後端程序員必備：書寫高質量SQL的30條建議

時間 2020-04-17

標籤後端程序員必備書寫高質量 sql 建議欄目快樂工作简体版

原文原文鏈接

後端程序員必備：書寫高質量SQL的30條建議

本文將結合實例demo，闡述30條有關於優化SQL的建議，多數是實際開發中總結出來的，但願對你們有幫助。前端

前言mysql

本文將結合實例demo，闡述30條有關於優化SQL的建議，多數是實際開發中總結出來的，但願對你們有幫助。程序員

一、查詢SQL儘可能不要使用select *，而是select具體字段。sql

反例子：數據庫

select * from employee;

正例子：後端

select id，name from employee;

理由：網絡

只取須要的字段，節省資源、減小網絡開銷。
select * 進行查詢時，極可能就不會使用到覆蓋索引了，就會形成回表查詢。

二、若是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 1mysql優化

假設如今有employee員工表，要找出一個名字叫jay的人. ide

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：函數

select id，name from employee where name\='jay'

正例

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

理由：

加上limit 1後,只要找到了對應的一條記錄,就不會繼續向下掃描了,效率將會大大提升。
固然，若是name是惟一索引的話，是沒必要要加上limit 1了，由於limit的存在主要就是爲了防止全表掃描，從而提升性能,若是一個語句自己能夠預知不用全表掃描，有沒有limit ，性能的差異並不大。

三、應儘可能避免在where子句中使用or來鏈接條件

新建一個user表，它有一個普通索引userId，表結構以下：

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=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假設如今須要查詢userid爲1或者年齡爲18歲的用戶，很容易有如下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，從而全表掃描。

對於or+沒有索引的age這種狀況，假設它走了userId的索引，可是走到age查詢條件時，它還得全表掃描，也就是須要三步過程：全表掃描+索引掃描+合併若是它一開始就走全表掃描，直接一遍掃描就完事。mysql是有優化器的，處於效率與成本考慮，遇到or條件，索引可能失效，看起來也合情合理。

四、優化limit分頁

咱們平常作分頁需求時，通常會用 limit 實現，可是當偏移量特別大的時候，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，name from employee where id>10000 limit 10.  
//方案二：order by + 索引  
select id，name from employee order by id  limit 10000，10  
//方案三：在業務容許的狀況下限制頁數：

理由：

當偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，由於Mysql並不是是跳過偏移量直接去取後面的數據，而是先把偏移量+要取的條數，而後再把前面偏移量這一段的數據拋棄掉再返回的。
若是使用優化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量），這樣能夠跳過偏移量，效率提高很多。
方案二使用order by+索引，也是能夠提升查詢效率的。
方案三的話，建議跟業務討論，有沒有必要查這麼後的分頁啦。由於絕大多數用戶都不會日後翻太多頁。

五、優化你的like語句

平常開發中，若是用到模糊關鍵字查詢，很容易想到like，可是like極可能讓你的索引失效。

反例：

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

正例：

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

理由：

把%放前面，並不走索引，以下：

把% 放關鍵字後面，仍是會走索引的。以下：

六、使用where條件限定要查詢的數據，避免返回多餘的行

假設業務場景是這樣：查詢某個用戶是不是會員。曾經看過老的實現代碼是這樣。。。

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：

須要什麼數據，就去查什麼數據，避免返回沒必要要的數據，節省開銷。

七、儘可能避免在索引列上使用mysql的內置函數

業務需求：查詢最近七天內登錄過的用戶(假設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的內置函數，索引失效

若是索引列不加內置函數，索引仍是會走的。

八、應儘可能避免在where子句中對字段進行表達式操做，這將致使系統放棄使用索引而進行全表掃

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，可是由於對它進行運算，索引直接迷路了。。。

九、Inner join 、left join、right join，優先使用Inner join，若是是left join，左邊表結果儘可能小

Inner join 內鏈接，在兩張表進行鏈接查詢時，只保留兩張表中徹底匹配的結果集
left join 在兩張表進行鏈接查詢時，會返回左表全部的行，即便在右表中沒有匹配的記錄。
right join 在兩張表進行鏈接查詢時，會返回右表全部的行，即便在左表中沒有匹配的記錄。

都知足SQL需求的前提下，推薦優先使用Inner join（內鏈接），若是要使用left join，左邊表數據結果儘可能小，若是有條件的儘可能放到左邊處理。

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：

若是inner join是等值鏈接，或許返回的行數比較少，因此性能相對會好一點。
同理，使用了左鏈接，左邊表數據結果儘可能小，條件儘可能放到左邊處理，意味着返回的行數可能比較少。

十、應儘可能避免在where子句中使用!=或<>操做符，不然將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

反例：

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

正例：

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

理由：

使用!=和<>極可能會讓索引失效

十一、使用聯合索引時，注意索引列的順序，通常遵循最左匹配原則。

表結構：（有一個聯合索引idxuseridage，userId在前，age在後）

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;

正例：

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

理由：

當咱們建立一個聯合索引的時候，如(k1,k2,k3)，至關於建立了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左匹配原則。
聯合索引不知足最左原則，索引通常會失效，可是這個還跟Mysql優化器有關的。

十二、對查詢進行優化，應考慮在where及order by涉及的列上創建索引，儘可能避免全表掃描。

反例：

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

正例：

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

1三、若是插入數據過多，考慮批量插入。

反例：

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

正例：

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

理由：

批量插入性能好，更加省時間

打個比喻:假如你須要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次能夠放適量的磚（最多放500）,你能夠選擇一次運送一塊磚,也能夠一次運送500塊磚,你以爲哪一個時間消耗大?

1四、在適當的時候，使用覆蓋索引。

覆蓋索引可以使得你的SQL語句不須要回表，僅僅訪問索引就可以獲得全部須要的數據，大大提升了查詢效率。

反例：

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

正例：

//id爲主鍵，那麼爲普通索引，即覆蓋索引登場了。
select id,name from user where userid like '%123%';

1五、慎用distinct關鍵字

distinct 關鍵字通常用來過濾重複記錄，以返回不重複的記錄。在查詢一個字段或者不多字段的狀況下使用時，給查詢帶來優化效果。可是在字段不少的時候使用，卻會大大下降查詢效率。

反例：

SELECT DISTINCT * from user;

正例：

select DISTINCT name from user;

理由：

帶distinct的語句cpu時間和佔用時間都高於不帶distinct的語句。由於當查詢不少字段時，若是使用distinct，數據庫引擎就會對數據進行比較，過濾掉重複數據，然而這個比較、過濾的過程會佔用系統資源，cpu時間。

1六、刪除冗餘和重複索引

反例：

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

正例:

//刪除userId索引，由於組合索引（A，B）至關於建立了（A）和（A，B）索引
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：

重複的索引須要維護，而且優化器在優化查詢的時候也須要逐個地進行考慮，這會影響性能的。

1七、若是數據量較大，優化你的修改/刪除語句。

避免同時修改或刪除過多數據，由於會形成cpu利用率太高，從而影響別人對數據庫的訪問。

反例：

//一次刪除10萬或者100萬+？
delete from user where id <100000;
//或者採用單一循環操做，效率低，時間漫長
for（User user：list）{
delete from user；
}

正例：

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

理由：

一次性刪除太多數據，可能會有lock wait timeout exceed的錯誤，因此建議分批操做。

1八、where子句中考慮使用默認值代替null。

反例：

select * from user where age is not null;

正例：

//設置0爲默認值
select * from user where age>0;

理由：

並非說使用了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。

若是mysql優化器發現，走索引比不走索引成本還要高，確定會放棄索引，這些條件！=，>isnull，isnotnull常常被認爲讓索引失效，實際上是由於通常狀況下，查詢的成本高，優化器自動放棄索引的。

若是把null值，換成默認值，不少時候讓走索引成爲可能，同時，表達意思會相對清晰一點。

1九、不要有超過5個以上的錶鏈接

連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。
把鏈接表拆開成較小的幾個執行，可讀性更高。
若是必定須要鏈接不少表才能獲得數據，那麼意味着糟糕的設計了。

20、exist&in的合理利用

假設表A表示某企業的員工表，表B表示部門表，查詢全部部門的全部員工，很容易有如下SQL:

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

這樣寫等價於：

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

能夠抽象成這樣的一個循環：

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，除了使用in，咱們也能夠用exists實現同樣的查詢功能，以下：

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

由於exists查詢的理解就是，先執行主查詢，得到數據後，再放到子查詢中作條件驗證，根據驗證結果（true或者false），來決定主查詢的數據結果是否得意保留。

那麼，這樣寫就等價於：

select * from A,先從A表作循環

select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表作循環.

同理，能夠抽象成這樣一個循環：

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;
}
}
}

數據庫最費勁的就是跟程序連接釋放。假設連接了兩次，每次作上百萬次的數據集查詢，查完就走，這樣就只作了兩次；相反創建了上百萬次連接，申請連接釋放反覆重複，這樣系統就受不了了。即mysql優化原則，就是小表驅動大表，小的數據集驅動大的數據集，從而讓性能更優。

所以，咱們要選擇最外層循環小的，也就是，若是B的數據量小於A，適合使用in，若是B的數據量大於A，即適合選擇exist。

2一、儘可能用union all替換 union

若是檢索結果中不會有重複的記錄，推薦union all 替換 union。

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：

若是使用union，無論檢索結果有沒有重複，都會嘗試進行合併，而後在輸出最終結果前進行排序。若是已知檢索結果沒有重複記錄，使用union all 代替union，這樣會提升效率。

2二、索引不宜太多，通常5個之內。

索引並非越多越好，索引雖然提升了查詢的效率，可是也下降了插入和更新的效率。
insert或update時有可能會重建索引，因此建索引須要慎重考慮，視具體狀況來定。
一個表的索引數最好不要超過5個，若太多須要考慮一些索引是否沒有存在的必要。

2三、儘可能使用數字型字段，若只含數值信息的字段儘可能不要設計爲字符型

反例：

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

正例：

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

理由：

相對於數字型字段，字符型會下降查詢和鏈接的性能，並會增長存儲開銷。

2四、索引不適合建在有大量重複數據的字段上，如性別這類型數據庫字段。

由於SQL優化器是根據表中數據量來進行查詢優化的，若是索引列有大量重複數據，Mysql查詢優化器推算髮現不走索引的成本更低，極可能就放棄索引了。

2五、儘可能避免向客戶端返回過多數據量。

假設業務需求是，用戶請求查看本身最近一年觀看過的直播數據。

反例：

//一次性查詢全部數據回來
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
//若是是前端分頁，能夠先查詢前兩百條記錄，由於通常用戶應該也不會往下翻太多頁，
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;

2六、當在SQL語句中鏈接多個表時,請使用表的別名，並把別名前綴於每一列上，這樣語義更加清晰。

反例：