SQL教程 作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語言，是IT從業(yè)人員必不可少的技能之一。SQL 本身并不難學(xué)，編寫查詢語句也很容易，但是想要編寫出能夠高效運(yùn)行的查詢語句卻有一定的難度。

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查詢優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的工程，涉及從硬件到參數(shù)配置、不同數(shù)據(jù)庫(kù)的解析器、優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)、SQL 語句的執(zhí)行順序、索引以及統(tǒng)計(jì)信息的采集等，甚至應(yīng)用程序和系統(tǒng)的整體架構(gòu)。本文介紹幾個(gè)關(guān)鍵法則，可以幫助我們編寫高效的 SQL 查詢；尤其是對(duì)于初學(xué)者而言，這些法則至少可以避免我們寫出性能很差的查詢語句。

以下法則適用于各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，包括但不限于：MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite 等。如果覺得文章有用，歡迎評(píng)論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)朋友圈支持。

法則一：只返回需要的結(jié)果

一定要為查詢語句指定 WHERE 條件，過濾掉不需要的數(shù)據(jù)行。通常來說，OLTP 系統(tǒng)每次只需要從大量數(shù)據(jù)中返回很少的幾條記錄；指定查詢條件可以幫助我們通過索引返回結(jié)果，而不是全表掃描。絕大多數(shù)情況下使用索引時(shí)的性能更好，因?yàn)樗饕˙-樹、B+樹、B*樹）執(zhí)行的是二進(jìn)制搜索，具有對(duì)數(shù)時(shí)間復(fù)雜度，而不是線性時(shí)間復(fù)雜度。以下是 MySQL 聚簇索引的示意圖：舉例來說，假設(shè)每個(gè)索引分支節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ) 100 個(gè)記錄，100 萬（1003）條記錄只需要 3 層 B-樹即可完成索引。通過索引查找數(shù)據(jù)時(shí)需要讀取 3 次索引數(shù)據(jù)（每次磁盤 IO 讀取整個(gè)分支節(jié)點(diǎn)），加上 1 次磁盤 IO 讀取數(shù)據(jù)即可得到查詢結(jié)果。純干貨！15000 字語法手冊(cè)分享給你

相反，如果采用全表掃描，需要執(zhí)行的磁盤 IO 次數(shù)可能高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)。當(dāng)數(shù)據(jù)量增加到 1 億（1004）時(shí)，B-樹索引只需要再增加 1 次索引 IO 即可；而全表掃描則需要再增加幾個(gè)數(shù)量級(jí)的 IO。

同理，我們應(yīng)該避免使用 SELECT * FROM， 因?yàn)樗硎静樵儽碇械乃凶侄?。這種寫法通常導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)需要讀取