書寫高質(zhì)量SQL的30條建議

前言

本文將結(jié)合實(shí)例demo男应，闡述30條有關(guān)于優(yōu)化SQL的建議搞疗，多數(shù)是實(shí)際開發(fā)中總結(jié)出來的，希望對大家有幫助剥懒。

1内舟、查詢SQL盡量不要使用select *，而是select具體字段初橘。

反例子：

select * from employee;

正例子：

select id谒获，name from employee;

理由：

只取需要的字段，節(jié)省資源壁却、減少網(wǎng)絡(luò)開銷批狱。
select * 進(jìn)行查詢時，很可能就不會使用到覆蓋索引了展东，就會造成回表查詢赔硫。

2、如果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄盐肃，建議用limit 1

假設(shè)現(xiàn)在有employee員工表爪膊，要找出一個名字叫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砸王，name from employee where name = 'jay' limit 1;

理由：

加上limit 1后,只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高推盛。
當(dāng)然，如果name是唯一索引的話谦铃，是不必要加上limit 1了耘成，因?yàn)閘imit的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高性能,如果一個語句本身可以預(yù)知不用全表掃描，有沒有l(wèi)imit 瘪菌，性能的差別并不大撒会。

3、應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件

新建一個user表师妙，它有一個普通索引userId诵肛，表結(jié)構(gòu)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 = InnoDBDEFAULT CHARSET = utf8;

假設(shè)現(xiàn)在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的用戶，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

//或者分開兩條sql寫：
select * from user where userid = 1
select * from user where age = 18

理由：

使用or可能會使索引失效默穴，從而全表掃描怔檩。

對于or+沒有索引的age這種情況，假設(shè)它走了userId的索引蓄诽，但是走到age查詢條件時薛训，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合并如果它一開始就走全表掃描若专，直接一遍掃描就完事许蓖。mysql是有優(yōu)化器的，處于效率與成本考慮调衰，遇到or條件膊爪，索引可能失效，看起來也合情合理嚎莉。

4米酬、優(yōu)化limit分頁

我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r，一般會用 limit 實(shí)現(xiàn)趋箩，但是當(dāng)偏移量特別大的時候赃额，查詢效率就變得低下。
反例：

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

正例：

//方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)
select id叫确，name from employee where id>10000 limit 10.
//方案二：order by + 索引
select id跳芳，name from employee order by id  limit 10000，10
//方案三：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù)：

理由：

當(dāng)偏移量最大的時候竹勉，查詢效率就會越低飞盆，因?yàn)镸ysql并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù)，而是先把偏移量+要取的條數(shù)次乓，然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的吓歇。
如果使用優(yōu)化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量）票腰，這樣可以跳過偏移量城看，效率提升不少。
方案二使用order by+索引杏慰，也是可以提高查詢效率的测柠。
方案三的話炼鞠，建議跟業(yè)務(wù)討論，有沒有必要查這么后的分頁啦鹃愤。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁簇搅。

5完域、優(yōu)化你的like語句

日常開發(fā)中软吐，如果用到模糊關(guān)鍵字查詢，很容易想到like吟税，但是like很可能讓你的索引失效凹耙。
反例：

select userId，name from user where userId like '%123';

正例：

select userId肠仪，name from user where userId like '123%';

理由：

把%放前面肖抱，并不走索引，如下：

image.png
把% 放關(guān)鍵字后面异旧，還是會走索引的意述。如下：

image.png

6、使用where條件限定要查詢的數(shù)據(jù)吮蛹，避免返回多余的行

假設(shè)業(yè)務(wù)場景是這樣：查詢某個用戶是否是會員荤崇。曾經(jīng)看過老的實(shí)現(xiàn)代碼是這樣。潮针。术荤。
反例：

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

正例：

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

理由：

需要什么數(shù)據(jù)，就去查什么數(shù)據(jù)每篷，避免返回不必要的數(shù)據(jù)瓣戚，節(jié)省開銷。

7焦读、盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)

業(yè)務(wù)需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設(shè)loginTime加了索引)
反例：

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

正例：

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

理由：

索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)子库，索引失效

image.png
如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，索引還是會走的矗晃。

image.png

8仑嗅、應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進(jìn)行全表掃

反例:

select * from user where age -1 =10

正例：

select * from user where age = 11

理由：

雖然age加了索引喧兄，但是因?yàn)閷λM(jìn)行運(yùn)算无畔，索引直接迷路了。吠冤。浑彰。

image.png

9、Inner join 拯辙、left join郭变、right join颜价，優(yōu)先使用Inner join，如果是left join诉濒，左邊表結(jié)果盡量小

Inner join 內(nèi)連接周伦，在兩張表進(jìn)行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集

left join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時未荒，會返回左表所有的行专挪，即使在右表中沒有匹配的記錄。

right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時片排，會返回右表所有的行寨腔，即使在左表中沒有匹配的記錄。

都滿足SQL需求的前提下率寡，推薦優(yōu)先使用Inner join（內(nèi)連接）迫卢，如果要使用left join，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小冶共，如果有條件的盡量放到左邊處理乾蛤。
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：

如果inner join是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少捅僵，所以性能相對會好一點(diǎn)家卖。
同理，使用了左連接命咐，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小篡九，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少醋奠。

10榛臼、應(yīng)盡量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描窜司。

反例：

select age,name  from user where age <> 18

正例：

//可以考慮分開兩條sql寫
select age,name  from user where age < 18;
select age,name  from user where age > 18;

理由：

使用!=和<>很可能會讓索引失效

image.png

11沛善、使用聯(lián)合索引時，注意索引列的順序塞祈，一般遵循最左匹配原則金刁。

表結(jié)構(gòu)：（有一個聯(lián)合索引idxuseridage，userId在前议薪，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;

image.png

正例：

//符合最左匹配原則
select * from user where userid=10 and age = 10尤蛮；
//符合最左匹配原則
select * from user where userid = 10;

image.png

理由：

當(dāng)我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(k1,k2,k3)斯议，相當(dāng)于創(chuàng)建了（k1）产捞、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左匹配原則哼御。
聯(lián)合索引不滿足最左原則坯临，索引一般會失效焊唬，但是這個還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的烁竭。

12贬芥、對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)考慮在where及order by涉及的列上建立索引慨菱，盡量避免全表掃描挟炬。

反例：

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

image.png

正例：

添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)

image.png

13鸥滨、如果插入數(shù)據(jù)過多，考慮批量插入辟宗。

反例：

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

正例：

//一次500批量插入爵赵，分批進(jìn)行
insert into user(name,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">    
      (#{item.name},#{item.age})
</foreach>

理由：

批量插入性能好吝秕，更加省時間

打個比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次可以放適量的磚（最多放500）,你可以選擇一次運(yùn)送一塊磚,也可以一次運(yùn)送500塊磚,你覺得哪個時間消耗大?

14泊脐、在適當(dāng)?shù)臅r候，使用覆蓋索引烁峭。

覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表容客，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù)，大大提高了查詢效率约郁。
反例：

// like模糊查詢缩挑，不走索引了
select * from user where userid like '%123%'

image.png

正例：

//id為主鍵，那么為普通索引鬓梅，即覆蓋索引登場了供置。
select id,name fromm user where userid like '%123%';

image.png

15、慎用distinct關(guān)鍵字

distinct 關(guān)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄绽快，以返回不重復(fù)的記錄芥丧。在查詢一個字段或者很少字段的情況下使用時，給查詢帶來優(yōu)化效果坊罢。但是在字段很多的時候使用续担，卻會大大降低查詢效率。
反例：

SELECT DISTINCT * from  user;

正例：

select DISTINCT name from user

理由：

帶distinct的語句cpu時間和占用時間都高于不帶distinct的語句活孩。因?yàn)楫?dāng)查詢很多字段時物遇，如果使用distinct，數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進(jìn)行比較憾儒，過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)询兴，然而這個比較、過濾的過程會占用系統(tǒng)資源起趾，cpu時間诗舰。

16、刪除冗余和重復(fù)索引

反例：

 KEY `idx_userId` (`userId`)  
 KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正例:

 //刪除userId索引阳掐，因?yàn)榻M合索引（A始衅，B）相當(dāng)于創(chuàng)建了（A）和（A冷蚂，B）索引
 KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：

重復(fù)的索引需要維護(hù)，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時候也需要逐個地進(jìn)行考慮汛闸，這會影響性能的蝙茶。

17、如果數(shù)據(jù)量較大诸老，優(yōu)化你的修改/刪除語句隆夯。

避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因?yàn)闀斐蒫pu利用率過高别伏，從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問蹄衷。
反例：

//一次刪除10萬或者100萬+？
delete from user where id <100000;
//或者采用單一循環(huán)操作厘肮，效率低愧口，時間漫長
for（User user：list）{ 
      delete from user；
 }

正例：

//分批進(jìn)行刪除,如每次500
delete user where id < 500
delete product where id >= 500and id < 1000类茂；

理由：

一次性刪除太多數(shù)據(jù)耍属，可能會有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯誤，所以建議分批操作巩检。

18厚骗、where子句中考慮使用默認(rèn)值代替null。

反例：

select * from user where age is not null;

image.png

正例：

//設(shè)置0為默認(rèn)值
select * from user where age > 0;

image.png

理由：

并不是說使用了is null 或者 is not null 就會不走索引了兢哭，這個跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān)领舰。

如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)，走索引比不走索引成本還要高迟螺，肯定會放棄索引冲秽，這些條件！=煮仇，>isnull劳跃，isnotnull經(jīng)常被認(rèn)為讓索引失效，其實(shí)是因?yàn)橐话闱闆r下浙垫，查詢的成本高刨仑，優(yōu)化器自動放棄索引的。

如果把null值夹姥，換成默認(rèn)值杉武，很多時候讓走索引成為可能，同時辙售，表達(dá)意思會相對清晰一點(diǎn)轻抱。

19、不要有超過5個以上的表連接

連表越多旦部，編譯的時間和開銷也就越大祈搜。
把連接表拆開成較小的幾個執(zhí)行较店，可讀性更高。
如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)容燕，那么意味著糟糕的設(shè)計了梁呈。

20、exist&in的合理利用

假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表蘸秘，表B表示部門表官卡，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下SQL:

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

這樣寫等價于：

先查詢部門表B
select deptId from B
再由部門deptId醋虏，查詢A的員工
select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成這樣的一個循環(huán)：

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;          
               }      
        }   
}

顯然寻咒，除了使用in，我們也可以用exists實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能颈嚼，如下：

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

因?yàn)閑xists查詢的理解就是毛秘，先執(zhí)行主查詢，獲得數(shù)據(jù)后粘舟，再放到子查詢中做條件驗(yàn)證熔脂，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留柑肴。
那么，這樣寫就等價于：

select * from A,先從A表做循環(huán)
select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).
同理旬薯，可以抽象成這樣一個循環(huán)：

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;          
          }       
     }   
}

數(shù)據(jù)庫最費(fèi)勁的就是跟程序鏈接釋放晰骑。假設(shè)鏈接了兩次，每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢绊序，查完就走硕舆，這樣就只做了兩次；相反建立了上百萬次鏈接骤公，申請鏈接釋放反復(fù)重復(fù)抚官，這樣系統(tǒng)就受不了了。即mysql優(yōu)化原則阶捆，就是小表驅(qū)動大表凌节，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動大的數(shù)據(jù)集，從而讓性能更優(yōu)洒试。
因此倍奢，我們要選擇最外層循環(huán)小的，也就是垒棋，如果B的數(shù)據(jù)量小于A卒煞，適合使用in，如果B的數(shù)據(jù)量大于A叼架，即適合選擇exist畔裕。

21衣撬、盡量用union all替換 union

如果檢索結(jié)果中不會有重復(fù)的記錄，推薦union all 替換 union扮饶。
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：

如果使用union淮韭，不管檢索結(jié)果有沒有重復(fù)，都會嘗試進(jìn)行合并贴届，然后在輸出最終結(jié)果前進(jìn)行排序靠粪。如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄，使用union all 代替union毫蚓，這樣會提高效率占键。

22、索引不宜太多元潘，一般5個以內(nèi)畔乙。

索引并不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率翩概，但是也降低了插入和更新的效率牲距。
insert或update時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮钥庇，視具體情況來定牍鞠。
一個表的索引數(shù)最好不要超過5個，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要评姨。

23难述、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型

反例：

`king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守護(hù)者Id'

正例：

`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護(hù)者Id'

理由：

相對于數(shù)字型字段吐句，字符型會降低查詢和連接的性能胁后，并會增加存儲開銷。

24嗦枢、索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上攀芯，如性別這類型數(shù)據(jù)庫字段。

因?yàn)镾QL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進(jìn)行查詢優(yōu)化的文虏，如果索引列有大量重復(fù)數(shù)據(jù)侣诺，Mysql查詢優(yōu)化器推算發(fā)現(xiàn)不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了择葡。

25紧武、盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量。

假設(shè)業(yè)務(wù)需求是敏储，用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數(shù)據(jù)阻星。
反例：

//一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)

正例：

//分頁查詢
select * from LivingInfo where watchId = useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset,pageSize
//如果是前端分頁，可以先查詢前兩百條記錄，因?yàn)橐话阌脩魬?yīng)該也不會往下翻太多頁妥箕，
select * from LivingInfo where watchId = useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200

26滥酥、當(dāng)在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名，并把別名前綴于每一列上畦幢，這樣語義更加清晰坎吻。

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;

27、盡可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar宇葱。

反例：

`deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

正例：

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

理由：

因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小瘦真，可以節(jié)省存儲空間。
其次對于查詢來說黍瞧，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索诸尽，效率更高。

28印颤、為了提高group by 語句的效率您机，可以在執(zhí)行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉年局。

反例：

select job际看，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矢否；

29仲闽、如果字段類型是字符串，where時一定用引號括起來兴喂，否則索引失效

反例：

select * from user where userid =123

image.png

正例：

select * from user where userid = '123'

image.png

理由：

為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢蔼囊？這是因?yàn)椴患訂我枙r，是字符串跟數(shù)字的比較衣迷，它們類型不匹配，MySQL會做隱式的類型轉(zhuǎn)換酱酬，把它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)再做比較壶谒。

30、使用explain 分析你SQL的計劃

日常開發(fā)寫SQL的時候膳沽，盡量養(yǎng)成一個習(xí)慣吧汗菜。用explain分析一下你寫的SQL，尤其是走不走索引這一塊挑社。

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

image.png

文章來源于撿田螺的小男孩公眾號陨界，作者撿田螺的小男孩