站长资讯网SQL教程 作为关系型数据库的标准语言，是IT从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
推荐（免费）：SQL教程
查询优化是一个复杂的工程，涉及从硬件到参数配置、不同数据库的解析器、优化器实现、SQL 语句的执行顺序、索引以及统计信息的采集等，甚至应用程序和系统的整体架构。本文介绍几个关键法则，可以帮助我们编写高效的 SQL 查询；尤其是对于初学者而言，这些法则至少可以避免我们写出性能很差的查询语句。
以下法则适用于各种关系型数据库，包括但不限于：MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite 等。如果觉得文章有用，欢迎评论、点赞、转发朋友圈支持。
法则一：只返回需要的结果
一定要为查询语句指定 WHERE 条件，过滤掉不需要的数据行。通常来说，OLTP 系统每次只需要从大量数据中返回很少的几条记录；指定查询条件可以帮助我们通过索引返回结果，而不是全表扫描。绝大多数情况下使用索引时的性能更好，因为索引（B-树、B+树、B*树）执行的是二进制搜索，具有对数时间复杂度，而不是线性时间复杂度。以下是 MySQL 聚簇索引的示意图：举例来说，假设每个索引分支节点可以存储 100 个记录，100 万（1003）条记录只需要 3 层 B-树即可完成索引。通过索引查找数据时需要读取 3 次索引数据（每次磁盘 IO 读取整个分支节点），加上 1 次磁盘 IO 读取数据即可得到查询结果。纯干货！15000 字语法手册分享给你
相反，如果采用全表扫描，需要执行的磁盘 IO 次数可能高出几个数量级。当数据量增加到 1 亿（1004）时，B-树索引只需要再增加 1 次索引 IO 即可；而全表扫描则需要再增加几个数量级的 IO。
同理，我们应该避免使用 SELECT * FROM， 因为它表示查询表中的所有字段。这种写法通常导致数据库需要读取