优化SQL的方法
来自组内分享，包含了比较常使用到的八点：
- 避免使用select *
union all代替union
小表驱动大表
批量操作
善用limit
高效的分页
用连接查询代替子查询
控制索引数量
一、避免使用select *
消耗数据库资源
消耗更多的数据库服务器内存、CPU等资源。
消耗网络资源
占用网络资源，通过网络IO传输时，增加传输时间。
不走覆盖索引
不会使用覆盖索引，出现大量的回表操作，降低SQL查询性能。
二、union all代替union
特性
union可以去除多表合并后的重复数据；
union all可获取结果集的全部数据，包括重复数据。
union更加消耗资源
占union的去重过程需要遍历、排序、比较等操作，消耗时间及CPU资源等。
三、小表驱动大表
常用操作
in，先执行内层子查询，再执行外层，如：
select a.txn_no,a.ecif_no from trans_log a where a.ecif_no in (
select b.ecif_no from client_info b where a.ecif_no = b.ecif_no and ecif_status = ‘L’);
exists，先执行外层，再执行内层子查询，如：
select a.ecif_no from client_info a where a.create_date > ‘2024-04-16’and exists(
select 1 from trans_log b where a.ecif_no = b.ecif_no);
小表驱动大表
in适用于外层大表，内层小表；
exists适用于外层小表，内层大表。
四、批量操作
减少多次请求数据库的消耗
如多条数据插入数据库，使用批量插入insert into xxx_table(a, b, c) values(1, 2, 3), (4, 5, 6);
把握单次批量处理数量
每批次建议不超过500，数据量较多时，仍需要分多次请求。
五、善用limit
查询
使用limit明确查询返回记录数，减少资源消耗。
更新和删除
通过合理使用limit限制，减少bug或误操作的影响。
六、高效的分页
使用limit分页
适用于数据量较少，分页数不多的情况。
使用大于 + limit分页
对于连续自增ID作为主键的流水表，可配合使用ID进行分页查询，如：
select * from trans_log where id > 20000000 limit 10。
使用between分页
如果是连续的唯一索引，也可使用between…and…，在唯一索引上进行分页。
七、用连接查询代替子查询
子查询
相对连接查询，子查询使用in关键字实现，具有结构化，相对简单，但是需要创建和删除临时表，增加资源消耗。
连接查询
使用join实现，但不适合join太多表，阿里巴巴开发者手册的规定，join表的数量不应该超过3个，join表数量太多时，会导致mysql在选错索引。
复杂的业务查询场景，可适当通过冗余数据，减少关联表的数量。
inner join，两个表交集数据，MySQL会自动选择两张表中的小表，去驱动大表。
left join，两个表的交集，以及左表剩余的数据，左表为驱动表。
建议：能用inner join时，不用left join。
八、控制索引数量
优缺点
索引可提升SQL效率，但索引需要额外的存储空间，而且还会有一定的性能消耗。
控制索引数量
一般单表索引数量建议不超过5个。
高并发场景下，尽量使用联合索引，减少不必要的单字段索引。
优化索引
一般SQL优化第一考虑的是索引优化，可使用explain命令，查看MySQL的执行计划，确认SQL是否有走索引。
