MySQL中 8 种常见的 SQL 错误用法

MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下，供大家参考。

常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般DBA想到的办法是在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

SELECT * 
FROM   operation 
WHERE   type =  'SQLStats' 
        AND  name =  'SlowLog' 
ORDER   BY create_time 
LIMIT   1000,  10; 

好吧，可能90%以上的DBA解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下：

SELECT   * 
FROM     operation 
WHERE     type =  'SQLStats' 
AND       name =  'SlowLog' 
AND      create_time >  '2017-03-16 14:00:00' 
ORDER  BY create_time  limit  10;

在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。

2. 隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：

mysql> explain extended  SELECT * 
     >  FROM   my_balance b 
     >  WHERE  b.bpn =  14000000123 
     >        AND b.isverified  IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning |  1739 | Cannot use ref access  on index  'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段bpn的定义为varchar(20)，MySQL的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3. 关联更新、删除

虽然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成JOIN。

比如下面UPDATE语句，MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。

UPDATE operation o 
SET     status =  'applying' 
WHERE  o.id  IN ( SELECT  id 
                 FROM   ( SELECT o.id, 
                               o.status 
                         FROM   operation o 
                         WHERE  o.group =  123 
                                AND o.status  NOT  IN (  'done' ) 
                         ORDER   BY o.parent, 
                                  o.id 
                         LIMIT   1) t); 

执行计划：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type         | table | type   | possible_keys | key      | key_len | ref    | rows | Extra                                                |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
|  1   | PRIMARY            | o      | index |                | PRIMARY |  8        |       |  24    | Using where; Using temporary                        |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY  |       |        |               |          |         |        |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables  |
|  3   | DERIVED            | o      | ref   | idx_2,idx_5    | idx_5   |  8        | const |  1     | Using where; Using filesort                         |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

重写为JOIN之后，子查询的选择模式从DEPENDENT SUBQUERY变成DERIVED,执行速度大大加快，从7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o 
        JOIN  ( SELECT o.id, 
                            o.status 
                      FROM   operation o 
                      WHERE  o.group =  123 
                             AND o.status  NOT  IN (  'done' ) 
                      ORDER   BY o.parent, 
                               o.id 
                      LIMIT   1) t
          ON o.id = t.id 
SET     status =  'applying' 

执行计划简化为：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type  | table | type  | possible_keys | key    | key_len | ref    | rows | Extra                                                |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
|  1   | PRIMARY     |        |      |                |       |          |       |       | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2  | DERIVED      | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5  | 8       | const  | 1    | Using where; Using filesort                          |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

4. 混合排序

MySQL不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

SELECT * 
FROM   my_order o 
        INNER  JOIN my_appraise a  ON a.orderid = o.id 
ORDER   BY a.is_reply  ASC, 
          a.appraise_time  DESC 
LIMIT   0,  20 

执行计划显示为全表扫描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type  | table | type    | possible_keys     | key      | key_len | ref       | rows    | Extra    
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
|  1 | SIMPLE       | a     | ALL     | idx_orderid | NULL     | NULL    | NULL     | 1967647 | Using filesort  |
|   1  | SIMPLE      | o      | eq_ref | PRIMARY      | PRIMARY |  122      | a.orderid |        1  | NULL           |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

由于is_reply只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT * 
FROM   (( SELECT *
          FROM   my_order o 
                 INNER  JOIN my_appraise a 
                         ON a.orderid = o.id 
                            AND is_reply =  0 
          ORDER   BY appraise_time  DESC 
          LIMIT   0,  20) 
         UNION ALL 
        ( SELECT *
          FROM   my_order o 
                 INNER  JOIN my_appraise a 
                         ON a.orderid = o.id 
                            AND is_reply =  1 
          ORDER   BY appraise_time  DESC 
          LIMIT   0,  20)) t 
ORDER   BY  is_reply  ASC, 
          appraisetime  DESC 
LIMIT   20; 

5. EXISTS语句

MySQL对待EXISTS子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的SQL语句：

SELECT *
FROM   my_neighbor n 
        LEFT  JOIN my_neighbor_apply sra 
               ON n.id = sra.neighbor_id 
                  AND sra.user_id =  'xxx' 
WHERE  n.topic_status <  4 
        AND  EXISTS( SELECT  1 
                   FROM   message_info m 
                   WHERE  n.id = m.neighbor_id 
                          AND m.inuser =  'xxx') 
        AND n.topic_type <>  5 

执行计划为：

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type         | table | type  | possible_keys     | key    | key_len | ref    | rows    | Extra    |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
|   1  | PRIMARY            | n      | ALL  |   | NULL     | NULL     | NULL  |  1086041  | Using where                   |
|  1 | PRIMARY             | sra   | ref   |  | idx_user_id  | 123     | const  |       1 | Using where           |
|   2  | DEPENDENT SUBQUERY | m      | ref  |   | idx_message_info   |  122      | const |        1  | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

去掉exists更改为join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n 
        INNER  JOIN message_info m 
                ON n.id = m.neighbor_id 
                   AND m.inuser =  'xxx' 
        LEFT  JOIN my_neighbor_apply sra 
               ON n.id = sra.neighbor_id 
                  AND sra.user_id =  'xxx' 
WHERE  n.topic_status <  4 
        AND n.topic_type <>  5 

新的执行计划：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| id | select_type  | table | type    | possible_keys     | key        | key_len | ref    | rows | Extra                  |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
|   1  | SIMPLE      | m      | ref    |  | idx_message_info   |  122      | const    |     1  | Using index condition |
|  1 | SIMPLE       | n     | eq_ref  | | PRIMARY    | 122     | ighbor_id  |    1 | Using where       |
|   1  | SIMPLE      | sra    | ref    |  | idx_user_id |  123      | const     |     1  | Using where           |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

6. 条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：

• 聚合子查询；

• 含有LIMIT的子查询；

• UNION 或UNION ALL子查询；

• 输出字段中的子查询；

如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后：

SELECT * 
FROM   ( SELECT target, 
                Count(*) 
         FROM   operation 
         GROUP   BY target) t 
WHERE  target =  'rm-xxxx' 
+ ----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  id | select_type |  table      |  type  | possible_keys |  key         | key_len |  ref   |  rows | Extra       |
+ ----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|   1 | PRIMARY     |  |  ref   |    |  |  514     | const |     2 |  Using  where |
|   2 | DERIVED     | operation  |  index | idx_4         | idx_4       |  519     |  NULL  |    20 |  Using  index |
+ ----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

SELECT target, 
        Count(*) 
FROM   operation 
WHERE  target =  'rm-xxxx' 
GROUP   BY target

执行计划变为：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type  | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra  |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
|  1  | SIMPLE | operation  | ref | idx_4  | idx_4 |  514  | const |  1  | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

关于MySQL外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表

7. 提前缩小范围

先上初始SQL语句：

SELECT * 
FROM   my_order o 
        LEFT  JOIN my_userinfo u 
               ON o.uid = u.uid
        LEFT  JOIN my_productinfo p 
               ON o.pid = p.pid 
WHERE  ( o.display =  0 ) 
        AND ( o.ostaus =  1 ) 
ORDER   BY o.selltime  DESC 
LIMIT   0,  15 

该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type  | table | type    | possible_keys | key      | key_len | ref              | rows   | Extra                                               |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|   1  | SIMPLE      | o      | ALL    | NULL           | NULL    | NULL     | NULL            |  909119  | Using where; Using temporary; Using filesort       |
|  1 | SIMPLE       | u     | eq_ref  | PRIMARY       | PRIMARY  | 4       | o.uid  |      1 | NULL                                                |
|   1  | SIMPLE      | p      | ALL    | PRIMARY        | NULL    | NULL     | NULL            |       6  | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

由于最后WHERE条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对my_order排序提前缩小数据量再做左连接。SQL重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT * 
FROM (
SELECT * 
FROM   my_order o 
WHERE  ( o.display =  0 ) 
        AND ( o.ostaus =  1 ) 
ORDER   BY o.selltime  DESC 
LIMIT   0,  15
) o 
      LEFT  JOIN my_userinfo u 
               ON o.uid = u.uid 
      LEFT  JOIN my_productinfo p 
               ON o.pid = p.pid 
ORDER  BY  o.selltime  DESC
limit  0,  15

再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type  | table      | type    | possible_keys | key      | key_len | ref    | rows   | Extra                                               |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|   1  | PRIMARY     |   | ALL    | NULL           | NULL    | NULL     | NULL  |      15  | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY      | u          | eq_ref  | PRIMARY       | PRIMARY  | 4       | o.uid  |      1 | NULL                                                |
|   1  | PRIMARY     | p           | ALL    | PRIMARY        | NULL    | NULL     | NULL  |       6  | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | DERIVED      | o          | index   | NULL          | idx_1    | 5       | NULL   | 909112 | Using where                                         |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

8. 中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：

SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      ( 
               SELECT   resourceid 
               FROM     my_distribute d 
                    WHERE    isdelete =  0 
                    AND      cusmanagercode =  '1234567' 
                    ORDER  BY salecode  limit  20) a 
LEFT  JOIN 
          ( 
               SELECT   resourcesid，  sum( ifnull(allocation,  0) *  12345) allocated 
               FROM     my_resources 
                    GROUP  BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表resourceid能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      ( 
                    SELECT   resourceid 
                    FROM     my_distribute d 
                    WHERE    isdelete =  0 
                    AND      cusmanagercode =  '1234567' 
                    ORDER  BY salecode  limit  20) a 
LEFT  JOIN 
          ( 
                    SELECT   resourcesid，  sum( ifnull(allocation,  0) *  12345) allocated 
                    FROM     my_resources r, 
                            ( 
                                      SELECT   resourceid 
                                      FROM     my_distribute d 
                                      WHERE    isdelete =  0 
                                      AND      cusmanagercode =  '1234567' 
                                      ORDER  BY salecode  limit  20) a 
                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
                    GROUP  BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用WITH语句再次重写：

WITH a AS 
( 
          SELECT   resourceid 
          FROM     my_distribute d 
          WHERE    isdelete =  0 
          AND      cusmanagercode =  '1234567' 
          ORDER  BY salecode  limit  20)
SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      a 
LEFT  JOIN 
          ( 
                    SELECT   resourcesid，  sum( ifnull(allocation,  0) *  12345) allocated 
                    FROM     my_resources r, 
                            a 
                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
                    GROUP  BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

AliSQL即将推出WITH语法，敬请期待。

总结

数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。

程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。

编写复杂SQL语句要养成使用WITH语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担。

使用云上数据库遇到难点（不局限于SQL问题），随时寻求阿里云原厂专家服务的帮助。