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你不會還在用這8個錯誤的SQL寫法吧?

數據庫 SQL Server
程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時,要把算法的思想或意識帶進來。編寫復雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔 。

1、LIMIT 語句

分頁查詢是最常用的場景之一,但也通常也是最容易出問題的地方。比如對于下面簡單的語句,一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這樣條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 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時,程序員仍然會抱怨:我只取10條記錄為什么還是慢?

要知道數據庫也并不知道第1000000條記錄從什么地方開始,即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種性能問題,多數情形下是程序員偷懶了。

[[277445]]

在前端數據瀏覽翻頁,或者大數據分批導出等場景下,是可以將上一頁的最大值當成參數作為查詢條件的。SQL 重新設計如下:

  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; 

在新設計下查詢時間基本固定,不會隨著數據量的增長而發生變化。

2、隱式轉換

SQL語句中查詢變量和字段定義類型不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句:

  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 的定義為 varchar(20),MySQL 的策略是將字符串轉換為數字之后再比較。函數作用于表字段,索引失效。

上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數,而不是程序員的原意。現在應用框架很多很繁雜,使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。

3、關聯更新、刪除

雖然 MySQL5.6 引入了物化特性,但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對于更新或刪除需要手工重寫成 JOIN。

比如下面 UPDATE 語句,MySQL 實際執行的是循環/嵌套子查詢(DEPENDENT SUBQUERY),其執行時間可想而知。

  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); 

執行計劃:

  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. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

重寫為 JOIN 之后,子查詢的選擇模式從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED,執行速度大大加快,從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'  

執行計劃簡化為:

  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 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景,還是有機會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 

執行計劃顯示為全表掃描:

  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1兩種狀態,我們按照下面的方法重寫后,執行時間從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語句

MySQL 對待 EXISTS 子句時,仍然采用嵌套子查詢的執行方式。如下面的 SQL 語句:

  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  

執行計劃為:

  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 更改為 join,能夠避免嵌套子查詢,將執行時間從1.93秒降低為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  

新的執行計劃:

  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、條件下推

外部查詢條件不能夠下推到復雜的視圖或子查詢的情況有:

  • 聚合子查詢;
  • 含有 LIMIT 的子查詢;
  • UNION 或 UNION ALL 子查詢;
  • 輸出字段中的子查詢;

如下面的語句,從執行計劃可以看出其條件作用于聚合子查詢之后:

  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. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ 

確定從語義上查詢條件可以直接下推后,重寫如下:

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

執行計劃變為:

  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. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 

7、提前縮小范圍

先上初始 SQL 語句:

  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  

該SQL語句原意是:先做一系列的左連接,然后排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出,最后一步估算排序記錄數為90萬,時間消耗為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 條件以及排序均針對最左主表,因此可以先對 my_order 排序提前縮小數據量再做左連接。SQL 重寫后如下,執行時間縮小為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 

再檢查執行計劃:子查詢物化后(select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬,但是利用了索引以及 LIMIT 子句后,實際執行時間變得很小。

  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、中間結果集下推

再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連接中的主表優先作用查詢條件):

  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 

那么該語句還存在其它問題嗎?不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢,在表數量特別大的情況下會導致整個語句的性能下降。

其實對于子查詢 c,左連接最后結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的數據。因此我們可以重寫語句如下,執行時間從原來的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 

但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷,還使得整個語句顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫:

  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 

總結

數據庫編譯器產生執行計劃,決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務,所有數據庫的編譯器都不是盡善盡美的。

上述提到的多數場景,在其它數據庫中也存在性能問題。了解數據庫編譯器的特性,才能避規其短處,寫出高性能的SQL語句。

程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時,要把算法的思想或意識帶進來。

編寫復雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔 。

責任編輯:未麗燕 來源: 今日頭條
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