|搞懂这些SQL优化技巧，面试横着走

BATJTMD 等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直不变的重点就是对 SQL 优化经验的考察。一提到数据库，面试官就会问“先说一说你对 SQL 优化的见解吧?” 。

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SQL 优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
有朋友疑问到， SQL 优化真的有这么重要么?如下图所示， SQL 优化在提升系统性能中是：成本最低和优化效果最明显的途径。
如果你的团队在 SQL 优化这方面搞得很优秀，对你们整个大型系统可用性方面无疑是一个质的跨越，真的能让你们老板省下不止几沓子钱。

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优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。
优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构
String result = ''嗯，不错， ''; if (''SQL优化经验足'') { if (''熟悉事务锁'') { if (''并发场景处理666'') { if (''会打王者荣耀'') { result += ''明天入职'' } } } } else { result += ''先回去等消息吧''; } Logger.info(''面试官：'' + result );别看了，上面这是一道送命题。
好了我们言归正传，首先，对于MySQL层优化我一般遵从五个原则：

减少数据访问：设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘 IO 。
返回更少的数据：只返回需要的字段和数据分页处理，减少磁盘 IO 及网络 IO 。
减少交互次数：批量 DML 操作，函数存储等减少数据连接次数。
减少服务器 CPU 开销：尽量减少数据库排序操作以及全表查询，减少 CPU 内存占用。
利用更多资源：使用表分区，可以增加并行操作，更大限度利用 CPU 资源。

总结到 SQL 优化中，就如下三点：

最大化利用索引。
尽可能避免全表扫描。
减少无效数据的查询。

理解 SQL 优化原理，首先要搞清楚 SQL 执行顺序。
SELECT 语句，语法顺序如下：
1. SELECT 2. DISTINCT3. FROM 4. JOIN 5. ON 6. WHERE 7. GROUP BY 8. HAVING9. ORDER BY 10.LIMIT SELECT 语句，执行顺序如下：
FROM# 选取表，将多个表数据通过笛卡尔积变成一个表。ON# 对笛卡尔积的虚表进行筛选 JOIN # 指定join ，用于添加数据到on之后的虚表中，例如left join会将左表的剩余数据添加到虚表中 WHERE # 对上述虚表进行筛选 GROUP BY# 分组# 用于having子句进行判断，在书写上这类聚合函数是写在having判断里面的 HAVING# 对分组后的结果进行聚合筛选 SELECT# 返回的单列必须在group by子句中，聚合函数除外 DISTINCT # 数据除重 ORDER BY# 排序 LIMIT 以下 SQL 优化策略适用于数据量较大的场景下，如果数据量较小，没必要以此为准，以免画蛇添足。
避免不走索引的场景
①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
如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%陈%' 优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询。
如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '陈%' 如果需求是要在前面使用模糊查询：