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[點(diǎn)晴永久免費(fèi)OA][轉(zhuǎn)帖]讓SQL起飛(優(yōu)化)

freeflydom
2023年4月19日 11:23 本文熱度 1328

最近博主看完了《SQL進(jìn)階教程》這本書,看完后給博主打開了SQL世界的新大門,對于 SQL 的理解不在局限于以前的常規(guī)用法。借用其他讀者的評論,

讀完醍醐灌頂,對SQL做到了知其然更能知其所以然。全書從頭到尾強(qiáng)調(diào)了 SQL的內(nèi)在邏輯是基于集合論和謂詞邏輯,而著兩條主線恰恰在使用SQL起到了至關(guān)重要的指導(dǎo)作用。

本文給大家總結(jié)如何讓SQL起飛(優(yōu)化)

一、SQL寫法優(yōu)化

在SQL中,很多時(shí)候不同的SQL代碼能夠得出相同結(jié)果。從理論上來說,我們認(rèn)為得到相同結(jié)果的不同SQL之間應(yīng)該有相同的性能,但遺憾的是,查詢優(yōu)化器生成的執(zhí)行計(jì)劃很大程度上受到SQL代碼影響,有快有慢。因此如果想優(yōu)化查詢性能,我們必須知道如何寫出更快的SQL,才能使優(yōu)化器的執(zhí)行效率更高。

1.1 子查詢用EXISTS代替IN

當(dāng)IN的參數(shù)是子查詢時(shí),數(shù)據(jù)庫首先會執(zhí)行子查詢,然后將結(jié)果存儲在一張臨時(shí)的工作表里(內(nèi)聯(lián)視圖),然后掃描整個(gè)視圖。很多情況下這種做法都非常耗費(fèi)資源。使用EXISTS的話,數(shù)據(jù)庫不會生成臨時(shí)的工作表。但是從代碼的可讀性上來看,IN要比EXISTS好。使用IN時(shí)的代碼看起來更加一目了然,易于理解。因此,如果確信使用IN也能快速獲取結(jié)果,就沒有必要非得改成EXISTS了。

這里用Class_A表和Class_B舉例,


我們試著從Class_A表中查出同時(shí)存在于Class_B表中的員工。下面兩條SQL語句返回的結(jié)果是一樣的,但是使用EXISTS的SQL語句更快一些。

--慢
select *  from Class_A where id IN (select id                
from Class_B);
--快
select *  from Class_A  A where EXISTS
        (select *          
        from Class_B  B          
        where A.id = B.id);


使用EXISTS時(shí)更快的原因有以下兩個(gè)。

  1. 如果連接列(id)上建立了索引,那么查詢 tb_b 時(shí)不用查實(shí)際的表,只需查索引就可以了。(同樣的IN也可以使用索引,這不是重要原因)

  2. 如果使用EXISTS,那么只要查到一行數(shù)據(jù)滿足條件就會終止查詢,不用像使用IN時(shí)一樣掃描全表。在這一點(diǎn)上NOT EXISTS也一樣。

實(shí)際上,大部分情況在子查詢數(shù)量較小的場景下EXISTS和IN的查詢性能不相上下,由EXISTS查詢更快第二點(diǎn)可知,子查詢數(shù)量較大時(shí)使用EXISTS才會有明顯優(yōu)勢。

1.2 避免排序并添加索引

在SQL語言中,除了ORDER BY子句會進(jìn)行顯示排序外,還有很多操作默認(rèn)也會在暗中進(jìn)行排序,如果排序字段沒有添加索引,會導(dǎo)致查詢性能很慢。SQL中會進(jìn)行排序的代表性的運(yùn)算有下面這些。

  • GROUP BY子句

  • ORDER BY子句

  • 聚合函數(shù)(SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN)

  • DISTINCT

  • 集合運(yùn)算符(union、INTERSECT、EXCEPT)

  • 窗口函數(shù)(RANK、ROW_NUMBER等)

如上列出的六種運(yùn)算(除了集合運(yùn)算符),它們后面跟隨或者指定的字段都可以添加索引,這樣可以加快排序。

實(shí)際上在DISTINCT關(guān)鍵字、GROUP BY子句、ORDER BY子句、聚合函數(shù)跟隨的字段都添加索引,不僅能加速查詢,還能加速排序。

1.3 用EXISTS代替DISTINCT

為了排除重復(fù)數(shù)據(jù),我們可能會使用DISTINCT關(guān)鍵字。如1.2中所說,默認(rèn)情況下,它也會進(jìn)行暗中排序。如果需要對兩張表的連接結(jié)果進(jìn)行去重,可以考慮使用EXISTS代替DISTINCT,以避免排序。這里用Items表和SalesHistory表舉例:


我們思考一下如何從上面的商品表Items中找出同時(shí)存在于銷售記錄表SalesHistory中的商品。簡而言之,就是找出有銷售記錄的商品。

在一(Items)對多(SalesHistory)的場景下,我們需要對item_no去重,使用DISTINCT去重,因此SQL如下:

select DISTINCT I.item_no   
from Items I INNER JOIN SalesHistory SH     
ON I. item_no = SH. item_no; 
item_no 
-------     
10     
20     
30


使用EXISTS代替DISTINCT去重,SQL如下:

select item_no   
from Items I  
where EXISTS           
(select *               
from SalesHistory SH             
where I.item_no = SH.item_no); 
item_no 
-------     
10     
20     
30


這條語句在執(zhí)行過程中不會進(jìn)行排序。而且使用EXISTS和使用連接一樣高效。

1.4 集合運(yùn)算ALL可選項(xiàng)

SQL中有union、INTERSECT、EXCEPT三個(gè)集合運(yùn)算符。在默認(rèn)的使用方式下,這些運(yùn)算符會為了排除掉重復(fù)數(shù)據(jù)而進(jìn)行排序。

MySQL還沒有實(shí)現(xiàn)INTERSECT和EXCEPT運(yùn)算

如果不在乎結(jié)果中是否有重復(fù)數(shù)據(jù),或者事先知道不會有重復(fù)數(shù)據(jù),請使用union ALL代替union。這樣就不會進(jìn)行排序了。

1.5 where條件不要寫在HAVING字句

例如,這里繼續(xù)用SalesHistory表舉例,下面兩條SQL語句返回的結(jié)果是一樣的:

--聚合后使用HAVING子句過濾 
select sale_date, SUM(quantity)   
from SalesHistory  
GROUP BY sale_date HAVING sale_date = '2007-10-01'; 
--聚合前使用where子句過濾 
select sale_date, SUM(quantity)   
from SalesHistory  
where sale_date = '2007-10-01'  
GROUP BY sale_date;


但是從性能上來看,第二條語句寫法效率更高。原因有兩個(gè):

  1. 使用GROUP BY子句聚合時(shí)會進(jìn)行排序,如果事先通過where子句篩選出一部分行,就能夠減輕排序的負(fù)擔(dān)。

  2. 在where子句的條件里可以使用索引。HAVING子句是針對聚合后生成的視圖進(jìn)行篩選的,但是很多時(shí)候聚合后的視圖都沒有繼承原表的索引結(jié)構(gòu)。

二、真的用到索引了嗎

2.1 隱式的類型轉(zhuǎn)換

如下,col_1字段是char類型:

select * from SomeTable where col_1 = 10; -- 走了索引 
select * from SomeTable where col_1 ='10'; -- 沒走索引 
select * from SomeTable where col_1 = CAST(10, AS CHAR(2)); -- 走了索引


當(dāng)查詢條件左邊和右邊類型不一致時(shí)會導(dǎo)致索引失效。

2.2 在索引字段上進(jìn)行運(yùn)算

如下:

select *   from SomeTable  where col_1 * 1.1 > 100;


在索引字段col_1上進(jìn)行運(yùn)算會導(dǎo)致索引不生效,把運(yùn)算的表達(dá)式放到查詢條件的右側(cè),就能用到索引了,像下面這樣寫就OK了。

where col_1 > 100 / 1.1


如果無法避免在左側(cè)進(jìn)行運(yùn)算,那么使用函數(shù)索引也是一種辦法,但是不太推薦隨意這么做。使用索引時(shí),條件表達(dá)式的左側(cè)應(yīng)該是原始字段請牢記,這一點(diǎn)是在優(yōu)化索引時(shí)首要關(guān)注的地方。

2.3 使用否定形式

下面這幾種否定形式不能用到索引。

  • <>

  • !=

  • NOT

這個(gè)是跟具體數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化器有關(guān),如果優(yōu)化器覺得即使走了索引,還是需要掃描很多很多行的哈,他可以選擇直接不走索引。平時(shí)我們用!=、<>、not in的時(shí)候,要注意一下。

2.4 使用OR查詢前后沒有同時(shí)使用索引

例如下表:

create TABLE test_tb (  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  name varchar(55) NOT NULL PRIMARY KEY (id) )  ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


使用OR條件進(jìn)行查詢

select *  from test_tb  where id = 1 OR name = 'tom'


這個(gè)SQL的執(zhí)行條件下,很明顯id字段查詢會走索引,但是對于OR后面name字段的查詢是需要進(jìn)行全表掃描的。在這個(gè)場景下,優(yōu)化器直接進(jìn)行一遍全表掃描就完事了。

2.5 使用聯(lián)合索引時(shí),列的順序錯(cuò)誤

使用聯(lián)合索引需要滿足最左匹配原則,即最左優(yōu)先。如果你建立一個(gè)(col_1, col_2, col_3)的聯(lián)合索引,相當(dāng)于建立了 (col_1)、(col_1,col_2)、(col_1,col_2,col_3) 三個(gè)索引。如下例子:

-- 走了索引 
select * from SomeTable where col_1 = 10 AND col_2 = 100 AND col_3 = 500; 
-- 走了索引 
select * from SomeTable where col_1 = 10 AND col_2 = 100 ; 
-- 沒走索引 
select * from SomeTable where col_1 = 10 AND col_3 = 500 ; 
-- 沒走索引 
select * from SomeTable where col_2 = 100 AND col_3 = 500 ; 
-- 沒走索引 
select * from SomeTable where col_2 = 100 AND col_1 = 10 ;


聯(lián)合索引中的第一列(col_1)必須寫在查詢條件的開頭,而且索引中列的順序不能顛倒。

2.6 使用LIKE查詢

并不是用了like通配符,索引一定會失效,而是like查詢是以%開頭,才會導(dǎo)致索引失效。

-- 沒走索引 
select  *  from  SomeTable  where  col_1  LIKE'%a'; 
-- 沒走索引 
select  *  from  SomeTable  where  col_1  LIKE'%a%'; 
-- 走了索引 
select  *  from  SomeTable  where  col_1  LIKE'a%';


2.7 連接字段字符集編碼不一致

如果兩張表進(jìn)行連接,關(guān)聯(lián)字段編碼不一致會導(dǎo)致關(guān)聯(lián)字段上的索引失效,這是博主在線上經(jīng)歷一次SQL慢查詢后的得到的結(jié)果,舉例如下,有如下兩表,它們的name字段都建有索引,但是編碼不一致,user表的name字段編碼是utf8mb4,user_job表的name字段編碼是utf8,

create TABLE `user` (  
 `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  `name` varchar(255) CHARACTER   SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,   
  `age` int NOT NULL,   
  PRIMARY KEY (`id`),   
  KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8; 
create TABLE `user_job` (  
   `id` int NOT NULL,   
   `userId` int NOT NULL,  
    `job` varchar(255) DEFAULT NULL,   
    `name` varchar(255) DEFAULT NULL,   
    PRIMARY KEY (`id`),   
    KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


進(jìn)行SQL查詢?nèi)缦拢?/p>

EXPLAIN select *  from `user` u  join user_job j on u.name = j.name

由結(jié)果可知,user表的查詢沒有走索引。想要user表也走索引,那就需要把user表name字段的編碼改成utf8即可。

三、減少中間表

在SQL中,子查詢的結(jié)果會被看成一張新表,這張新表與原始表一樣,可以通過代碼進(jìn)行操作。這種高度的相似性使得SQL編程具有非常強(qiáng)的靈活性,但是如果不加限制地大量使用中間表,會導(dǎo)致查詢性能下降。

頻繁使用中間表會帶來兩個(gè)問題,一是展開數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)內(nèi)存資源,二是原始表中的索引不容易使用到(特別是聚合時(shí))。因此,盡量減少中間表的使用也是提升性能的一個(gè)重要方法。

3.1 使用HAVING子句

對聚合結(jié)果指定篩選條件時(shí),使用HAVING子句是基本原則。不習(xí)慣使用HAVING子句的人可能會傾向于像下面這樣先生成一張中間表,然后在where子句中指定篩選條件。例如下面:

select *    
from (     
select sale_date, MAX(quantity) max_qty       
from SalesHistory        
GROUP BY sale_date      
) tmp  where max_qty >= 10


然而,對聚合結(jié)果指定篩選條件時(shí)不需要專門生成中間表,像下面這樣使用HAVING子句就可以。

select sale_date, MAX(quantity)   
from SalesHistory  GROUP BY sale_date HAVING MAX(quantity) >= 10;


HAVING子句和聚合操作是同時(shí)執(zhí)行的,所以比起生成中間表后再執(zhí)行的where子句,效率會更高一些,而且代碼看起來也更簡潔。

3.2 對多個(gè)字段使用IN

當(dāng)我們需要對多個(gè)字段使用IN條件查詢時(shí),可以通過 || 操作將字段連接在一起變成一個(gè)字符串處理。

select *   
from Addresses1 A1  where id || state || city     
IN (select id || state|| city           
from Addresses2 A2);


這樣一來,子查詢不用考慮關(guān)聯(lián)性,而且只執(zhí)行一次就可以。

3.3 先進(jìn)行連接再進(jìn)行聚合

連接和聚合同時(shí)使用時(shí),先進(jìn)行連接操作可以避免產(chǎn)生中間表。原因是,從集合運(yùn)算的角度來看,連接做的是“乘法運(yùn)算”。連接表雙方是一對一、一對多的關(guān)系時(shí),連接運(yùn)算后數(shù)據(jù)的行數(shù)不會增加。而且,因?yàn)樵诤芏嘣O(shè)計(jì)中多對多的關(guān)系都可以分解成兩個(gè)一對多的關(guān)系,因此這個(gè)技巧在大部分情況下都可以使用。

到此本文講解完畢,感謝大家閱讀,感興趣的朋友可以點(diǎn)贊加關(guān)注,你的支持將是我更新動(dòng)力😘。


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該文章在 2023/4/19 16:18:45 編輯過
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