容来选择合适的类型，例如：
- CHAR: 用于存储定长字符串，适合存储长度固定的字符串，例如国家代码、性别代码等。
- VARCHAR: 用于存储可变长度字符串，适合存储长度不固定的字符串，例如姓名、地址等。
- TEXT: 用于存储较大文本数据，适合存储大段文本、文章内容等。
优化索引设计：为常用的查询条件创建合适的索引，以加快查询速度，同时避免过多的索引导致更新性能下降。
优化主键设计：选择合适的主键，避免使用过长或者频繁变动的字段作为主键，以提高数据插入和更新的性能。
索引优化
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，主要是用来提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，同时通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能降低了CPU的消耗。
通俗来说, 索引就相当于一本书的目录, 可以根据页码快速查找到指定的内容, 目的就是加快数据库的查询速度，但这也就意味着书中如果要增加一个章节，修改目录是比较麻烦的，使用索引适用于经常查询很少修改的业务
在 MySQL 中，通常有以下两种方式访问数据库表的行数据：
1) 顺序访问
- 顺序访问是在表中实行全表扫描，从头到尾逐行遍历，直到在无序的行数据中找到符合条件的目标数据。
- 顺序访问实现比较简单，但是当表中有大量数据的时候，效率非常低下。例如，在几千万条数据中查找少量的数据时，使用顺序访问方式将会遍历所有的数据，花费大量的时间，显然会影响数据库的处理性能。
2) 索引访问
- 索引访问是通过遍历索引来直接访问表中记录行的方式。
- 使用这种方式的前提是对表建立一个索引，在列上创建了索引之后，查找数据时可以直接根据该列上的索引找到对应记录行的位置，从而快捷地查找到数据。索引存储了指定列数据值的指针，根据指定的排序顺序对这些指针排序。
- 注意: 建立索引后, 查询速度不一定会变快，例如, 你在teacher表中建立了关于id的索引, 如果你按照name查询, 那么查询速度也不会变快，查询得用到你建立的索引
读写分离，主从复制优化
MySQL读写分离是一种常见的数据库架构设计模式，用于解决高并发场景下数据库的性能和可扩展性问题。它通过将读操作和写操作分离到不同的数据库服务器上，实现了负载均衡和提高数据库性能的效果。
在MySQL读写分离模式中，通常有一个主数据库（Master）用于处理写操作，多个从数据库（Slaves）用于处理读操作。主数据库负责接收并处理所有的写请求，然后将写入的数据同步到从数据库。从数据库则负责处理读请求，提供查询功能。
①当Master节点进行insert、update、delete操作时，会按顺序写入到binlog中。
②salve从库连接master主库，Master有多少个slave就会创建多少个binlog dump线程。
③当Master节点的binlog发生变化时，binlog dump 线程会通知所有的salve节点，并将相应的binlog内容推送给slave节点。
④I/O线程接收到 binlog 内容后，将内容写入到本地的 relay-log。
⑤SQL线程读取I/O线程写入的relay-log，并且根据 relay-log 的内容对从数据库做对应的操作。
sql语句优化
- 尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
- 尽量避免使用in 和not in，会导致引擎走全表扫描
- 尽量避免使用 or，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
- 尽量避免进行null值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
- 尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
- 使用索引列作为条件进行查询时，需要避免使用<>或者!=等判断条件。
- 避免使用隐式类型转换，否则造成不使用索引
- 避免使用
SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理。 - 避免使用通配符（
*）选择所有列，而是只选择需要的列。使用WHERE子句限制返回的行数，避免不必要的数据传输和处理。 - 多表关联查询时，小表在前，大表在后
- 如果是聚合查询，尽量用union all代替union ，union会多一次过滤
MySQL通过创建并填充临时表的方式来执行union查询。除非确实要消除重复的行，否则建议使用union all。原因在于如果没有all这个关键词，MySQL会给临时表加上distinct选项，这会导致对整个临时表的数据做唯一性校验，这样做的消耗相当高。
