本文经作者授权，独家转载：
作者主页：https://www.jianshu.com/u/8f36a5e63d18
1. 不要用select *
反例：
select * from app.user_model
正例：
select login_id,name,sex from app.user_model
理由： 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能
2.不要在大结果集上构造虚拟列
反例：
select id ,pv, uv , pv/uv rate from app.scene_model
正例：
select id ,pv, uv from app.scene_model
理由： 虚拟列非常消耗资源浪费性能，拿到pv uv后在前端显示时构造比率。
3. 不要在唯一列或大基数列上进行分组或去重操作
反例：
select id, count(1) cn from app.user_model group by id
正例：
select id from app.user_model
理由： 基数太大会消耗过多的io和内存。
4. 根据需要查询指定范围的数据 （where）
反例：
select login_id,name,sex from app.user_model
正例：
select login_id,name,sex from app.user_model where create_time>'2020-03-30'
理由： 减少磁盘io和网络io，提升查询性能
5. 关联查询时小表在后（大表 join 小表）
反例：
select login_id,name,sex,a.scene_name from app.scene_model a join app.user_model b on a.create_user=b.id
正例：
select login_id,name,sex,a.scene_name from app.user_model a join app.scene_model b on a.id=b.create_user
理由：
无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在。
6. 使用 uniqCombined 替代 distinct
反例：
SELECT count( DISTINCT create_user ) from app.scene_model
正例：
SELECT uniqCombined( create_user ) from app.scene_model
理由： uniqCombined对去重进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能
7. 通过使用 limit 限制返回数据条数
反例：
select id,scene_name,code,pv from app.scene_model order by pv desc
正例：
select id,scene_name,code,pv from app.scene_model order by pv desc limit 100
理由：
使用limit返回指定的结果集数量，不会进行向下扫描，大大提升了查询效率。
8. 尽量不去使用字符串类型
反例：
CREATE TABLE scene_model``( id String, scene_name String, pv String, create_time String``)``ENGINE = <Engine>``...
正例：
CREATE TABLE scene_model``( id String, scene_name String, pv Int32, create_time Date``)``ENGINE = <Engine>``...
理由：
时间类型最终会转换成数值类型进行处理，数值类型在执行效率和存储上远好过字符串。
9. 指定查询分区获取必要的数据
假设分区字段是day
反例：
select type,count(1) from app.user_model group by type
正例：
select type,count(1) from app.user_model where day ='2020-03-30' group by type
理由： 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能
10.分组前过滤不必要的字段
反例：
select type,count(1) from app.user_model group by type
正例：
select type,count(1) from app.user_model where type ='1' or type ='2' group by type
理由： 通过限制分组前结果集数量，查询性能一般能提示数十倍，甚至上百倍
推荐阅读：
本文分享自微信公众号 - 大数据群英萃（BigDataToBeGod）。
如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
