一、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段1、反例SELECT * FROM user;2、正例SELECT id,username,tel FROM user;3、理由节省资源、减少网络开销；可能用到覆盖索引，减少回表，提高查询效率；注意：为节省时间，下面的样例字段都用*代替了；二、

本文提供了MySQL数据库空间分析的四个核心SQL查询，用于多层级容量监控。首先，通过查询information_schema.tables可汇总所有数据库的数据与索引总大小，按库排序定位占用空间最大的实例；其次，针对特定数据库，可进一步查看其当前数据量、最大容量限制、碎片空闲空间及索引占用，帮助评估库级健康状况；再次，在库内维度，可逐表统计数据与索引大小，识别大表资源消耗；最后，聚焦单表时，可获取表的总存储空间（数据+索引）及预估行数，为精细化存储优化提供依据。这些查询覆盖了从库到表的完整空间分析链路，适用于数据库容量规划与性能调优场景。

一、为什么要对SQL进行优化我们开发项目上线初期，由于业务数据量相对较少，一些SQL的执行效率对程序运行效率的影响不太明显，而开发和运维人员也无法判断SQL对程序的运行效率有多大，故很少针对SQL进行专门的优化，而随着时间的积累，业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率的影响逐渐增大，此时

本文提供了两个MySQL时间查询示例：第一个查询用于生成指定时间区间内的所有日期，通过mysql.help_topic表的help_topic_id作为递增天数参数，结合date_add函数从起始日期开始逐日生成，利用datediff计算区间天数差确保覆盖完整日期范围，最终按help_topic_id排序输出日期序列。第二个查询用于获取当天内所有时段，通过变量@i实现小时数递减，使用DATE_SUB将当前日期格式化为年-月-日后减去@i小时，生成每1小时一个时段的时间点，通过交叉连接生成足够行数以覆盖全天时段，最终输出格式化的日期时间字符串。两查询分别解决了日期区间生成和时段细分的时间数据处理需求。