谷歌sql怎么优化？核心方法和执行计划分析

谷歌SQL优化的核心目标是什么

谷歌SQL优化说到底就是让数据库跑得更快、更稳，还得省钱，毕竟谁也不想用户等半天页面加载，或者公司每月云账单高得吓人，核心目标其实就三个：提升查询速度，让用户点一下秒出结果；减少资源占用，别让CPU、内存飙太高；避免锁表冲突，尤其多人同时操作时,别一个查询卡住整个数据库。

我之前帮朋友的小电商网站搞过谷歌SQL优化，他那个订单管理系统，每次老板想查上个月的销售数据，点一下按钮得等1分多钟，页面卡得跟死机似的，后来发现是查询语句里用了select *，把订单表20多个字段全查出来了，其实老板只需要订单号、金额、时间三个字段，改成select具体字段后，再给时间字段加个索引，查询时间直接从1分20秒降到3秒，老板现在天天夸我“比修电脑的还厉害”。

谷歌SQL索引优化有哪些实用技巧

索引就像图书馆的目录，你想找《哈利波特》，不用一本本翻书架，看目录直接定位到位置，谷歌SQL里索引用对了，查询速度能上天；用错了，还不如没有，首先得知道哪些字段适合建索引：频繁出现在where条件里的字段，比如用户ID、订单时间；经常排序或分组的字段,比如按价格排序的商品表。

但别瞎建索引，不是越多越好，有个客户之前给表的每个字段都建了索引，结果新增数据时慢得像蜗牛——因为每次插入数据，数据库得同时更新所有索引，反而拖慢速度，正确做法是：一个表最多建5-6个索引，优先建联合索引（比如订单表的用户ID+时间），但要注意顺序，把查询频率高的字段放前面。别在很少查询的字段建索引，也别在太短的字段（比如性别只有“男/女”）建索引,这些都是白费劲。

谷歌SQL查询语句常见问题及解决办法

很多人写SQL就图省事，结果性能问题一堆，最常见的就是用select *，这就像去超市买瓶酱油，却把整个超市的东西都搬回家，纯属浪费，解决办法简单：只查需要的字段，比如查用户信息就写select id,name,phone,别带星号。

还有子查询嵌套太多，select * from 订单 where 用户ID in (select 用户ID from 用户 where 注册时间 > '2023-01-01')”，这种语句在数据量大时能卡到怀疑人生，换成join会好很多：“select 订单.* from 订单 join 用户 on 订单.用户ID=用户.ID where 用户.注册时间 > '2023-01-01'”，亲测速度能快3-5倍。

还有order by和group by也容易踩坑，比如对大表直接order by 金额，数据库得全表扫描后排序，慢得要死，解决办法是给金额字段建索引，或者用limit限制返回条数,比如只取前100条数据排序。

如何看懂谷歌SQL执行计划

执行计划是谷歌SQL给你的“体检报告”，能告诉你查询慢在哪儿，在谷歌Cloud Console里，随便输个SQL，点“执行计划”就能看到，重点看三个地方：type列、key列、Extra列。

type列显示查询方式，最好的是“const”（常量查询，比如按主键查），然后是“ref”（用普通索引），“range”（范围查询，比如between），最次的是“ALL”（全表扫描），如果看到type是ALL，说明没用到索引，得赶紧优化，key列会显示用了哪个索引，要是显示NULL，就是没走索引，Extra列如果出现“Using filesort”（文件排序，不是用索引排序）或“Using temporary”（临时表），也说明查询效率低,得想办法去掉。

我上次帮一个客户看执行计划，发现他们查商品表时type是ALL，key是NULL，Extra写着Using filesort，一问才知道，他们查“价格>100的商品”，但价格字段没建索引，加上索引后，type变成了range，key显示“price_idx”，Extra里的Using filesort也没了，查询速度从8秒降到0.5秒。

谷歌SQL性能监控工具有哪些

优化谷歌SQL不能瞎猜，得靠工具看数据，谷歌自带的工具就很好用，比如Cloud Console里的Query Insights，能直接看到最近慢查询的列表，还能显示每个查询的执行时间、扫描行数、用了多少CPU，你点进去一个慢查询，甚至能看到它的执行计划,比自己瞎试高效多了。

还有Performance Schema，虽然名字听起来专业，但其实就是个“数据库日志本”，记录了所有SQL的执行情况，包括谁执行的、什么时候执行的、执行了多久，如果你发现某个时间段数据库突然变慢，查Performance Schema就能找到是哪个查询在“搞事”。

第三方工具的话，Percona Toolkit也能用，但谷歌SQL是云数据库，很多底层配置你管不了，所以优先用谷歌自己的工具，数据更准，也不用额外部署,打开控制台就能用。

谷歌SQL和MySQL优化有什么不同

虽然都是SQL，但谷歌SQL和MySQL优化差别不小，最大的不同是“谁来管硬件”：MySQL你得自己买服务器、配内存、调参数，优化时可能还要考虑服务器CPU够不够、硬盘是不是SSD；谷歌SQL是云数据库，硬件、内存、服务器维护全是谷歌管，你不用操心“服务器扛不住”,优化重点全在查询语句和索引上。

谷歌SQL有很多“黑科技”，比如自动扩缩容，流量高峰时它会自动加资源，低谷时减资源，你不用手动调配置；还有查询缓存，同样的查询第二次跑会直接从缓存拿结果，比MySQL的缓存更智能，但谷歌SQL也有不方便的地方，比如不能直接改数据库参数（像innodb_buffer_pool_size这种），只能通过谷歌提供的配置项调,灵活性比MySQL低一点。

举个例子，之前帮人优化MySQL时，我得先看服务器内存够不够，不够就建议加内存条；但优化谷歌SQL时，我只需要看查询语句和索引，因为内存不够谷歌会自己加,根本不用我管。

谷歌SQL优化常见错误案例分析

踩坑是优化路上的“必修课”，我见过最离谱的错误是“用函数处理索引字段”，有个客户写了个查询：“select * from 用户 where left(手机号,3)='138'”，想查138开头的手机号，手机号字段明明建了索引，但因为用了left()函数，索引直接失效，变成全表扫描，改成“手机号 like '138%'”后，索引立马生效，查询从20秒降到0.1秒。

还有“联合索引顺序搞错”的，比如建了索引（用户ID，订单时间），结果查询条件是“where 订单时间>'2023-01-01'”，没用用户ID，这时候索引根本用不上，正确做法是要么把订单时间单独建索引，要么查询时带上用户ID条件，where 用户ID=123 and 订单时间>'2023-01-01'”。

还有人觉得“索引越多越好”，给一个只有1000条数据的小表建了10个索引，结果每次新增数据都要等3秒——数据库得同时更新10个索引，纯属自找麻烦，小表根本不用建那么多索引,全表扫描都比维护索引快。