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后端程序員必備：書寫高質(zhì)量SQL的30條建議

前言

本文將結合實例demo，闡述30條有關于優(yōu)化SQL的建議，多數(shù)是實際開發(fā)中總結出來的，希望對大家有幫助。

1、查詢SQL盡量不要使用select *，而是select具體字段。

反例子：

  1. select * from employee;

正例子：

  1. select id，name from employee;

理由：

  • 只取需要的字段，節(jié)省資源、減少網(wǎng)絡開銷。

  • select * 進行查詢時，很可能就不會使用到覆蓋索引了，就會造成回表查詢。

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

假設現(xiàn)在有employee員工表，要找出一個名字叫jay的人.

  1. CREATE TABLE `employee` (

  2. `id` int(11) NOT NULL,

  3. `name` varchar(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：

  • 加上limit 1后,只要找到了對應的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高。

  • 當然，如果name是唯一索引的話，是不必要加上limit 1了，因為limit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知不用全表掃描，有沒有l(wèi)imit ，性能的差別并不大。

3、應盡量避免在where子句中使用or來連接條件

新建一個user表，它有一個普通索引userId，表結構如下：

  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. `name` varchar(255) NOT NULL,

  6. PRIMARY KEY (`id`),

  7. KEY `idx_userId` (`userId`)

  8. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假設現(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:

  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


  6. //或者分開兩條sql寫：

  7. select * from user where userid=1

  8. select * from user where age = 18

理由：

  • 使用or可能會使索引失效，從而全表掃描。

對于or+沒有索引的age這種情況，假設它走了userId的索引，但是走到age查詢條件時，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，直接一遍掃描就完事。mysql是有優(yōu)化器的，處于效率與成本考慮，遇到or條件，索引可能失效，看起來也合情合理。

4、優(yōu)化limit分頁

我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r，一般會用 limit 實現(xiàn)，但是當偏移量特別大的時候，查詢效率就變得低下。

反例：

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

正例：

  1. //方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)

  2. select id，name from employee where id>10000 limit 10.


  4. //方案二：order by + 索引

  5. select id，name from employee order by id limit 10000，10


  7. //方案三：在業(yè)務允許的情況下限制頁數(shù)：

理由：

  • 當偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，因為Mysql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)，然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的。

  • 如果使用優(yōu)化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量），這樣可以跳過偏移量，效率提升不少。

  • 方案二使用order by+索引，也是可以提高查詢效率的。

  • 方案三的話，建議跟業(yè)務討論，有沒有必要查這么后的分頁啦。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。

5、優(yōu)化你的like語句

日常開發(fā)中，如果用到模糊關鍵字查詢，很容易想到like，但是like很可能讓你的索引失效。

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： 

  • 把% 放關鍵字后面，還是會走索引的。如下： 

6、使用where條件限定要查詢的數(shù)據(jù)，避免返回多余的行

假設業(yè)務場景是這樣：查詢某個用戶是否是會員。曾經(jīng)看過老的實現(xiàn)代碼是這樣。。。

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：

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

7、盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)

業(yè)務需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設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的內(nèi)置函數(shù)，索引失效

  • 如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，索引還是會走的。 

8、應盡量避免在where子句中對字段進行表達式操作，這將導致系統(tǒng)放棄使用索引而進行全表掃

反例：

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

正例：

  1. select * from user where age =11；

理由：

  • 雖然age加了索引，但是因為對它進行運算，索引直接迷路了。。。 

9、Inner join 、left join、right join，優(yōu)先使用Inner join，如果是left join，左邊表結果盡量小

  • Inner join 內(nèi)連接，在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結果集

  • left join 在兩張表進行連接查詢時，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。

  • right join 在兩張表進行連接查詢時，會返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。

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

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：

  • 如果inner join是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少，所以性能相對會好一點。

  • 同理，使用了左連接，左邊表數(shù)據(jù)結果盡量小，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少。

10、應盡量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

反例：

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

正例：

  1. //可以考慮分開兩條sql寫

  2. select age,name from user where age <18;

  3. select age,name from user where age >18;

理由：

  • 使用!=和<>很可能會讓索引失效

11、使用聯(lián)合索引時，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則。

表結構：（有一個聯(lián)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. `name` varchar(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. //符合最左匹配原則

  2. select * from user where userid=10 and age =10；

  3. //符合最左匹配原則

  4. select * from user where userid =10;

理由：

  • 當我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當于創(chuàng)建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左匹配原則。

  • 聯(lián)合索引不滿足最左原則，索引一般會失效，但是這個還跟Mysql優(yōu)化器有關的。

12、對查詢進行優(yōu)化，應考慮在where及order by涉及的列上建立索引，盡量避免全表掃描。

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、如果插入數(shù)據(jù)過多，考慮批量插入。

反例：

  1. for(User u :list){

  2. INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)

  3. }

正例：

  1. //一次500批量插入，分批進行

  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）,你可以選擇一次運送一塊磚,也可以一次運送500塊磚,你覺得哪個時間消耗大?

14、在適當?shù)臅r候，使用覆蓋索引。

覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表，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。

反例：

  1. // like模糊查詢，不走索引了

  2. select * from user where userid like '%123%'

正例：

  1. //id為主鍵，那么為普通索引，即覆蓋索引登場了。

  2. select id,name from user where userid like '%123%';

15、慎用distinct關鍵字

distinct 關鍵字一般用來過濾重復記錄，以返回不重復的記錄。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。但是在字段很多的時候使用，卻會大大降低查詢效率。

反例：

  1. SELECT DISTINCT * from user;

正例：

  1. 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。因為當查詢很多字段時，如果使用distinct，數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進行比較，過濾掉重復數(shù)據(jù)，然而這個比較、過濾的過程會占用系統(tǒng)資源，cpu時間。

16、刪除冗余和重復索引

反例：

  1. KEY `idx_userId` (`userId`)

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

正例:

  1. //刪除userId索引，因為組合索引（A，B）相當于創(chuàng)建了（A）和（A，B）索引

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

理由：

  • 重復的索引需要維護，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時候也需要逐個地進行考慮，這會影響性能的。

17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語句。

避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因為會造成cpu利用率過高，從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問。

反例：

  1. //一次刪除10萬或者100萬+？

  2. delete from user where id <100000;

  3. //或者采用單一循環(huán)操作，效率低，時間漫長

  4. for（User user：list）{

  5. delete from user；

  6. }

正例：

  1. //分批進行刪除,如每次500

  2. delete user where id<500

  3. delete product where id>=500 and id<1000；

理由：

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

18、where子句中考慮使用默認值代替null。

反例：

  1. select * from user where age is not null;

正例：

  1. //設置0為默認值

  2. select * from user where age>0;

理由：

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

如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)，走索引比不走索引成本還要高，肯定會放棄索引，這些條件 ！=，>isnull，isnotnull經(jīng)常被認為讓索引失效，其實是因為一般情況下，查詢的成本高，優(yōu)化器自動放棄索引的。

  • 如果把null值，換成默認值，很多時候讓走索引成為可能，同時，表達意思會相對清晰一點。

19、不要有超過5個以上的表連接

  • 連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。

  • 把連接表拆開成較小的幾個執(zhí)行，可讀性更高。

  • 如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)，那么意味著糟糕的設計了。

20、exist&in的合理利用

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

  1. 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，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)：

  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. }

顯然，除了使用in，我們也可以用exists實現(xiàn)一樣的查詢功能，如下：

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

因為exists查詢的理解就是，先執(zhí)行主查詢，獲得數(shù)據(jù)后，再放到子查詢中做條件驗證，根據(jù)驗證結果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結果是否得意保留。

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，可以抽象成這樣一個循環(huán)：

  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. }

數(shù)據(jù)庫最費勁的就是跟程序鏈接釋放。假設鏈接了兩次，每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢，查完就走，這樣就只做了兩次；相反建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反復重復，這樣系統(tǒng)就受不了了。即mysql優(yōu)化原則，就是小表驅(qū)動大表，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)。

因此，我們要選擇最外層循環(huán)小的，也就是，如果B的數(shù)據(jù)量小于A，適合使用in，如果B的數(shù)據(jù)量大于A，即適合選擇exist。

21、盡量用union all替換 union

如果檢索結果中不會有重復的記錄，推薦union all 替換 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，不管檢索結果有沒有重復，都會嘗試進行合并，然后在輸出最終結果前進行排序。如果已知檢索結果沒有重復記錄，使用union all 代替union，這樣會提高效率。

22、索引不宜太多，一般5個以內(nèi)。

  • 索引并不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率，但是也降低了插入和更新的效率。

  • insert或update時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來定。

  • 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。

23、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計為字符型

反例：

  1. `king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守護者Id'

正例：


  2. `king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護者Id'

理由：

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

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

因為SQL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進行查詢優(yōu)化的，如果索引列有大量重復數(shù)據(jù)，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。

25、盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量。

假設業(yè)務需求是，用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數(shù)據(jù)。

反例：

  1. //一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來

  2. select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)

正例：

  1. //分頁查詢

  2. select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize


  4. //如果是前端分頁，可以先查詢前兩百條記錄，因為一般用戶應該也不會往下翻太多頁，

  5. select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;

26、當在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，這樣語義更加清晰。

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、盡可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

反例：

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

正例：

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

理由：

  • 因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間。

  • 其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索，效率更高。

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

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、如果字段類型是字符串，where時一定用引號括起來，否則索引失效

反例：

  1. select * from user where userid =123;

正例：

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

理由：

  • 為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢？這是因為不加單引號時，是字符串跟數(shù)字的比較，它們類型不匹配，MySQL會做隱式的類型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)再做比較。

30、使用explain 分析你SQL的計劃

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

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

個人公眾號

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  • 如果有寫得不正確的地方，麻煩指出，感激不盡。

  • 同時非常期待小伙伴們能夠關注我公眾號，后面慢慢推出更好的干貨~嘻嘻

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