打造出色查询：如何优化SQL查询？

全文共2630字，预计学习时长14分钟

 

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我们致力于打造能够较好运行并延续较长一段时间的query（查询）。本文将给出关于优化SQL语句的几点建议，希望能够帮到你。

 

1.尝试不去用select *来查询SQL，而是选择专用字段。

 

反例：

 

select * from employee;

 

正例:

 

select id，name fromemployee;

 

理由：

 

· 通过只用必要字段进行查询，能够节省资源并减少网络开销。

· 这样做可能不会使用覆盖索引，会导致一个查询返回到表中。

 

2.如果已知只有一个查询结果，推荐使用limit 1

 

假设有一张员工表格，想在其中找到一名叫jay的员工。

 

CREATE TABLE employee (
id int(11) NOT NULL,
name varchar(255) DEFAULT NULL,
age int(11) DEFAULT NULL,
date datetime DEFAULT NULL,
sex int(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) );

 

反例:

 

select id，name from employeewhere name='jay';

 

正例:

 

select id，name from employeewhere name='jay' limit 1;

 

理由：添加limit 1后，查找到相应的记录时，便不会继续查找下去，效率会大大提高。

 

3.尝试避免在 where 子句中使用or来连接条件

 

创建一个新的用户表格，其有一个常规索引userId，表格结构如下：

 

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userId` (`userId`) )

 

现在假设需要查询userid为1或为18岁的用户，使用如下的SQL就会很简单。

 

反例:

 

select * from user where userid = 1 or age = 18;

 

正例:

 

//se union all
select * from user where userid=1
union all
select * from user where age = 18;//Or write two separate SQL
select * from user where userid=1;

 

理由：or 的使用可能会使索引无效，因此需要进行全表扫描。

 

在or 无索引的情况下，假设已采用userId索引，但是当涉及到 age（年龄）查询条件时，必须执行全表扫描，其过程分为三步：全表扫描+索引扫描+合并。

 

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4.尽可能避免在where子句中使用!=或<>运算符，否则，引擎将放弃使用索引并执行全表扫描。

 

反例:

 

select age,name from user where age<>18;

 

正例:

 

//You can consider separate two sql writeselect age,name from user where age <18;
select age,name from user where age>18;

 

理由：使用!=和<>可能使索引无效。

 

5.优化limit分页

 

通常用limits来实现日常分页，但当偏移量特别大时，查询效率便会降低。因为Mysql不会跳过偏移量，而是直接获取数据。

 

反例:

 

select id，name，age from employeelimit 10000，10;

 

正例:

 

//Solution 1: Return the largest record (offset) of the last query
select id，name from employeewhere id>10000 limit 10;//Solution 2: order by + index
select id，name from employeeorder by id limit 10000，10;

 

理由：

 

· 如果使用了优化方案1，则会返回最末的查询记录（偏移量），因此可以跳过该偏移量，效率自然会大幅提高。

 

· 选项二：使用+索引排序，也可以提高查询效率。

 

6.优化like语句

 

在日常开发中，如果使用模糊关键字查询，我们很容易想到like，但like可能会使索引无效。

 

反例:

 

select userId，name from user where userId like '%123';

 

正例:

 

select userId，name from user where userId like '123%';

 

理由：https://medium.com/@pawanjain.432/hey-thanks-dovid-for-pointing-out-a-typo-in-13-1000a4103fe6

 

7.使用where条件限制将要查询的数据来避免返回额外行

 

假设要查询一名用户是否为会员，老式执行代码会这样做。

 

反例：

 

List userIds = sqlMap.queryList("select userId from userwhere isVip=1");boolean isVip = userIds.contains(userId);

 

正例：

 

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user whereuserId='userId' and isVip='1' ")boolean isVip = userId！=null;

 

理由：能够检查需要的数据，避免返回非必要数据，并能节省费用和计算机开销。

 

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8.考虑在where子句中使用默认值而不是null

 

反例：

 

select * from user where age is not null;

 

正例：

 

select * from user where age>0; //Set 0 as default

 

理由：如果用默认值取代null值，则通常可以建立索引，与此同时，表达式将相对清晰。

 

9.如果插入数据过多，可以考虑批量插入

 

反例：

 

for(User
    u :list){
INSERT into user(name,age)values(#name#,#age#)
}

 

正例：

 

//One batch of 500 inserts, carried out in batchesinsert intouser(name,age) values

    (#{item.name},#{item.age})

 

理由：批量插入性能良好且省时。

 

打个比方，在有电梯的情况下，你需要将1万块砖移送到建筑物的顶部。电梯一次可以放置适当数量的砖块（最多500块），你可以选择一次运送一块砖，也可以一次运送500块。哪种方案更好？

 

10.谨慎使用distinct关键词

 

Distinct关键词通常用于过滤重复记录以返回唯一记录。当其被用于查询一个或几个字段时，Distinct关键词将为查询带来优化效果。然而，在字段过多的情况下，Distinct关键词将大大降低查询效率。

 

反例:

 

SELECT DISTINCT * from user;

 

正例:

 

select DISTINCT name from user;

 

理由：带有“distinct”语句的CPU时间和占用时间高于没有“ distinct”的语句。

 

如果在查询多字段时使用distinct，数据库引擎将比较数据，并滤除重复的数据。然而，该比较和滤除过程将消耗系统资源和CPU时间。

 

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11.删除多余和重复的索引

 

反例：

 

KEY `idx_userId` (`userId`)
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

 

正例：

 

//Delete the userId index, because the combined index (A, B) is equivalentto creating the (A) and (A, B) indexesKEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

 

理由：若保留重复的索引，那么优化程序在优化查询时也需要对其进行一一考量，这会影响性能。

 

12.如果数据量很大，优化 modify或delete语句

 

避免同时修改或删除过多数据，因其将导致CPU利用率过高，从而影响他人对数据库的访问。

 

反例：

 

//Delete 100,000 or 1 million+ at a time?
delete from user where id <100000;//Or use single cycle operation, lowefficiency and long time
for（User user：list）{
   delete from user；}

 

正例：

 

//Delete in batches, such as 500 each timedelete user where id<500;
delete product where id>=500 and id<1000；

 

理由：一次删除过多数据，可能会导致lock wait timeout exceed error（锁定等待超时错误），因此建议分批操作。

 

13.使用explain分析SQL方案

 

在日常开发中编写SQL时，尝试养成习惯：使用explain来分析自己编写的SQL，尤其是索引。

 

explain select * from user where userid = 10086 or age =18;

 

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14.尝试用union all代替union

 

如果搜索结果里没有重复的记录，我推荐用union all代替union。

 

反例:

 

select * from user where userid=1
union
select * from user where age = 10

 

正例:

 

select * from user where userid=1
union all
select * from user where age = 10

 

理由：

 

· 如果使用union，则无论有没有重复的搜索结果，它都会尝试对其进行合并、排序，然后输出最终结果。

· 若已知搜索结果中没有重复记录，用union all代替union将提高效率。

 

15.尽可能使用数字字段。如果字段仅包含数字信息，尝试不将其设置为字符类型。

 

反例：

 

`king_id` varchar（20） NOT NULL;

 

正例：

 

`king_id` int(11) NOT NULL;

 

理由：与数字字段相比，字符类型将降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

 

16.尽可能用varchar或nvarchar代替char或nchar

 

反例：

 

`deptName` char(100) DEFAULT NULL

 

正例：

 

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL

 

理由：

 

· 首先，由于可变长度字段的存储空间很小，该方法可以节省存储空间。

· 其次，对于查询而言，在相对较小的字段中搜索会更有效率。

 

优化和加速SQL查询是门技术活，常常思考和尝试，你会打开新世界的大门。

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