说说那些让SQL跑得快点儿的办法，别小看这些细节优化了数据库性能

说到让SQL跑得快点儿,这确实是每个跟数据库打交道的人都会琢磨的事儿，有时候啊，别看就是改了一行代码或者加了个小东西，效果可能立竿见影，就像给老爷车换了新引擎一样，这些优化往往不在于什么高深莫测的理论，而在于对细节的把握，下面我就结合一些常见的经验和网上的讨论（比如像知乎、CSDN等技术社区里DBA和开发者们常分享的那些），说说那些实用的“提速”办法。

最基础也最重要的就是写查询语句的习惯，这就好比开车，乱踩油门和刹车肯定费油还跑不快，很多人刚开始写SQL，只关心结果对不对，不管是怎么得到的，动不动就用SELECT *，把所有字段都捞出来，其实你应该只取需要的字段，数据库从磁盘读数据、在网络上传数据都是开销，你多要一个没用的字段，就可能多传输很多数据，速度自然就慢了，还有，要尽量避免在WHERE子句里对字段做计算或者用函数，比如你有个日期字段create_time，想查某一天的记录，别写成WHERE DATE(create_time) = '2023-10-27'，因为一旦对字段用了函数DATE()，数据库就没法用上create_time这个字段的索引了，只能老老实实地把表里每条记录都拿出来算一遍，你应该写成WHERE create_time >= '2023-10-27' AND create_time < '2023-10-28'，这样索引就能派上用场。

说到索引,这绝对是让SQL飞起来的大杀器，但用不好也会变成拖后腿的累赘，索引就像书本的目录，没有目录，你想找某个内容就得一页一页翻（这叫全表扫描）；有了目录，你就能快速定位，对于查询条件里经常用到的字段，比如用户ID、订单号、状态字段等，建个索引非常管用，索引不是越多越好，你每建一个索引，数据库就要多维护一份数据结构，当你往表里新增、修改、删除数据时，不但要动原始数据，还得去更新所有相关的索引，这会拖慢写数据的速度，索引要建在刀刃上，通常是在那些经常被用来查询、过滤、排序或分组的列上，联合索引（也叫复合索引）的顺序也很讲究，比如你建了一个(城市, 性别)的联合索引，那么查询条件里只有城市或者同时有城市和性别时，这个索引才能用上，但如果你的查询条件里只有性别，这个索引就基本失效了，这就像电话簿先按姓排再按名排，你光知名是找不到人的。

接下来是表结构的设计，这块儿在开始的时候如果没想好，后面优化起来会很头疼，核心思想就一个：避免数据冗余和过度复杂，能拆开的就拆开，这就是所谓的范式化，不要把订单的客户姓名、地址这些信息直接存在订单表里，而应该只存一个客户ID，通过关联客户表来获取信息，这样可以避免更新客户信息时要去改成千上万条订单记录，有时候为了查询速度，也得适当“反范式化”，比如某个统计报表需要频繁地计算某个商品的总销售额，如果每次都去几百万条的订单明细表里用SUM去算，可能会很慢，这时候，可以在商品表里加一个total_sales字段，每次有新订单时，就更新这个字段的值，用一点点存储空间和写操作的开销，换来了查询的极致速度，这就是一种典型的“空间换时间”的策略。

还有关联查询（JOIN）的学问，关联表的时候，尽量用小表去驱动大表，什么意思呢？就是尽量让数据量小的表作为驱动表（在SQL执行计划里先被读取的表），去关联数据量大的表，数据库优化器通常会尝试帮你做这个选择，但你不当的写法可能会干扰它，关联的条件一定要写在ON子句里，并且确保关联的字段上有索引，不然两个大表关联起来，那速度简直是灾难，如果关联的表非常多，而且数据量巨大，有时候可以考虑是不是能把一些复杂的查询拆成几个简单的SQL，在程序里分步完成，虽然代码麻烦点，但可能比一个超级复杂的单条SQL要快。

别忘了利用数据库本身的一些机制，如果有些数据不经常变，但查询非常频繁，可以考虑使用缓存，把查询结果暂时存起来，下次同样的查询直接返回结果，绕过数据库，再比如，定期对数据表进行一些维护操作，像清理碎片、更新统计信息等，帮助数据库优化器更准确地判断如何执行查询，很多数据库都有查询执行计划分析工具（像MySQL的EXPLAIN），它可以告诉你数据库打算怎么执行你的SQL，有没有用上索引，在哪一步比较耗时，学会看这个“体检报告”，是进行针对性优化的关键一步。

让SQL跑得快,是一个从SQL写法、索引设计、表结构，到系统架构、硬件资源都需要综合考虑的过程，它没有一劳永逸的银弹，更需要的是对业务的理解、对数据的敏感，以及不断的尝试和调整，每次优化，都像是给数据库做一次精细的调校，虽然过程可能琐碎，但当看到原本需要跑几分钟的查询变成秒级甚至毫秒级响应时，那种成就感是非常棒的。