有关于优化SQL的建议
反例子:
SELECT
*
FROM
employee;
正例子:
SELECT
id, NAME
FROM
employee;
理由:
假设现在有employee员工表,要找出一个名字叫jay的人.
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` )
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8;
反例:
SELECT
id, NAME
FROM
employee
WHERE
NAME = 'jay'
正例
SELECT
id, NAME
FROM
employee
WHERE
NAME = 'jay'
LIMIT 1;
理由:
新建一个user表,它有一个普通索引userId,表结构如下:
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` )
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8;
假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户,很容易有以下SQL
反例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 1
OR age = 18
正例:
//使用union all
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 1 UNION ALL
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age = 18
//或者分开两条sql写:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 1 SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age = 18
理由:
我们日常做分页需求时,一般会用 limit 实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。
反例:
SELECT
id, NAME, age
FROM
employee
LIMIT 10000 , 10
正例:
//方案一 :返回上次查询的最大记录(偏移量)
SELECT
id, NAME
FROM
employee
WHERE
id > 10000
LIMIT 10
//方案二:order by + 索引
SELECT
id, NAME
FROM
employee
ORDER BY
id
LIMIT 10000 , 10
//方案三:在业务允许的情况下限制页数:
理由:
日常开发中,如果用到模糊关键字查询,很容易想到like,但是like很可能让你的索引失效。
反例:
SELECT
userId, NAME
FROM
USER
WHERE
userId LIKE '%123';
正例:
SELECT
userId, NAME
FROM
USER
WHERE
userId LIKE '123%';
理由:
假设业务场景是这样:查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。。。
反例:
SELECT
userId
FROM
USER
WHERE
isVip =1
正例:
SELECT
userId
FROM
USER
WHERE
userId = 'userId'
AND isVip = '1'
理由:
业务需求:查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)
反例:
SELECT
userId,
loginTime
FROM
loginuser
WHERE
Date_ADD ( loginTime, INTERVAL 7 DAY ) >= now( );
正例:
SELECT
userId,
loginTime
FROM
loginuser
WHERE
loginTime >= Date_ADD ( NOW( ), INTERVAL - 7 DAY );
理由:
反例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age - 1 = 10 ;
正例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age = 11
理由:
Inner join 内连接,在两张表进行连接查询时,只保留两张表中完全匹配的结果集
left join 在两张表进行连接查询时,会返回左表所有的行,即使在右表中没有匹配的记录。
right join 在两张表进行连接查询时,会返回右表所有的行,即使在左表中没有匹配的记录。
都满足SQL需求的前提下,推荐优先使用Inner join(内连接),如果要使用left join,左边表数据结果尽量小,如果有条件的尽量放到左边处理。
反例:
SELECT
*
FROM
tab1 t1
LEFT JOIN tab2 t2 ON t1.size = t2.size
WHERE
t1.id > 2;
正例:
SELECT
*
FROM
( SELECT * FROM tab1 WHERE id > 2 ) t1
LEFT JOIN tab2 t2 ON t1.size = t2.size;
理由:
反例:
SELECT
age,
NAME
FROM
USER
WHERE
age <> 18;
正例:
//可以考虑分开两条sql写
SELECT
age,
NAME
FROM
USER
WHERE
age < 18;
SELECT
age,
NAME
FROM
USER
WHERE
age > 18;
理由:
表结构:(有一个联合索引idxuseridage,userId在前,age在后)
CREATE TABLE `user` (
`id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userId` INT ( 11 ) NOT NULL,
`age` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
`name` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY ( `id` ),
KEY `idx_userid_age` ( `userId`, `age` ) USING BTREE
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 2 DEFAULT CHARSET = utf8;
反例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age = 10;
正例:
//符合最左匹配原则
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 10
AND age = 10 ;
//符合最左匹配原则
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 10;
理由:
反例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
address = '深圳'
ORDER BY
age;
正例:
//添加索引
ALTER TABLE USER ADD INDEX idx_address_age ( address, age )
13、如果插入数据过多,考虑批量插入。
理由:
覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表,仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据,大大提高了查询效率。
反例:
-- LIKE模糊查询,不走索引了
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid LIKE '%123%'
正例:
//id为主键,那么为普通索引,即覆盖索引登场了。
SELECT
id,
NAME
FROM
USER
WHERE
userid LIKE '%123%';
distinct 关键字一般用来过滤重复记录,以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时,给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用,却会大大降低查询效率。
反例:
SELECT DISTINCT
*
FROM
USER;
正例:
SELECT DISTINCT NAME
FROM
USER;
理由:
反例:
KEY `idx_userId` ( `userId` ) KEY `idx_userId_age` ( `userId`, `age` )
正例:
//删除userId索引,因为组合索引(A,B)相当于创建了(A)和(A,B)索引
KEY `idx_userId_age` ( `userId`, `age` )
理由:
避免同时修改或删除过多数据,因为会造成cpu利用率过高,从而影响别人对数据库的访问。
反例:
//一次删除10万或者100万+?
DELETE
FROM
USER
WHERE
id < 100000;
//或者采用单一循环操作,效率低,时间漫长
正例:
//分批进行删除,如每次500
DELETE USER
WHERE
id < 500;
DELETE product
WHERE
id >= 500
AND id < 1000 ;
理由:
反例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age IS NOT NULL;
正例:
//设置0为默认值
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
age > 0;
理由:
连表越多,编译的时间和开销也就越大。
把连接表拆开成较小的几个执行,可读性更高。
如果一定需要连接很多表才能得到数据,那么意味着糟糕的设计了。
假设表A表示某企业的员工表,表B表示部门表,查询所有部门的所有员工,很容易有以下SQL:
SELECT
*
FROM
A
WHERE
deptId IN ( SELECT deptId FROM B );
这样写等价于:
先查询部门表B
select deptId from B
再由部门deptId,查询A的员工
select * from A where A.deptId = B.deptId
可以抽象成这样的一个循环:
List<> resultSet;
for (int i = 0; i < B.length; i++) {
for (int j = 0 ; j < A.length; j++) {
if (A[i].id == B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
显然,除了使用in,我们也可以用exists实现一样的查询功能,如下:
SELECT
*
FROM
A
WHERE
EXISTS ( SELECT 1 FROM B WHERE A.deptId = B.deptId );
因为exists查询的理解就是,先执行主查询,获得数据后,再放到子查询中做条件验证,根据验证结果(true或者false),来决定主查询的数据结果是否得意保留。
那么,这样写就等价于:
select * from A,先从A表做循环
select * from B where A.deptId = B.deptId,再从B表做循环.
同理,可以抽象成这样一个循环:
List<> resultSet;
for (int i = 0; i < A.length; i++) {
for (int j = 0; j < B.length; j++) {
if (A[i].deptId == B[j].deptId) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
如果检索结果中不会有重复的记录,推荐union all 替换 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:
索引并不是越多越好,索引虽然提高了查询的效率,但是也降低了插入和更新的效率。
insert或update时有可能会重建索引,所以建索引需要慎重考虑,视具体情况来定。
一个表的索引数最好不要超过5个,若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。
反例:
`king_id` VARCHAR ( 20 ) NOT NULL COMMENT '守护者Id'
正例:
`king_id` INT ( 11 ) NOT NULL COMMENT '守护者Id'
理由:
因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的,如果索引列有大量重复数据,Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低,很可能就放弃索引了。
假设业务需求是,用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。
反例:
//一次性查询所有数据回来
SELECT
*
FROM
LivingInfo
WHERE
watchId = useId
AND watchTime >= Date_sub ( now( ), INTERVAL 1 Y )
正例:
//分页查询
SELECT
*
FROM
LivingInfo
WHERE
watchId = useId
AND watchTime >= Date_sub ( now( ), INTERVAL 1 Y )
LIMIT OFFSET, pageSize
//如果是前端分页,可以先查询前两百条记录,因为一般用户应该也不会往下翻太多页,
SELECT
*
FROM
LivingInfo
WHERE
watchId = useId
AND watchTime >= Date_sub ( now( ), INTERVAL 1 Y )
LIMIT 200;
26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名,并把别名前缀于每一列上,这样语义更加清晰。
反例:
SELECT
*
FROM
A
INNER JOIN B ON A.deptId = B.deptId;
正例:
SELECT
memeber.NAME,
deptment.deptName
FROM
A member
INNER JOIN B deptment ON member.deptId = deptment.deptId;
反例:
`deptName` CHAR ( 100 ) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
正例:
`deptName` VARCHAR ( 100 ) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
理由:
反例:
SELECT
job, avg( salary)
FROM
employee
GROUP BY
job
HAVING
job = 'president'
OR job = 'managent'
正例:
SELECT
job, avg( salary)
FROM
employee
WHERE
job = 'president'
OR job = 'managent'
GROUP BY
job;
29、如果字段类型是字符串,where时一定用引号括起来,否则索引失效
反例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 123;
正例:
SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = '123';
理由:
日常开发写SQL的时候,尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL,尤其是走不走索引这一块。
EXPLAIN SELECT
*
FROM
USER
WHERE
userid = 10086
OR age = 18;