Mysql性能优化这5点你知道吗？简单却容易被初学者忽略！

文编|JavaBuild

哈喽，大家好呀！我是JavaBuild，以后可以喊我鸟哥，嘿嘿！俺滴座右铭是不在沉默中爆发，就在沉默中灭亡，一起加油学习，珍惜现在来之不易的学习时光，等工作之后，你就会发现，想学习真的需要挤时间,厚积薄发啦！

在日常工作中，我们常用的数据库无非是Mysql、Oracle、SqlServer、DB2这几种（仅针对关系型数据库中），对于我们来说，数据库的性能优化是一个重点问题，也是很多公司面试时喜欢提及的，这里总结了一些比较常见，但又相对容易忽略的部分，供大家批判学习。

1、切勿使用select * 进行全表查询

select * 会直接查询出数据表中的全量字段数据，可能很多数据并不需要，白白浪费了数据库资源，并且select * 不会走覆盖索引，可能会出现回表操作，在单表数据量较大情况下，导致sql查询的效率低下。

2、尽量用union all 替代union

union组合查询，可以不获取几张表排重后的数据结果。
union all 是用来获取几张表的全量数据，不会排重，包含重复数据。
在union排重的过程中，需要遍历、排序和比较，耗时耗资源。所以，若非一些不可有重复数据的业务场景外，尽量选择union all。

3、小表驱动大表

何为小表驱动大表？顾名思义，两多表联合查询时，用数据量小的表去驱动数据量大的数据表，譬如：有user和order两张表，order表为100万数据量，user表有100条数据，此时想查一下有效用户下过的订单情况。
有如下两种实现方式：

这两种方式，其实使用in查询的效果更好，因为，执行顺序是先执行in中子查询，然后再执行外面的雨具，此时in中数据量少，查询速度快。
当使用exists时，会优先查询左侧的主查询，然后将查询出的结果和右边的语句进行匹配，用100万条数据与100条数据匹配结果，显然效率会查很多。
这种做一个小总结：
1：in关键字适应于左边大表，右边小表；
2：exists关键字适应于左侧小表，右边大表；
后面我们还会提及的join连接查询，也同样是遵循小表驱动大表规则。

4、用连接查询代替子查询

在Mysql中，如果想通过多张表查询数据，一般会使用子查询或者连接查询的方式进行处理（在Mysql8.0之后支持与Oracle相同的WITH AS语法进行数据分块处理）

通过in关键字实现的子查询方式，需要先查询出内层语句的结果，作为外层语句的过滤条件使用，在这个过程中子查询会被创建为临时表，查询结束后，删除这些临时表，如果几百上千行的sql中频繁使用的话，会多一些性能损耗。
这时候可以考虑通过连接查询，但是！在《阿里巴巴开发者手册》中对于join的使用数量限制在了3个，当一段sql中频繁使用join的话，会带来索引选择的困难，曾经在工作中，使用一个数据量较大的表进行了6次的left join 最终查询耗时很久。
这里建议大家可以采用多种方式混合使用的方式，先用with as 将核心数据进行一次处理，随后在通过 join进行联接查询，汇总结果。