理解SQL查询的优化策略是提升数据库性能的关键。本文将带你一步步深入探讨如何优化那些运行缓慢的SQL语句。
SQL执行的基本顺序
FROM和JOIN确定表之间的关系，获取初始数据
WHERE过滤数据，根据条件进行筛选
GROUP BY对数据进行分组，但不进行筛选
HAVING在分组后筛选或聚合数据（可替代WHERE，对分组后的结果进行过滤）
SELECT选择要显示的字段，包括聚合函数和普通字段
DISTINCT去重处理，确保结果唯一
ORDER BY对结果进行排序，可能伴随分页的LIMIT
切记，LIMIT应在ORDER BY之后，以确保正确排序
SQL语句的关键字顺序与执行顺序
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT
在MySQL/Oracle中，执行顺序通常：FROM > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELECT字段 > DISTINCT > ORDER BY > LIMIT
深入分析执行计划：
执行计划是优化SQL的基石，它揭示了数据访问方式和索引使用等关键信息
获取执行计划：MySQL8.0+支持多种查询操作的分析，MySQL5.6+仅限于SELECT
关注执行计划中的字段：
ID：顺序标识，数值越大优先级越高，NULL表示UNION结果
select_type：指示查询类型，如SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY等
优化案例分析 例如，查询学习人数超过3000的课程信息，可以通过
EXPLAIN SELECT ... FROM imc_course a JOIN imc_class b ON ... JOIN imc_level c ON ... WHERE study_cnt > 3000
来深入了解查询结构和优化策略。ID和select_type列提供了重要线索。
SQL查询分析要点
查询ID=2：使用UNION操作，涉及a、b、c表，select_type为UNION。
ID=1：学习人数筛选，primary操作，涉及c、a、b表，select_type为PRIMARY。
最后的UNION RESULT：组合两个查询结果。
table列：数据来源表名，如imc_course、imc_class、imc_level。
type列：显示连接查询的性能，如system、const等。
如使用like "MySQL%"，可能需要索引范围扫描，即使有索引。
EXPLAIN语句揭示索引选择、扫描范围和结果过滤的细节。
索引优化的注意事项
索引需遵循最左前缀原则，避免计算、类型转换、null值等因素导致索引失效
排序稳定性、force_index的使用和ORDER BY对索引的影响也需考虑
总结 优化SQL需要理解执行顺序，洞察索引策略，以及熟悉SQL执行原理。通过实践和学习，我们能深入掌握SQL的执行过程，显著提升数据库性能。