SQL技巧

1、一些常見的SQL實踐

（1）負向條件查詢不能使用索引

• select * from order where status!=0 and stauts!=1

not in/not exists都不是好習慣

 

能夠優化爲in查詢：

• select * from order where status in(2,3)

 

（2）前導模糊查詢不能使用索引

• select * from order where desc like '%XX'

而非前導模糊查詢則能夠：

• select * from order where desc like 'XX%'

 

（3）數據區分度不大的字段不宜使用索引

• select * from user where sex=1

緣由：性別只有男，女，每次過濾掉的數據不多，不宜使用索引。

 

經驗上，能過濾80%數據時就可使用索引。對於訂單狀態，若是狀態值不多，不宜使用索引，若是狀態值不少，可以過濾大量數據，則應該創建索引。

 

（4）在屬性上進行計算不能命中索引

• select * from order where YEAR(date) < = '2017'

即便date上創建了索引，也會全表掃描，可優化爲值計算：

• select * from order where date < = CURDATE()

或者：

• select * from order where date < = '2017-01-01'

 

2、並不是周知的SQL實踐

（5）若是業務大部分是單條查詢，使用Hash索引性能更好，例如用戶中心

• select * from user where uid=?

• select * from user where login_name=?

緣由：

B-Tree索引的時間複雜度是O(log(n))

Hash索引的時間複雜度是O(1)

 

（6）容許爲null的列，查詢有潛在大坑

單列索引不存null值，複合索引不存全爲null的值，若是列容許爲null，可能會獲得「不符合預期」的結果集

• select * from user where name != 'shenjian'

若是name容許爲null，索引不存儲null值，結果集中不會包含這些記錄。

 

因此，請使用not null約束以及默認值。

 

（7）複合索引最左前綴，並非值SQL語句的where順序要和複合索引一致

用戶中心創建了(login_name, passwd)的複合索引

• select * from user where login_name=? and passwd=?

• select * from user where passwd=? and login_name=?

都可以命中索引

 

• select * from user where login_name=?

也能命中索引，知足複合索引最左前綴

 

• select * from user where passwd=?

不能命中索引，不知足複合索引最左前綴

 

（8）使用ENUM而不是字符串

ENUM保存的是TINYINT，別在枚舉中搞一些「中國」「北京」「技術部」這樣的字符串，字符串空間又大，效率又低。

 

3、小衆但有用的SQL實踐

（9）若是明確知道只有一條結果返回，limit 1可以提升效率

• select * from user where login_name=?

能夠優化爲：

• select * from user where login_name=? limit 1

緣由：

你知道只有一條結果，但數據庫並不知道，明確告訴它，讓它主動中止遊標移動

 

（10）把計算放到業務層而不是數據庫層，除了節省數據的CPU，還有意想不到的查詢緩存優化效果

• select * from order where date < = CURDATE()

這不是一個好的SQL實踐，應該優化爲：

$curDate = date('Y-m-d');

$res = mysql_query(

    'select * from order where date < = $curDate');

緣由：

釋放了數據庫的CPU

屢次調用，傳入的SQL相同，才能夠利用查詢緩存

 

（11）強制類型轉換會全表掃描

• select * from user where phone=13800001234

你覺得會命中phone索引麼？大錯特錯了，這個語句究竟要怎麼改？

 

末了，再加一條，不要使用select *（潛臺詞，文章的SQL都不合格 =_=），只返回須要的列，可以大大的節省數據傳輸量，與數據庫的內存使用量喲。

 

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