你不會還在用這8個錯誤的SQL寫法吧？

作者：Java架構師追風 2019-09-21 21:32:34

程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時，要把算法的思想或意識帶進來。編寫復雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔。

1、LIMIT 語句

分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對于下面簡單的語句，一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這樣條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 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄為什么還是慢?

要知道數據庫也并不知道第1000000條記錄從什么地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種性能問題，多數情形下是程序員偷懶了。

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在前端數據瀏覽翻頁，或者大數據分批導出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成參數作為查詢條件的。SQL 重新設計如下：

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

在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著數據量的增長而發生變化。

2、隱式轉換

SQL語句中查詢變量和字段定義類型不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：

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 的定義為 varchar(20)，MySQL 的策略是將字符串轉換為數字之后再比較。函數作用于表字段，索引失效。

上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數，而不是程序員的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。

3、關聯更新、刪除

雖然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對于更新或刪除需要手工重寫成 JOIN。

比如下面 UPDATE 語句，MySQL 實際執行的是循環/嵌套子查詢(DEPENDENT SUBQUERY)，其執行時間可想而知。

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);

執行計劃：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 
| 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 | 
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

重寫為 JOIN 之后，子查詢的選擇模式從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED，執行速度大大加快，從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'

執行計劃簡化為：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 
| 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 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會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

執行計劃顯示為全表掃描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ 
| 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1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫后，執行時間從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語句

MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然采用嵌套子查詢的執行方式。如下面的 SQL 語句：

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

執行計劃為：

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 
| 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 更改為 join，能夠避免嵌套子查詢，將執行時間從1.93秒降低為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

新的執行計劃：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ 
| 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、條件下推

外部查詢條件不能夠下推到復雜的視圖或子查詢的情況有：

聚合子查詢;
含有 LIMIT 的子查詢;
UNION 或 UNION ALL 子查詢;
輸出字段中的子查詢;

如下面的語句，從執行計劃可以看出其條件作用于聚合子查詢之后：

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 | <derived2> | ref | <auto_key0> | <auto_key0> | 514 | const | 2 | Using where | 
| 2 | DERIVED | operation | index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL | 20 | Using index | 
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

確定從語義上查詢條件可以直接下推后，重寫如下：

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

執行計劃變為：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 
| 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 | 
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

7、提前縮小范圍

先上初始 SQL 語句：

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

該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然后排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最后一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為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 條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對 my_order 排序提前縮小數據量再做左連接。SQL 重寫后如下，執行時間縮小為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

再檢查執行計劃：子查詢物化后(select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句后，實際執行時間變得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 
| 1 | PRIMARY | <derived2> | 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、中間結果集下推

再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連接中的主表優先作用查詢條件)：

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

那么該語句還存在其它問題嗎?不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的性能下降。

其實對于子查詢 c，左連接最后結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的數據。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的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

但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫：

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

總結

數據庫編譯器產生執行計劃，決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有數據庫的編譯器都不是盡善盡美的。

上述提到的多數場景，在其它數據庫中也存在性能問題。了解數據庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高性能的SQL語句。

程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時，要把算法的思想或意識帶進來。

編寫復雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔。

責任編輯：未麗燕來源：今日頭條