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30条书写高质量SQL的建议,太有用了!

本文将结合实例 demo,阐述 30 条有关于优化 SQL 的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。

作者:捡田螺的小男孩来源:捡田螺的小男孩|2020-03-25 09:01

本文将结合实例 demo,阐述 30 条有关于优化 SQL 的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。

图片来自 Pexels

1、查询 SQL 尽量不要使用 select *,而是 select 具体字段

反例子:

  1. select * from employee; 

正例子:

  1. select id,name from employee; 

理由如下:

  • 只取需要的字段,节省资源、减少网络开销。
  • select * 进行查询时,很可能就不会使用到覆盖索引了,就会造成回表查询。

2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录,建议用 limit 1

假设现在有 employee 员工表,要找出一个名字叫 jay 的人:

  1. CREATE TABLE `employee` ( 
  2.   `id` int(11) NOT NULL
  3.   `namevarchar(255) DEFAULT NULL
  4.   `age` int(11) DEFAULT NULL
  5.   `date` datetime DEFAULT NULL
  6.   `sex` int(1) DEFAULT NULL
  7.   PRIMARY KEY (`id`) 
  8. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 

反例:

  1. select id,name from employee where name='jay' 

正例:

  1. select id,name from employee where name='jay' limit 1; 

理由如下:

  • 加上 limit 1 后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高。
  • 当然,如果 name 是唯一索引的话,是不必要加上 limit 1 了,因为 limit 的存在主要就是为了防止全表扫描,从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描,有没有 limit ,性能的差别并不大。

3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件

新建一个 user 表,它有一个普通索引 userId,表结构如下:

  1. CREATE TABLE `user` ( 
  2.   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  3.   `userId` int(11) NOT NULL
  4.   `age` int(11) NOT NULL
  5.   `namevarchar(255) NOT NULL
  6.   PRIMARY KEY (`id`), 
  7.   KEY `idx_userId` (`userId`) 
  8. ) 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:

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

正例:

  1. //使用union all  
  2. select * from user where userid=1  
  3. union all  
  4. select * from user where age = 18 
  5.  
  6. //或者分开两条sql写: 
  7. select * from user where userid=1 
  8. select * from user where age = 18 

理由:使用 or 可能会使索引失效,从而全表扫描。

对于 or+没有索引的 age 这种情况,假设它走了 userId 的索引,但是走到 age 查询条件时,它还得全表扫描,也就是需要三步过程:全表扫描+索引扫描+合并,如果它一开始就走全表扫描,直接一遍扫描就完事。

MySQL 是有优化器的,处于效率与成本考虑,遇到 or 条件,索引可能失效,看起来也合情合理。

4、优化 limit 分页

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:

  1. select id,name,age from employee limit 10000,10 

正例:

  1. //方案一 :返回上次查询的最大记录(偏移量) 
  2. select id,name from employee where id>10000 limit 10. 
  3.  
  4. //方案二:order by + 索引 
  5. select id,name from employee order by id  limit 10000,10 
  6.  
  7. //方案三:在业务允许的情况下限制页数: 

理由如下:

  • 当偏移量最大的时候,查询效率就会越低,因为 MySQL 并非是跳过偏移量直接去取后面的数据,而是先把偏移量+要取的条数,然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。
  • 如果使用优化方案一,返回上次最大查询记录(偏移量),这样可以跳过偏移量,效率提升不少。
  • 方案二使用 order by+索引,也是可以提高查询效率的。
  • 方案三的话,建议跟业务讨论,有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

5、优化你的 like 语句

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:

  1. select userId,name from user where userId like '%123'

正例:

  1. select userId,name from user where userId like '123%'

理由:把 % 放前面,并不走索引,如下图:

把% 放关键字后面,还是会走索引的,如下图:

6、使用 where 条件限定要查询的数据,避免返回多余的行

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:

  1. List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1"); 
  2. boolean isVip = userIds.contains(userId); 

正例:

  1. Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' "
  2. boolean isVip = userId!=null

理由:需要什么数据,就去查什么数据,避免返回不必要的数据,节省开销。

7、尽量避免在索引列上使用 MySQL 的内置函数

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:

  1. select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now(); 

正例:

  1. explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY); 

理由:索引列上使用 MySQL 的内置函数,索引失效:

如果索引列不加内置函数,索引还是会走的:

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫

反例:

  1. select * from user where age-1 =10; 

正例:

  1. select * from user where age =11; 

理由:虽然 age 加了索引,但是因为对它进行运算,索引直接迷路了。

9、Inner join 、left join、right join,优先使用 Inner join,如果是 left join,左边表结果尽量小

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:

  1. select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2; 

正例:

  1. select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size

理由如下:

  • 如果 inner join 是等值连接,或许返回的行数比较少,所以性能相对会好一点。
  • 同理,使用了左连接,左边表数据结果尽量小,条件尽量放到左边处理,意味着返回的行数可能比较少。

10、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

反例:

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

正例:

  1. //可以考虑分开两条sql写 
  2. select age,name  from user where age <18; 
  3. select age,name  from user where age >18; 

理由:使用!=和<>很可能会让索引失效:

11、使用联合索引时,注意索引列的顺序,一般遵循最左匹配原则

表结构:(有一个联合索引 idxuseridage,userId 在前,age 在后)

  1. CREATE TABLE `user` ( 
  2.   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  3.   `userId` int(11) NOT NULL
  4.   `age` int(11) DEFAULT NULL
  5.   `namevarchar(255) NOT NULL
  6.   PRIMARY KEY (`id`), 
  7.   KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE 
  8. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8; 

反例:

  1. select * from user where age = 10; 

正例:

  1. //符合最左匹配原则 
  2. select * from user where userid=10 and age =10; 
  3. //符合最左匹配原则 
  4. select * from user where userid =10; 

理由如下:

  • 当我们创建一个联合索引的时候,如(k1,k2,k3),相当于创建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引,这就是最左匹配原则。
  • 联合索引不满足最左原则,索引一般会失效,但是这个还跟 MySQL 优化器有关的。

12、对查询进行优化,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,尽量避免全表扫描

反例:

  1. select * from user where address ='深圳' order by age ; 

正例:

  1. 添加索引 
  2. 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

反例:

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

正例:

  1. //一次500批量插入,分批进行 
  2. insert into user(name,age) values 
  3. <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=","
  4.     (#{item.name},#{item.age}) 
  5. </foreach> 

理由:批量插入性能好,更加省时间。

打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖(最多放 500),你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送 500 块砖,你觉得哪个时间消耗大?

14、在适当的时候,使用覆盖索引

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:

  1. // like模糊查询,不走索引了 
  2. select * from user where userid like '%123%' 

正例:

  1. //id为主键,那么为普通索引,即覆盖索引登场了。 
  2. select id,name from user where userid like '%123%'

15、慎用 distinct 关键字

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:

  1. SELECT DISTINCT * from user

正例:

  1. select DISTINCT name from user

理由:带 distinct 的语句 CPU 时间和占用时间都高于不带 distinct 的语句。

因为当查询很多字段时,如果使用 distinct,数据库引擎就会对数据进行比较,过滤掉重复数据,然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源,CPU 时间。

16、删除冗余和重复索引

反例:

  1. KEY `idx_userId` (`userId`)   
  2.  KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`) 

正例:

  1. //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 
  2.   KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`) 

理由:重复的索引需要维护,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能的。

17、如果数据量较大,优化你的修改/删除语句

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:

  1. //一次删除10万或者100万+? 
  2. delete from user where id <100000; 
  3. //或者采用单一循环操作,效率低,时间漫长 
  4. forUser user:list){ 
  5.    delete from user;  

正例:

  1. //分批进行删除,如每次500 
  2. delete user where id<500 
  3. delete product where id>=500 and id<1000; 

理由:一次性删除太多数据,可能会有 lock wait timeout exceed 的错误,所以建议分批操作。

18、where 子句中考虑使用默认值代替 null

反例:

  1. select * from user where age is not null

正例:

  1. //设置0为默认值 
  2. select * from user where age>0; 

理由:并不是说使用了 is null 或者 is not null 就会不走索引了,这个跟 MySQL 版本以及查询成本都有关。

如果 MySQL 优化器发现,走索引比不走索引成本还要高,肯定会放弃索引,这些条件 !=,>isnull,isnotnull 经常被认为让索引失效,其实是因为一般情况下,查询的成本高,优化器自动放弃索引的。

如果把 null 值,换成默认值,很多时候让走索引成为可能,同时,表达意思会相对清晰一点。

19、不要有超过 5 个以上的表连接

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。

20、exist&in 的合理利用

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:

  1. select * from A where deptId in (select deptId from B); 

这样写等价于:

  1. 先查询部门表B 
  2. select deptId from B 
  3. 再由部门deptId,查询A的员工 
  4. select * from A where A.deptId = B.deptId 

可以抽象成这样的一个循环:

  1. List<> resultSet ; 
  2.    for(int i=0;i<B.length;i++) { 
  3.          for(int j=0;j<A.length;j++) { 
  4.          if(A[i].id==B[j].id) { 
  5.             resultSet.add(A[i]); 
  6.             break; 
  7.          } 
  8.       } 
  9.    } 

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:

  1. 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:

  1. select * from A,先从A表做循环 
  2. 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:

  1. List<> resultSet ; 
  2.     for(int i=0;i<A.length;i++) { 
  3.           for(int j=0;j<B.length;j++) { 
  4.           if(A[i].deptId==B[j].deptId) { 
  5.              resultSet.add(A[i]); 
  6.              break; 
  7.           } 
  8.        } 
  9.     } 

数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次;相反建立了上百万次链接,申请链接释放反复重复,这样系统就受不了了。

即 MySQL 优化原则,就是小表驱动大表,小的数据集驱动大的数据集,从而让性能更优。

因此,我们要选择最外层循环小的,也就是,如果 B 的数据量小于 A,适合使用 in,如果 B 的数据量大于 A,即适合选择 exist。

21、尽量用 union all 替换 union

如果检索结果中不会有重复的记录,推荐 union all 替换 union。

反例:

  1. select * from user where userid=1  
  2. union   
  3. select * from user where age = 10 

正例:

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

理由:如果使用 union,不管检索结果有没有重复,都会尝试进行合并,然后在输出最终结果前进行排序。

如果已知检索结果没有重复记录,使用 union all 代替 union,这样会提高效率。

22、索引不宜太多,一般 5 个以内

原因如下:

  • 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。

23、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型

反例:

  1. king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '守护者Id' 

正例:

  1. `king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守护者Id'

理由:相对于数字型字段,字符型会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。

24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上,如性别这类型数据库字段

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。

25、尽量避免向客户端返回过多数据量

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:

  1. //一次性查询所有数据回来 
  2. select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y) 

正例:

  1. //分页查询 
  2. select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset,pageSize 
  3.  
  4. //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, 
  5. 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:

  1. select  * from A inner 
  2. join B on A.deptId = B.deptId; 

正例:

  1. select  memeber.name,deptment.deptName from A member inner 
  2. join B deptment on member.deptId = deptment.deptId; 

27、尽可能使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar

反例:

  1. `deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称' 

正例:

  1. `deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称' 

理由如下:

因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间。

其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索,效率更高。

28、为了提高 group by 语句的效率,可以在执行到该语句前,把不需要的记录过滤掉

反例:

  1. select job,avg(salary) from employee  group by job having job ='president'  
  2. or job = 'managent' 

正例:

  1. select job,avg(salary) from employee where job ='president'  
  2. 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:

  1. select * from user where userid =123; 

正例:

  1. select * from user where userid ='123'

理由:为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢?这是因为不加单引号时,是字符串跟数字的比较,它们类型不匹配,MySQL 会做隐式的类型转换,把它们转换为浮点数再做比较。

30、使用 explain 分析你 SQL 的计划

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。

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

【编辑推荐】

  1. 为什么MySQL的常用引擎都默认使用B+树作为索引?
  2. MySQL引起的CPU消耗过大,你会如何优化?
  3. 一文看懂MySQL如何判断InnoDB表是独立表空间还是共享表空间
  4. MySQL性能优化实践
  5. ProxySQL+MySQL实现数据库读写分离实战
【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】

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