8 种经常踩坑的sql语句

1、limit   

分页查询是最常见的场景之一,也是最容易出问题的场景之一.

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。

SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10;

但是,当 ‘limit 1000000,10’时,你会发现取10条数据也会变得非常慢.要知道数据库并不是从 1000000开始取的,即使有索引,mysql 也会从头计算一次. 当前端数据分页时,是可以将上一页的最大值作为下一次的查询参数的,重新构造sql 为:

SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog'  and create_time > '2017-03-16 14:00:00' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10; 这样的固定时间条件下,新查询的数据不会随着数据量的增加而变慢.

但常规情况下,我们不能用时间来作为下一次查询参数,当时时有重复时,会出现问题,通常以上一次的最大的ID 作为参数.

2、隐式转换

mysql 查询字段的变量和字段的定义类型不匹配.是一个常见的错误.(where 条件后的定义字段类型为字符串 而传入参数却为int )

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，而不是开发者的原意。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。

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);

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.

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';

4、混合排序

MySQL 不能利用索引组合进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

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;

执行计划显示为全表扫描：

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,可以降低sql语句的执行速度

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 语句

mysql 对待 exists 语句,采取了 嵌套查询的方式.如下:

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

执行计划:

去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询,大大提高了查询效率.

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

执行计划就变为 

6、条件下推

外面的查询条件不能下推到复杂的试图或子查询的情况下有:

1、聚合子查询

2、含有limit 的子查询

3、union 和union all 的子查询

4、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

SELECT * FROM (

SELECT target, Count(*)

FROM operation GROUP BY target)

t WHERE target = 'rm-xxxx'

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

SELECT target, Count(*) FROM

operation WHERE

target = 'rm-xxxx'

GROUP BY target

7、提前缩小范围的查询

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

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;

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

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)：

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

 

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 ,我们重构sql 如下:

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

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.

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但.

学习链接：https://juejin.im/post/5dd15451e51d453b3d3d4329