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你不会还在用这8个错误的SQL写法吧?

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 。

作者:Java架构师追风来源:今日头条|2019-09-21 21:32

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。

  1. SELECT *  
  2. FROM operation  
  3. WHERE type = 'SQLStats'  
  4.  AND name = 'SlowLog'  
  5. ORDER BY create_time  
  6. 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。

你不会还在用这8个错误的SQL写法吧?

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:

  1. SELECT *  
  2. FROM operation  
  3. WHERE type = 'SQLStats'  
  4. AND name = 'SlowLog'  
  5. AND create_time > '2017-03-16 14:00:00'  
  6. 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:

  1. mysql> explain extended SELECT *  
  2.  > FROM my_balance b  
  3.  > WHERE b.bpn = 14000000123  
  4.  > AND b.isverified IS NULL ; 
  5. mysql> show warnings; 
  6. | 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。

  1. UPDATE operation o  
  2. SET status = 'applying'  
  3. WHERE o.id IN (SELECT id  
  4.  FROM (SELECT o.id,  
  5.  o.status  
  6.  FROM operation o  
  7.  WHERE o.group = 123  
  8.  AND o.status NOT IN ( 'done' )  
  9.  ORDER BY o.parent,  
  10.  o.id  
  11.  LIMIT 1) t); 

执行计划:

  1. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 
  4. | 1 | PRIMARY | o | index | | PRIMARY | 8 | | 24 | Using where; Using temporary | 
  5. | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | | | | | | | | Impossible WHERE noticed after reading const tables | 
  6. | 3 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort | 
  7. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

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。

  1. UPDATE operation o  
  2.  JOIN (SELECT o.id,  
  3.  o.status  
  4.  FROM operation o  
  5.  WHERE o.group = 123  
  6.  AND o.status NOT IN ( 'done' )  
  7.  ORDER BY o.parent,  
  8.  o.id  
  9.  LIMIT 1) t 
  10.  ON o.id = t.id  
  11. SET status = 'applying'  

执行计划简化为:

  1. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 
  4. | 1 | PRIMARY | | | | | | | | Impossible WHERE noticed after reading const tables | 
  5. | 2 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort | 
  6. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

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。

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

执行计划显示为全表扫描:

  1. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra  
  3. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ 
  4. | 1 | SIMPLE | a | ALL | idx_orderid | NULL | NULL | NULL | 1967647 | Using filesort | 
  5. | 1 | SIMPLE | o | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 122 | a.orderid | 1 | NULL | 
  6. +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+ 

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。

  1. SELECT *  
  2. FROM ((SELECT * 
  3.  FROM my_order o  
  4.  INNER JOIN my_appraise a  
  5.  ON a.orderid = o.id  
  6.  AND is_reply = 0  
  7.  ORDER BY appraise_time DESC  
  8.  LIMIT 0, 20)  
  9.  UNION ALL  
  10.  (SELECT * 
  11.  FROM my_order o  
  12.  INNER JOIN my_appraise a  
  13.  ON a.orderid = o.id  
  14.  AND is_reply = 1  
  15.  ORDER BY appraise_time DESC  
  16.  LIMIT 0, 20)) t  
  17. ORDER BY is_reply ASC,  
  18.  appraisetime DESC  
  19. 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:

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

执行计划为:

  1. +----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 
  4. | 1 | PRIMARY | n | ALL | | NULL | NULL | NULL | 1086041 | Using where | 
  5. | 1 | PRIMARY | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where | 
  6. | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition; Using where | 
  7. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 

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。

  1. SELECT * 
  2. FROM my_neighbor n  
  3.  INNER JOIN message_info m  
  4.  ON n.id = m.neighbor_id  
  5.  AND m.inuser = 'xxx'  
  6.  LEFT JOIN my_neighbor_apply sra  
  7.  ON n.id = sra.neighbor_id  
  8.  AND sra.user_id = 'xxx'  
  9. WHERE n.topic_status < 4  
  10.  AND n.topic_type <> 5  

新的执行计划:

  1. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ 
  4. | 1 | SIMPLE | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition | 
  5. | 1 | SIMPLE | n | eq_ref | | PRIMARY | 122 | ighbor_id | 1 | Using where | 
  6. | 1 | SIMPLE | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where | 
  7. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ 

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:

  1. SELECT *  
  2. FROM (SELECT target,  
  3.  Count(*)  
  4.  FROM operation  
  5.  GROUP BY target) t  
  6. WHERE target = 'rm-xxxx'  
  1. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ 
  4. | 1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key0> | <auto_key0> | 514 | const | 2 | Using where | 
  5. | 2 | DERIVED | operation | index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL | 20 | Using index | 
  6. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ 

确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:

  1. SELECT target,  
  2.  Count(*)  
  3. FROM operation  
  4. WHERE target = 'rm-xxxx'  
  5. GROUP BY target 

执行计划变为:

  1. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 
  4. | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index | 
  5. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 

7、提前缩小范围

先上初始 SQL 语句:

  1. SELECT *  
  2. FROM my_order o  
  3.  LEFT JOIN my_userinfo u  
  4.  ON o.uid = u.uid 
  5.  LEFT JOIN my_productinfo p  
  6.  ON o.pid = p.pid  
  7. WHERE ( o.display = 0 )  
  8.  AND ( o.ostaus = 1 )  
  9. ORDER BY o.selltime DESC  
  10. 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。

  1. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ 
  4. | 1 | SIMPLE | o | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort | 
  5. | 1 | SIMPLE | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL | 
  6. | 1 | SIMPLE | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) | 
  7. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ 

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。

  1. SELECT *  
  2. FROM ( 
  3. SELECT *  
  4. FROM my_order o  
  5. WHERE ( o.display = 0 )  
  6.  AND ( o.ostaus = 1 )  
  7. ORDER BY o.selltime DESC  
  8. LIMIT 0, 15 
  9. ) o  
  10.  LEFT JOIN my_userinfo u  
  11.  ON o.uid = u.uid  
  12.  LEFT JOIN my_productinfo p  
  13.  ON o.pid = p.pid  
  14. ORDER BY o.selltime DESC 
  15. 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。

  1. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | 
  3. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 
  4. | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 15 | Using temporary; Using filesort | 
  5. | 1 | PRIMARY | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL | 
  6. | 1 | PRIMARY | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) | 
  7. | 2 | DERIVED | o | index | NULL | idx_1 | 5 | NULL | 909112 | Using where | 
  8. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 

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):

  1. SELECT a.*,  
  2.  c.allocated  
  3. FROM (  
  4.  SELECT resourceid  
  5.  FROM my_distribute d  
  6.  WHERE isdelete = 0  
  7.  AND cusmanagercode = '1234567'  
  8.  ORDER BY salecode limit 20) a  
  9. LEFT JOIN  
  10.  (  
  11.  SELECT resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated  
  12.  FROM my_resources  
  13.  GROUP BY resourcesid) c  
  14. 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。

  1. SELECT a.*,  
  2.  c.allocated  
  3. FROM (  
  4.  SELECT resourceid  
  5.  FROM my_distribute d  
  6.  WHERE isdelete = 0  
  7.  AND cusmanagercode = '1234567'  
  8.  ORDER BY salecode limit 20) a  
  9. LEFT JOIN  
  10.  (  
  11.  SELECT resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated  
  12.  FROM my_resources r,  
  13.  (  
  14.  SELECT resourceid  
  15.  FROM my_distribute d  
  16.  WHERE isdelete = 0  
  17.  AND cusmanagercode = '1234567'  
  18.  ORDER BY salecode limit 20) a  
  19.  WHERE r.resourcesid = a.resourcesid  
  20.  GROUP BY resourcesid) c  
  21. 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:

  1. WITH a AS  
  2. (  
  3.  SELECT resourceid  
  4.  FROM my_distribute d  
  5.  WHERE isdelete = 0  
  6.  AND cusmanagercode = '1234567'  
  7.  ORDER BY salecode limit 20) 
  8. SELECT a.*,  
  9.  c.allocated  
  10. FROM a  
  11. LEFT JOIN  
  12.  (  
  13.  SELECT resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated  
  14.  FROM my_resources r,  
  15.  a  
  16.  WHERE r.resourcesid = a.resourcesid  
  17.  GROUP BY resourcesid) c  
  18. ON a.resourceid = c.resourcesid 

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 。

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