8种你可能正在写错的SQL用法

1、LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。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 
WHEREtype = 'SQLStats' 
 AND name = 'SlowLog' 
ORDERBY create_time 
LIMIT1000, 10;

好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。

在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下：

SELECT * 
FROM operation 
WHEREtype = 'SQLStats' 
ANDname = 'SlowLog' 
ANDcreate_time > '2017-03-16 14:00:00' 
ORDER BY create_time limit 10;

在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。

2、隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：

mysql> explain extended SELECT * 
 > FROM my_balance b 
 > WHEREb.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，而不是程序员的原意。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 
SETstatus = 'applying' 
WHEREo.id IN (SELECT id 
FROM (SELECT o.id, 
 o.status 
FROM operation o 
WHEREo.group = 123 
 AND o.status NOT IN ( 'done' ) 
ORDERBY o.parent, 
o.id 
LIMIT1) t);

执行计划：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type| table | type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1| PRIMARY| o | index | | PRIMARY | 8 | | 24 | Using where; Using temporary|
| 2| DEPENDENT SUBQUERY | | | | | | || Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3| DERIVED| o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1| Using where; Using filesort |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

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，从7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o 
 JOIN(SELECT o.id, 
o.status 
 FROM operation o 
 WHEREo.group = 123 
AND o.status NOT IN ( 'done' ) 
 ORDERBY o.parent, 
 o.id 
 LIMIT1) t
 ON o.id = t.id 
SETstatus = 'applying'

执行计划简化为：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1| PRIMARY | || | | | || Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2| DERIVED | o | ref| idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1| Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

4、混合排序

MySQL 不能利用索引进行混合排序。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 
ORDERBY a.is_reply ASC, 
a.appraise_time DESC 
LIMIT0, 20

执行计划显示为全表扫描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref| rows| Extra 
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
|1 | SIMPLE| a | ALL| idx_orderid | NULL| NULL| NULL| 1967647 | Using filesort |
|1 | SIMPLE| o | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 122 | a.orderid | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

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，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT * 
FROM ((SELECT *
 FROM my_order o 
INNER JOIN my_appraise a 
ON a.orderid = o.id 
 AND is_reply = 0 
 ORDERBY appraise_time DESC 
 LIMIT0, 20) 
UNION ALL 
(SELECT *
 FROM my_order o 
INNER JOIN my_appraise a 
ON a.orderid = o.id 
 AND is_reply = 1 
 ORDERBY appraise_time DESC 
 LIMIT0, 20)) t 
ORDERBYis_reply ASC, 
appraisetime DESC 
LIMIT20;

5、EXISTS语句

MySQL 对待 EXISTS 子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句：

SELECT *
FROM my_neighbor n 
 LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
ON n.id = sra.neighbor_id 
 AND sra.user_id = 'xxx' 
WHEREn.topic_status < 4 
 AND EXISTS(SELECT 1 
FROM message_info m 
WHEREn.id = m.neighbor_id 
 AND m.inuser = 'xxx') 
 AND n.topic_type <> 5

执行计划为：

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type| table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows| Extra |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
|1 | PRIMARY| n | ALL|| NULL | NULL| NULL| 1086041 | Using where |
|1 | PRIMARY| sra | ref|| idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where|
|2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref|| idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

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' 
WHEREn.topic_status < 4 
 AND n.topic_type <> 5

新的执行计划：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
|1 | SIMPLE| m | ref| | idx_message_info | 122 | const|1 | Using index condition |
|1 | SIMPLE| n | eq_ref | | PRIMARY | 122 | ighbor_id |1 | Using where|
|1 | SIMPLE| sra | ref| | idx_user_id | 123 | const |1 | Using where |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

6、条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：

聚合子查询；
含有 LIMIT 的子查询；
UNION 或 UNION ALL 子查询；
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 
GROUPBY target) t 
WHEREtarget = 'rm-xxxx'

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table| type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key0> | <auto_key0> | 514 | const |2 | Using where |
|2 | DERIVED | operation| index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL| 20 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

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 
WHEREtarget = 'rm-xxxx' 
GROUPBY target

执行计划变为：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考文章：

http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

7、提前缩小范围

先上初始 SQL 语句：

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 ) 
ORDERBY o.selltime DESC 
LIMIT0, 15

该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra|
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|1 | SIMPLE| o | ALL| NULL| NULL| NULL| NULL| 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort |
|1 | SIMPLE| u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid |1 | NULL |
|1 | SIMPLE| p | ALL| PRIMARY | NULL| NULL| NULL|6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

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，执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT * 
FROM (
SELECT * 
FROM my_order o 
WHERE( o.display = 0 ) 
 AND ( o.ostaus = 1 ) 
ORDERBY o.selltime DESC 
LIMIT0, 15
) o 
 LEFT JOIN my_userinfo u 
ON o.uid = u.uid 
 LEFT JOIN my_productinfo p 
ON o.pid = p.pid 
ORDER BYo.selltime DESC
limit 0, 15

再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及 LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table| type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra|
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|1 | PRIMARY | <derived2> | ALL| NULL| NULL| NULL| NULL| 15 | Using temporary; Using filesort|
|1 | PRIMARY | u| eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid |1 | NULL |
|1 | PRIMARY | p| ALL| PRIMARY | NULL| NULL| NULL|6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|2 | DERIVED | o| index| NULL| idx_1 | 5 | NULL| 909112 | Using where|
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

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)：

SELECTa.*, 
c.allocated 
FROM( 
SELECT resourceid 
FROM my_distribute d 
 WHEREisdelete = 0 
 ANDcusmanagercode = '1234567' 
 ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN 
( 
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
FROM my_resources 
 GROUP BY resourcesid) c 
ONa.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗？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。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECTa.*, 
c.allocated 
FROM( 
 SELECT resourceid 
 FROM my_distribute d 
 WHEREisdelete = 0 
 ANDcusmanagercode = '1234567' 
 ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN 
( 
 SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
 FROM my_resources r, 
( 
 SELECT resourceid 
 FROM my_distribute d 
 WHEREisdelete = 0 
 ANDcusmanagercode = '1234567' 
 ORDER BY salecode limit 20) a 
 WHEREr.resourcesid = a.resourcesid 
 GROUP BY resourcesid) c 
ONa.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写：

WITH a AS 
( 
 SELECT resourceid 
 FROM my_distribute d 
 WHEREisdelete = 0 
 ANDcusmanagercode = '1234567' 
 ORDER BY salecode limit 20)
SELECTa.*, 
c.allocated 
FROMa 
LEFT JOIN 
( 
 SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
 FROM my_resources r, 
a 
 WHEREr.resourcesid = a.resourcesid 
 GROUP BY resourcesid) c 
ONa.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。

原文来自：http://database.51cto.com/art/201907/600004.htm

链接: https://fly63.com/article/detial/4310