寫(xiě)SQL語(yǔ)句的時(shí)候我們往往關(guān)注的是SQL的執(zhí)行結(jié)果，但是是否真的關(guān)注了SQL的執(zhí)行效率，是否注意了SQL的寫(xiě)法規(guī)范？

以下的干貨分享是在實(shí)際開(kāi)發(fā)過(guò)程中總結(jié)的，希望對(duì)大家有所幫助！

1. limit分頁(yè)優(yōu)化

當(dāng)偏移量特別大時(shí)，limit效率會(huì)非常低。

SELECT id FROM A LIMIT 1000,10 很快

SELECT id FROM A LIMIT 90000,10 很慢

方案一：

select id from A order by id limit 90000,10;

如果我們結(jié)合order by使用。很快，0.04秒就OK。 因?yàn)槭褂昧薸d主鍵做索引！當(dāng)然，是否能夠使用索引還需要根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來(lái)定，這里只是為了提醒大家，在分頁(yè)的時(shí)候還需謹(jǐn)慎使用！

方案二

select id from A order by id between 90000 and 90010;

2.利用limit 1 、top 1 取得一行

有些業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行查詢操作時(shí)(特別是在根據(jù)某一字段DESC,取最大一筆).可以使用limit 1 或者 top 1 來(lái)終止[數(shù)據(jù)庫(kù)索引]繼續(xù)掃描整個(gè)表或索引。

反例

SELECT id FROM A LIKE 'abc%'

正例

SELECT id FROM A LIKE 'abc%' limit 1

3. 任何情況都不要用 select * from table ，用具體的字段列表替換"*"，不要返回用不到的字段,避免全盤(pán)掃描！

4. 批量插入優(yōu)化

反例

INSERT into person(name,age) values('A',24)INSERT into person(name,age) values('B',24)INSERT into person(name,age) values('C',24)

正例

INSERT into person(name,age) values('A',24),('B',24),('C',24),

sql語(yǔ)句的優(yōu)化主要在于對(duì)索引的正確使用，而我們?cè)陂_(kāi)發(fā)中經(jīng)常犯的錯(cuò)誤便是對(duì)表進(jìn)行全盤(pán)掃描，一來(lái)影響性能，而來(lái)耗費(fèi)時(shí)間!

5.like語(yǔ)句的優(yōu)化

反例

SELECT id FROM A WHERE name like '%abc%'

由于abc前面用了“%”，因此該查詢必然走全表查詢,除非必要(模糊查詢需要包含abc)，否則不要在關(guān)鍵詞前加%

正例

SELECT id FROM A WHERE name like 'abc%'

6.where子句使用 in 或 not in 的優(yōu)化

sql語(yǔ)句中 in 和 not in 的使用請(qǐng)慎用！使用in 或者 not in 會(huì)丟棄索引，從而進(jìn)行全盤(pán)掃描！

方案一：between 替換 in

反例

SELECT id FROM A WHERE num in (1,2,3)

正例

SELECT id FROM A WHERE num between 1 and 3

方案二：exist 替換 in

注：關(guān)于exist和in的用法，片尾有彩蛋～

反例

SELECT id FROM A WHERE num in (select num from B)

正例

SELECT num FROM A WHERE num exists (select 1 from B where B.num = A.num)

方案三：left join 替換 in

反例

SELECT id FROM A WHERE num in (select num from B)

正例

SELECT id FROM A LEFT JOIN B ON A.num = B.num

7.where子句使用or的優(yōu)化

通常使用 union all 或 union 的方式替換“or”會(huì)得到更好的效果。where子句中使用了or關(guān)鍵字,索引將被放棄使用。

反例

SELECT id FROM A WHERE num = 10 or num = 20

正例

SELECT id FROM A WHERE num = 10 union all SELECT id FROM A WHERE num=20

8.where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 的優(yōu)化

反例

SELECT id FROM A WHERE num IS NULL

在where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 判斷，索引將被放棄使用，會(huì)進(jìn)行全表查詢。

正例

優(yōu)化成num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num沒(méi)有null值, IS NULL 的用法在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景下SQL使用率極高，我們應(yīng)注意避免全表掃描

SELECT id FROM A WHERE num=0

9.where子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作的優(yōu)化

不要在where子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算數(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。

• 1

SELECT id FROM A WHERE datediff(day,createdate,'2019-11-30')=0

優(yōu)化為

SELECT id FROM A WHERE createdate>='2019-11-30' and createdate

• 2

SELECT id FROM A WHERE year(addate) <2020

優(yōu)化為

SELECT id FROM A where addate

10.排序的索引問(wèn)題?

mysql查詢只是用一個(gè)索引，因此如果where子句中已經(jīng)使用了索引的話，那么order by中的列是不會(huì)使用索引。因此數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn)排序可以符合要求情況下不要使用排序操作；

盡量不要包含多個(gè)列的排序，如果需要最好給這些列創(chuàng)建復(fù)合索引。

11. 盡量用 union all 替換 union

union和union all的差異主要是前者需要將兩個(gè)(或者多個(gè))結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過(guò)濾操作，這就會(huì)涉及到排序，增加大量的cpu運(yùn)算，加大資源消耗及延遲。所以當(dāng)我們可以確認(rèn)不可能出現(xiàn)重復(fù)結(jié)果集或者不在乎重復(fù)結(jié)果集的時(shí)候，盡量使用union all而不是union

12.Inner join 和 left join、right join、子查詢

• 第一：inner join內(nèi)連接也叫等值連接是，left/rightjoin是外連接。

SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id;SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id;SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A INNER JOIN ON A.id =B.id;

經(jīng)過(guò)來(lái)之多方面的證實(shí) inner join性能比較快，因?yàn)閕nner join是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少。但是我們要記得有些語(yǔ)句隱形的用到了等值連接，如：

SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A,B WHERE A.id = B.id;

推薦：能用inner join連接盡量使用inner join連接

• 第二：子查詢的性能又比外連接性能慢，盡量用外連接來(lái)替換子查詢。

反例

mysql是先對(duì)外表A執(zhí)行全表查詢，然后根據(jù)uuid逐次執(zhí)行子查詢，如果外層表是一個(gè)很大的表，我們可以想象查詢性能會(huì)表現(xiàn)比這個(gè)更加糟糕。

Select* from A where exists (select * from B where id>=3000 and A.uuid=B.uuid);

執(zhí)行時(shí)間：2s左右

正例

Select* from A inner join B ON A.uuid=B.uuid where b.uuid>=3000; 這個(gè)語(yǔ)句執(zhí)行測(cè)試不到一秒；

執(zhí)行時(shí)間：1s不到

• 第三：使用JOIN時(shí)候，應(yīng)該用小的結(jié)果驅(qū)動(dòng)大的結(jié)果

left join 左邊表結(jié)果盡量小，如果有條件應(yīng)該放到左邊先處理，right join同理反向。如：

反例

Select * from A left join B A.id=B.ref_id where A.id>10

正例

select * from (select * from A wehre id >10) T1 left join B on T1.id=B.ref_id;

13.exist 代替 in

反例

SELECT * from A WHERE id in ( SELECT id from B )

正例

SELECT * from A WHERE id EXISTS ( SELECT 1 from A.id= B.id )

分析:

in 是在內(nèi)存中遍歷比較

exist 需要查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，所以當(dāng)B的數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，exists效率優(yōu)于in**

in()只執(zhí)行一次，把B表中的所有id字段緩存起來(lái)，之后檢查A表的id是否與B表中的id相等，如果id相等則將A表的記錄加入到結(jié)果集中，直到遍歷完A表的所有記錄。

In 操作的流程原理如同一下代碼

List resultSet={}; Array A=(select * from A); Array B=(select id from B); for(int i=0;i

可以看出，當(dāng)B表數(shù)據(jù)較大時(shí)不適合使用in()，因?yàn)闀?huì)把B表數(shù)據(jù)全部遍歷一次

如：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那么最多有可能遍歷10000*1000000次，效率很差。

再如：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那么最多有可能遍歷10000*100次，遍歷次數(shù)大大減少，效率大大提升。

??結(jié)論：in()適合B表比A表數(shù)據(jù)小的情況

exist()會(huì)執(zhí)行A.length()次，執(zhí)行過(guò)程代碼如下

List resultSet={};Array A=(select * from A);for(int i=0;i

當(dāng)B表比A表數(shù)據(jù)大時(shí)適合使用exists()，因?yàn)樗鼪](méi)有那么多遍歷操作，只需要再執(zhí)行一次查詢就行。

如：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那么exists()會(huì)執(zhí)行10000次去判斷A表中的id是否與B表中的id相等。

如：A表有10000條記錄，B表有100000000條記錄，那么exists()還是執(zhí)行10000次，因?yàn)樗粓?zhí)行A.length次，可見(jiàn)B表數(shù)據(jù)越多，越適合exists()發(fā)揮效果。

再如：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那么exists()還是執(zhí)行10000次，還不如使用in()遍歷10000*100次，因?yàn)閕n()是在內(nèi)存里遍歷比較，而exists()需要查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，

我們都知道查詢數(shù)據(jù)庫(kù)所消耗的性能更高，而內(nèi)存比較很快。 ?

結(jié)論：exists()適合B表比A表數(shù)據(jù)大的情況

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的exists sql用法_干货！SQL性能优化，书写高质量SQL语句的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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