SQL 企业级 SQL 查询优化案例

where条件中对字段使用函数会导致索引失效，应将函数移至右侧或改用范围查询，如where name = 'john'或where created_at >= '2024-01-01' and created_at

WHERE 条件里用函数导致索引失效

只要 WHERE 子句对字段施加了函数调用，比如 WHERE UPPER(name) = 'JOHN' 或 WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01'，绝大多数数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server）都会跳过索引，走全表扫描。

真正有效的写法是把函数“挪到右边”，让左边保持原始列名：

• WHERE name = UPPER('john') → 改成 WHERE name = 'JOHN'（大小写敏感时建函数索引或用 COLLATE）
• WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01' → 改成 WHERE created_at >= '2024-01-01' AND created_at
• 如果必须用函数过滤（如模糊前缀不固定），考虑生成计算列+索引（MySQL 5.7+ / PostgreSQL 12+ 支持）

JOIN 顺序和驱动表选错引发性能雪崩

在 MySQL 中，EXPLAIN 显示的 id 和 table 执行顺序，不代表你写的 SQL 顺序；优化器会重排。但如果你用了 STRAIGHT_JOIN 或强制 USE INDEX，就可能锁死低效路径。

关键判断点：小结果集的表应该当驱动表（即先查出来，再拿它的值去匹配大表）。常见反模式：

• 用大用户表 LEFT JOIN 小配置表，但没给配置表加索引 → 驱动表变大，嵌套循环爆炸
• 多表 JOIN 时，把带 LIMIT 的子查询写在 FROM 里，却没加 FORCE INDEX → 优化器误判基数
• PostgreSQL 中 JOIN 默认基于统计信息选顺序，但 ANALYZE 滞后会导致计划错误，定期跑 ANALYZE table_name 很必要

分页深翻（OFFSET 大值）拖垮响应时间

SELECT * FROM orders ORDER BY id DESC LIMIT 100 OFFSET 100000 这类语句，在 MySQL 中实际要扫描 100100 行再丢弃前 100000 行；PostgreSQL 同样严重，尤其涉及排序字段无索引或索引区分度低时。

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真实生产环境应避免 OFFSET，改用游标分页（cursor-based pagination）：

• 上一页最后一条记录的 id（或组合键如 (created_at, id)）作为下一页起点
• 查询写成 WHERE id ，索引可完全覆盖
• 注意：不能用 OFFSET + ORDER BY RAND() —— 全表随机排序成本极高，改用应用层抽样或预生成 ID 列表

隐式类型转换悄悄干掉索引

当 WHERE 左右两边数据类型不一致，比如字段是 VARCHAR，但条件写了 WHERE user_id = 123（数字字面量），MySQL 会把整列转成数字比对，触发全索引扫描甚至全表扫。

这种问题在日志类表或老系统中高频出现，因为字段定义混乱（user_id 是字符串，但业务代码传 int）：

• 用 EXPLAIN FORMAT=JSON 查看 key 是否为 null，并检查 type 是否是 ALL 或 index
• 显式转类型：把 WHERE user_id = 123 改成 WHERE user_id = '123'（前提是字段确实是字符串）
• 更彻底的解法：统一字段类型，加 CHECK 约束防插入非法值，配合应用层校验

最麻烦的不是写错 SQL，而是线上跑了半年才发现某张千万级表的主键 JOIN 总是慢——只因一列被开发早期定义成了 TEXT，而另一端用 INT 去连。这种隐式转换不会报错，只会默默吃掉性能。