你可能正在写错的SQL用法,8种

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。

1. SELECT *   
2. FROM   operation   
3. WHERE  type = 'SQLStats'   
4.        AND name = 'SlowLog'   
5. ORDER  BY create_time   
6. LIMIT  1000, 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：

1. SELECT   *   
2. FROM     operation   
3. WHERE    type = 'SQLStats'   
4. AND      name = 'SlowLog'   
5. AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'   
6. 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：

1. MySQL> explain extended SELECT *   
2.      > FROM   my_balance b   
3.      > WHERE  b.bpn = 14000000123   
4.      >       AND b.isverified IS NULL ;  
5. mysql> show warnings;  
6. | 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。

1. UPDATE operation o   
2. SET    status = 'applying'   
3. WHERE  o.id IN (SELECT id   
4.                 FROM   (SELECT o.id,   
5.                                o.status   
6.                         FROM   operation o   
7.                         WHERE  o.group = 123   
8.                                AND o.status NOT IN ( 'done' )   
9.                         ORDER  BY o.parent,   
10.                                   o.id   
11.                         LIMIT  1) t); 

执行计划：

1. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
2. | id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |  
3. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
4. | 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |  
5. | 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |  
6. | 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |  
7. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

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。

1. UPDATE operation o   
2.        JOIN  (SELECT o.id,   
3.                             o.status   
4.                      FROM   operation o   
5.                      WHERE  o.group = 123   
6.                             AND o.status NOT IN ( 'done' )   
7.                      ORDER  BY o.parent,   
8.                                o.id   
9.                      LIMIT  1) t  
10.          ON o.id = t.id   
11. SET    status = 'applying'  

执行计划简化为：

1. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |  
3. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
4. | 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |  
5. | 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |  
6. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

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。

1. SELECT *   
2. FROM   my_order o   
3.        INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id   
4. ORDER  BY a.is_reply ASC,   
5.           a.appraise_time DESC   
6. LIMIT  0, 20  

执行计划显示为全表扫描：

1. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+  
2. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra   
3. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+  
4. |  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |  
5. |  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |  
6. +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+ 

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。

1. SELECT *   
2. FROM   ((SELECT *  
3.          FROM   my_order o   
4.                 INNER JOIN my_appraise a   
5.                         ON a.orderid = o.id   
6.                            AND is_reply = 0   
7.          ORDER  BY appraise_time DESC   
8.          LIMIT  0, 20)   
9.         UNION ALL   
10.         (SELECT *  
11.          FROM   my_order o   
12.                 INNER JOIN my_appraise a   
13.                         ON a.orderid = o.id   
14.                            AND is_reply = 1   
15.          ORDER  BY appraise_time DESC   
16.          LIMIT  0, 20)) t   
17. ORDER  BY  is_reply ASC,   
18.           appraisetime DESC   
19. LIMIT  20; 

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：

1. SELECT *  
2. FROM   my_neighbor n   
3.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra   
4.               ON n.id = sra.neighbor_id   
5.                  AND sra.user_id = 'xxx'   
6. WHERE  n.topic_status < 4   
7.        AND EXISTS(SELECT 1   
8.                   FROM   message_info m   
9.                   WHERE  n.id = m.neighbor_id   
10.                          AND m.inuser = 'xxx')   
11.        AND n.topic_type <> 5  

执行计划为：

1. +----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  
2. | id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |  
3. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  
4. |  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |  
5. |  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |  
6. |  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |  
7. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 

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。

1. SELECT *  
2. FROM   my_neighbor n   
3.        INNER JOIN message_info m   
4.                ON n.id = m.neighbor_id   
5.                   AND m.inuser = 'xxx'   
6.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra   
7.               ON n.id = sra.neighbor_id   
8.                  AND sra.user_id = 'xxx'   
9. WHERE  n.topic_status < 4   
10.        AND n.topic_type <> 5  

新的执行计划：

1. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  
2. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |  
3. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  
4. |  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |  
5. |  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |  
6. |  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |  
7. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ 

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：

1. SELECT *   
2. FROM   (SELECT target,   
3.                Count(*)   
4.         FROM   operation   
5.         GROUP  BY target) t   
6. WHERE  target = 'rm-xxxx'   

1. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  
2. | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |  
3. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  
4. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |  
5. |  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |  
6. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ 

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

1. SELECT target,   
2.        Count(*)   
3. FROM   operation   
4. WHERE  target = 'rm-xxxx'   
5. GROUP  BY target 

执行计划变为：

1. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  
2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |  
3. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  
4. | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |  
5. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考文章： 

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

7、提前缩小范围

先上初始 SQL 语句：

1. SELECT *   
2. FROM   my_order o   
3.        LEFT JOIN my_userinfo u   
4.               ON o.uid = u.uid  
5.        LEFT JOIN my_productinfo p   
6.               ON o.pid = p.pid   
7. WHERE  ( o.display = 0 )   
8.        AND ( o.ostaus = 1 )   
9. ORDER  BY o.selltime DESC   
10. LIMIT  0, 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。

1. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+  
2. | id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |  
3. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+  
4. |  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |  
5. |  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |  
6. |  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |  
7. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ 

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。

1. SELECT *   
2. FROM (  
3. SELECT *   
4. FROM   my_order o   
5. WHERE  ( o.display = 0 )   
6.        AND ( o.ostaus = 1 )   
7. ORDER  BY o.selltime DESC   
8. LIMIT  0, 15  
9. ) o   
10.      LEFT JOIN my_userinfo u   
11.               ON o.uid = u.uid   
12.      LEFT JOIN my_productinfo p   
13.               ON o.pid = p.pid   
14. ORDER BY  o.selltime DESC  
15. 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。

1. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  
2. | id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |  
3. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  
4. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |  
5. |  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |  
6. |  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |  
7. |  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |  
8. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 

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)：

1. SELECT    a.*,   
2.           c.allocated   
3. FROM      (   
4.               SELECT   resourceid   
5.               FROM     my_distribute d   
6.                    WHERE    isdelete = 0   
7.                    AND      cusmanagercode = '1234567'   
8.                    ORDER BY salecode limit 20) a   
9. LEFT JOIN   
10.           (   
11.               SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated   
12.               FROM     my_resources   
13.                    GROUP BY resourcesid) c   
14. ON        a.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。

1. SELECT    a.*,   
2.           c.allocated   
3. FROM      (   
4.                    SELECT   resourceid   
5.                    FROM     my_distribute d   
6.                    WHERE    isdelete = 0   
7.                    AND      cusmanagercode = '1234567'   
8.                    ORDER BY salecode limit 20) a   
9. LEFT JOIN   
10.           (   
11.                    SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated   
12.                    FROM     my_resources r,   
13.                             (   
14.                                      SELECT   resourceid   
15.                                      FROM     my_distribute d   
16.                                      WHERE    isdelete = 0   
17.                                      AND      cusmanagercode = '1234567'   
18.                                      ORDER BY salecode limit 20) a   
19.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid   
20.                    GROUP BY resourcesid) c   
21. ON        a.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：

1. WITH a AS   
2. (   
3.          SELECT   resourceid   
4.          FROM     my_distribute d   
5.          WHERE    isdelete = 0   
6.          AND      cusmanagercode = '1234567'   
7.          ORDER BY salecode limit 20)  
8. SELECT    a.*,   
9.           c.allocated   
10. FROM      a   
11. LEFT JOIN   
12.           (   
13.                    SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated   
14.                    FROM     my_resources r,   
15.                             a   
16.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid   
17.                    GROUP BY resourcesid) c   
18. 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 。

数据库有很多种 类型，从最简单的存储有各种数据的 表格到能够进行海量 数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。