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SQL技巧(转写下来自己慢慢看)

SQL技巧(转写下来自己慢慢看)

作者: Suncy | 来源:发表于2022-04-28 13:54 被阅读0次
    一、一些常见的SQL实践
    (1)负向条件查询不能使用索引。
    select * from order where status!=0 and stauts!=1
    not in/not exists都不是好习惯。
    
    可以优化为in查询:
    select * from order where status in(2,3)
     
    (2)前导模糊查询不能使用索引。
    select * from order where desc like '%XX'
    而非前导模糊查询则可以:
    select * from order where desc like 'XX%'
     
    (3)数据区分度不大的字段不宜使用索引。
    select * from user where sex=1
    原因:性别只有男,女,每次过滤掉的数据很少,不宜使用索引。
    
    经验上,能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态,如果状态值很少,不宜使用索引,如果状态值很多,能够过滤大量数据,则应该建立索引。
     
    (4)在属性上进行计算不能命中索引。
    select * from order where YEAR(date) < = '2020'
    即使date上建立了索引,也会全表扫描,可优化为值计算:
    select * from order where date < = CURDATE()
    或者:
    select * from order where date < = '2020-01-01'
     
    二、并非周知的SQL实践
    (5)如果业务大部分是单条查询,使用Hash索引性能更好,例如用户中心。
    select * from user where uid=?
    select * from user where login_name=?
    原因:
    B-Tree索引的时间复杂度是O(log(n));
    Hash索引的时间复杂度是O(1)。
     
    (6)允许为null的列,查询有潜在大坑。
    单列索引不存null值,复合索引不存全为null的值,如果列允许为null,可能会得到“不符合预期”的结果集。
    select * from user where name != 'shenjian'
    如果name允许为null,索引不存储null值,结果集中不会包含这些记录。
    
    所以,请使用not null约束以及默认值。
     
    (7)复合索引最左前缀,并不是指SQL语句的where顺序要和复合索引一致。
    用户中心建立了(login_name, passwd)的复合索引
    select * from user where login_name=? and passwd=?
    select * from user where passwd=? and login_name=?
    都能够命中索引。
     
    select * from user where login_name=?
    也能命中索引,满足复合索引最左前缀。
     
    select * from user where passwd=?
    不能命中索引,不满足复合索引最左前缀。
     
    (8)使用ENUM而不是字符串。
    ENUM保存的是TINYINT,别在枚举中搞一些“中国”“北京”“技术部”这样的字符串,字符串空间又大,效率又低。
     
    三、小众但有用的SQL实践
    (9)如果明确知道只有一条结果返回,limit 1能够提高效率。
    select * from user where login_name=?
    可以优化为:
    select * from user where login_name=? limit 1
    原因:
    你知道只有一条结果,但数据库并不知道,明确告诉它,让它主动停止游标移动。
     
    (10)把计算放到业务层而不是数据库层,除了节省数据的CPU,还有意想不到的查询缓存优化效果。
    select * from order where date < = CURDATE()
    这不是一个好的SQL实践,应该优化为:
    $curDate = date('Y-m-d');
    $res = mysql_query(
        'select * from order where date < = $curDate'
    );
    画外音:不要问我这是什么语言。
    原因:释放了数据库的CPU。多次调用,传入的SQL相同,才可以利用查询缓存。
     
    (11)强制类型转换会全表扫描
    select * from user where phone=13800001234
    你以为会命中phone索引么?大错特错了!!!
     
    末了,再加一条,不要使用select *(潜台词,文章的SQL都不合格 =_=),只返回需要的列,能够大大的节省数据传输量,与数据库的内存使用量哟。
     
    思路比结论重要,希望大家有收获,帮转。
    

    58到家数据库30条军规解读(转写下来慢慢看)

    
    
    军规适用场景:并发量大、数据量大的互联网业务
    
    军规:介绍内容
    
    解读:讲解原因,解读比军规更重要
    
     
    
    一、基础规范
    
    (1)必须使用InnoDB存储引擎
    
    解读:支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高
    
     
    
    (2)必须使用UTF8字符集
    
    解读:万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间
    
     
    
    (3)数据表、数据字段必须加入中文注释
    
    解读:N年后谁tm知道这个r1,r2,r3字段是干嘛的
    
     
    
    (4)禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
    
    解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧
    
     
    
    (5)禁止存储大文件或者大照片
    
    解读:为何要让数据库做它不擅长的事情?大文件和照片存储在文件系统,数据库里存URI多好
    
     
    
    二、命名规范
    
    (6)只允许使用内网域名,而不是ip连接数据库
    
     
    
    (7)线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名遵循命名规范
    
    业务名称:xxx
    
    线上环境:dj.xxx.db
    
    开发环境:dj.xxx.rdb
    
    测试环境:dj.xxx.tdb
    
    从库在名称后加-s标识,备库在名称后加-ss标识
    
    线上从库:dj.xxx-s.db
    
    线上备库:dj.xxx-sss.db
    
     
    
    (8)库名、表名、字段名:小写,下划线风格,不超过32个字符,必须见名知意,禁止拼音英文混用
    
     
    
    (9)表名t_xxx,非唯一索引名idx_xxx,唯一索引名uniq_xxx
    
     
    
    三、表设计规范
    
    (10)单实例表数目必须小于500
    
     
    
    (11)单表列数目必须小于30
    
     
    
    (12)表必须有主键,例如自增主键
    
    解读:
    
    a)主键递增,数据行写入可以提高插入性能,可以避免page分裂,减少表碎片提升空间和内存的使用
    
    b)主键要选择较短的数据类型, Innodb引擎普通索引都会保存主键的值,较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间,提高索引的缓存效率
    
    c) 无主键的表删除,在row模式的主从架构,会导致备库夯住
    
     
    
    (13)禁止使用外键,如果有外键完整性约束,需要应用程序控制
    
    解读:外键会导致表与表之间耦合,update与delete操作都会涉及相关联的表,十分影响sql 的性能,甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能,大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先
    
     
    
    四、字段设计规范
    
    (14)必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
    
    解读:
    
    a)null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂,对MySQL来说更难优化
    
    b)null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理,增加数据库处理记录的复杂性;同等条件下,表中有较多空字段的时候,数据库的处理性能会降低很多
    
    c)null值需要更多的存储空,无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识
    
    d)对null 的处理时候,只能采用is null或is not null,而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如:where name!=’shenjian’,如果存在name为null值的记录,查询结果就不会包含name为null值的记录
    
     
    
    (15)禁止使用TEXT、BLOB类型
    
    解读:会浪费更多的磁盘和内存空间,非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据,导致内存命中率急剧降低,影响数据库性能
    
     
    
    (16)禁止使用小数存储货币
    
    解读:使用整数吧,小数容易导致钱对不上
    
     
    
    (17)必须使用varchar(20)存储手机号
    
    解读:
    
    a)涉及到区号或者国家代号,可能出现+-()
    
    b)手机号会去做数学运算么?
    
    c)varchar可以支持模糊查询,例如:like“138%”
    
     
    
    (18)禁止使用ENUM,可使用TINYINT代替
    
    解读:
    
    a)增加新的ENUM值要做DDL操作
    
    b)ENUM的内部实际存储就是整数,你以为自己定义的是字符串?
    
     
    
    五、索引设计规范
    
    (19)单表索引建议控制在5个以内
    
     
    
    (20)单索引字段数不允许超过5个
    
    解读:字段超过5个时,实际已经起不到有效过滤数据的作用了
    
     
    
    (21)禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
    
    解读:
    
    a)更新会变更B+树,更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
    
    b)“性别”这种区分度不大的属性,建立索引是没有什么意义的,不能有效过滤数据,性能与全表扫描类似
    
     
    
    (22)建立组合索引,必须把区分度高的字段放在前面
    
    解读:能够更加有效的过滤数据
    
     
    
    六、SQL使用规范
    
    (23)禁止使用SELECT *,只获取必要的字段,需要显示说明列属性
    
    解读:
    
    a)读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
    
    b)不能有效的利用覆盖索引
    
    c)使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
    
     
    
    (24)禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx),必须显示指定插入的列属性
    
    解读:容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
    
     
    
    (25)禁止使用属性隐式转换
    
    解读:SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描,而不能命中phone索引,猜猜为什么?(这个线上问题不止出现过一次)
    
     
    
    (26)禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
    
    解读:SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描
    
    正确的写法是:SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')
    
     
    
    (27)禁止负向查询,以及%开头的模糊查询
    
    解读:
    
    a)负向查询条件:NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等,会导致全表扫描
    
    b)%开头的模糊查询,会导致全表扫描
    
     
    
    (28)禁止大表使用JOIN查询,禁止大表使用子查询
    
    解读:会产生临时表,消耗较多内存与CPU,极大影响数据库性能
    
     
    
    (29)禁止使用OR条件,必须改为IN查询
    
    解读:旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的,即使能命中索引,为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢?
    
     
    
    (30)应用程序必须捕获SQL异常,并有相应处理
    
    
    
    总结:大数据量高并发的互联网业务,极大影响数据库性能的都不让用,不让用哟。
    
    ==【完】==
    

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