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書寫高質量SQL的建議

數據庫 SQL Server
今天列舉了一些關于優化 SQL 的建議,多數是實際開發中總結出來的,希望對大家有幫助。

 [[416064]]

1、避免混亂的邏輯

反例:(統計用戶數量)

 

  1. List<User> users = userMapper.selectAll(); 
  2. return users.size(); 

 

正例:

 

  1. int count = userMapper.countUser("select count(*) from user"); 
  2. return count

 

2、select one 如果已知結果只有一條, 使用limit 1

反例:(查找nickname = 報之瓊瑤 的用戶)

 

  1. select  id, nickname from t  where nickname = '報之瓊瑤' 

正例:

 

  1. select  id, nickname from t  where nickname = '報之瓊瑤' limit 1 

理由:

  1. 加上limit1,只要找到了對應的一條記錄, 就不會繼續向下掃描了,效率會大大提高。limit1適用于查詢結果為1條(也可能為0)會導致全表掃描的的SQL語句。
  2. 如果條件列上有索引就不用limit 1,如主鍵查詢 id = 1

3、盡量避免在where子句中使用or來連接條件

反例:(查找name = 張三 或者 法外狂徒 的用戶)

 

  1. select id,name from t where name = '張三' or name = '法外狂徒' 

正例:

 

  1. select id,name from t where name = '張三' 
  2. union all 
  3. select id,name from t where name = '法外狂徒' 

 

理由:

使用or將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

4、優化like關鍵字

like常用于模糊查詢, 不恰當的編碼會導致索引失效

反例:

 

  1. select userId,name from user where userId like '%123' 

正例:

 

  1. select userId,name from user where userId like '123%' 

 

書寫高質量SQL的建議

 

 

%123, 百分號在前不走索引

 

書寫高質量SQL的建議

 

123%,百分號在后走索引

但是也會存在百分號在后不走索引的情況,mysql的innodb存儲引擎最終執行哪種方法都是基于成本計算的, 通過比較全表掃描和二級索引比較再回表查詢

可以通過

INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE來分析查詢過程

 

書寫高質量SQL的建議

 

trace字段json復制出來即可分析

5、查詢SQL盡量不要使用select *,而是select具體字段, 不要返回用不到的任何字段。

反例:(統計用戶數量)

 

  1. select  *  from  t   

正例:

 

  1. select id, name, tel from t 

理由:

  1. 妨礙優化器選擇更優的執行計劃,比如說索引掃描
  2. 增刪字段可能導致代碼崩潰

6、盡量避免在索引列上使用mysql的內置函數

反例:

 

  1. select * from user where date_add(create_time,Interval 5 day) >=now() 

正例:

 

  1. select * from user where create_time >= date_add(now(), interval - 5 day

 

書寫高質量SQL的建議

 

不走索引

 

書寫高質量SQL的建議

 

走索引

7、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導致系統放棄使用索引而進行全表掃

反例: (對字段user_age進行運算操作, 不走索引)

 

  1. select * from user where user_age - 1 = 2 

正例: (走索引)

 

  1. select * from user where user_age = 3 

 

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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