书写高质量SQL的30条建议

作者: longLiveData | 来源:发表于2020-05-08 10:08 被阅读0次

以下文章来源于微信公众号捡田螺的小男孩，作者捡田螺的小男孩
本文仅做平时自己学习记录之用，侵删！

1、查询SQL尽量不要使用select * ，而是select具体字段。

反例子：

1.  `select  *  from employee;`

正例子：

1.  `select id，name from employee;`

理由：

只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。
select * 进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。

2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit 1

假设现在有employee员工表，要找出一个名字叫jay的人.

1.  `CREATE TABLE `employee`  (`
2.  ``id`  int(11) NOT NULL,`
3.  ``name` varchar(255) DEFAULT NULL,`
4.  ``age`  int(11) DEFAULT NULL,`
5.  ``date` datetime DEFAULT NULL,`
6.  ``sex`  int(1) DEFAULT NULL,`
7.  `PRIMARY KEY (`id`)`
8.  `) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;`

反例：

1.  `select id，name from employee where name='jay'`

正例

1.  `select id，name from employee where name='jay' limit 1;`

理由：

加上limit 1后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高。
当然，如果name是唯一索引的话，是不必要加上limit 1了，因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有limit ，性能的差别并不大。

3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件

新建一个user表，它有一个普通索引userId，表结构如下：

1.  `CREATE TABLE `user`  (`
2.  ``id`  int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`
3.  ``userId`  int(11) NOT NULL,`
4.  ``age`  int(11) NOT NULL,`
5.  ``name` varchar(255) NOT NULL,`
6.  `PRIMARY KEY (`id`),`
7.  `KEY `idx_userId`  (`userId`)`
8.  `) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;`

假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户，很容易有以下SQL
反例:

1.  `select  *  from user where userid=1  or age =18`

正例：

1.  //使用union all
2.  select  *  from user where userid=1 
3.  union all
4.  select  *  from user where age =  18
6.  //或者分开两条sql写：
7.  select  *  from user where userid=1
8.  select  *  from user where age =  18

理由：

使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。
对于or+没有索引的age这种情况，假设它走了userId的索引，但是走到age查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引可能失效，看起来也合情合理。

4、优化limit分页

我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。
反例：

1.  `select id，name，age from employee limit 10000，10`

正例：

1.  `//方案一 ：返回上次查询的最大记录(偏移量)`
2.  `select id，name from employee where id>10000 limit 10.`
4.  `//方案二：order by + 索引`
5.  `select id，name from employee order by id  limit 10000，10`
7.  `//方案三：在业务允许的情况下限制页数：`

理由：

当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为Mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。
如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录（偏移量），这样可以跳过偏移量，效率提升不少。
方案二使用order by+索引，也是可以提高查询效率的。
方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

5、优化你的like语句

日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。
反例：

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

正例：

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

理由：

把%放前面，并不走索引，如下：
把% 放关键字后面，还是会走索引的。如下：

6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行

假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。。。
反例：

1.  `List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");`
2.  `boolean isVip = userIds.contains(userId);`

正例：

1.  `Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")`
2.  `boolean isVip = userId！=null;`

理由：

需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销。

7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数

业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)
反例：

1.  `select userId,loginTime from loginuser where  Date_ADD(loginTime,Interval  7 DAY)  >=now();`

正例：

1.  `explain select userId,loginTime from loginuser where loginTime >=  Date_ADD(NOW(),INTERVAL -  7 DAY);`

理由：

索引列上使用mysql的内置函数，索引失效
如果索引列不加内置函数，索引还是会走的。 image

8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫

反例：

1.  `select  *  from user where age-1  =10；`

正例：

1.  `select  *  from user where age =11；`

理由：

虽然age加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。。。

9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小

Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集
left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。
right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。

都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。
反例:

1.  `select  *  from tab1 t1 left join tab2 t2  on t1.size = t2.size where t1.id>2;`

正例：

1.  `select  *  from  (select  *  from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;`

理由：

如果inner join是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点。
同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。

10、应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

反例：

1.  `select age,name from user where age <>18;`

正例：

1.  `//可以考虑分开两条sql写`
2.  `select age,name from user where age <18;`
3.  `select age,name from user where age >18;`

理由：

使用!=和<>很可能会让索引失效

11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。

表结构：（有一个联合索引idxuseridage，userId在前，age在后）

1.  `CREATE TABLE `user`  (`
2.  ``id`  int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`
3.  ``userId`  int(11) NOT NULL,`
4.  ``age`  int(11) DEFAULT NULL,`
5.  ``name` varchar(255) NOT NULL,`
6.  `PRIMARY KEY (`id`),`
7.  `KEY `idx_userid_age`  (`userId`,`age`) USING BTREE`
8.  `) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;`

反例：

1.  `select  *  from user where age =  10;`

正例：

1.  `//符合最左匹配原则`
2.  `select  *  from user where userid=10  and age =10；`
3.  `//符合最左匹配原则`
4.  `select  *  from user where userid =10;`

理由：

当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的。

12、对查询进行优化，应考虑在where及order by涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。

反例：

1.  `select  *  from user where address ='深圳' order by age ;`

正例：

1.  `添加索引`
2.  `alter table user add index idx_address_age (address,age)`

13、如果插入数据过多，考虑批量插入。

反例：

1.  `for(User u :list){`
2.  `INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)`
3.  `}`

正例：

1.  `//一次500批量插入，分批进行`
2.  `insert into user(name,age) values`
3.  `<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">`
4.  `(#{item.name},#{item.age})`
5.  `</foreach>`

理由：

批量插入性能好，更加省时间

14、在适当的时候，使用覆盖索引。

覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。
反例：

1.  `// like模糊查询，不走索引了`
2.  `select  *  from user where userid like '%123%'`

正例：

1.  `//id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。`
2.  `select id,name from user where userid like '%123%';`

15、慎用distinct关键字

distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。
反例：

1.  `SELECT DISTINCT *  from user;`

正例：

1.  `select DISTINCT name from user;`

理由：

带distinct的语句cpu时间和占用时间都高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源，cpu时间。

16、删除冗余和重复索引

反例：

1.  `KEY `idx_userId`  (`userId`)` 
2.  `KEY `idx_userId_age`  (`userId`,`age`)`

正例:

1.  `//删除userId索引，因为组合索引（A，B）相当于创建了（A）和（A，B）索引`
2.  `KEY `idx_userId_age`  (`userId`,`age`)`

理由：

重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。

17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。

避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。
反例：

1.  `//一次删除10万或者100万+？`
2.  `delete  from user where id <100000;`
3.  `//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长`
4.  `for（User user：list）{`
5.  `delete  from user；` 
6.  `}`

正例：

1.  `//分批进行删除,如每次500`
2.  `delete user where id<500`
3.  `delete product where id>=500  and id<1000；`

理由：

一次性删除太多数据，可能会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。

18、where子句中考虑使用默认值代替null。

反例：

1.  `select  *  from user where age is  not  null;`

正例：

1.  `//设置0为默认值`
2.  `select  *  from user where age>0;`

理由：

并不是说使用了is null 或者 is not null 就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关。
如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引，这些条件 ！=，>isnull，isnotnull经常被认为让索引失效，其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃索引的。
如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思会相对清晰一点。

19、不要有超过5个以上的表连接

连表越多，编译的时间和开销也就越大。
把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着表的设计不好。

20、exist&in的合理利用

假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下SQL:

1.  `select  *  from A where deptId in  (select deptId from B);`

这样写等价于：

先查询部门表B
select deptId from B
再由部门deptId，查询A的员工
select * from A where A.deptId = B.deptId
可以抽象成这样的一个循环：

1.  `List<> resultSet ;`
2.  `for(int i=0;i<B.length;i++)  {`
3.  `  for(int j=0;j<A.length;j++)  {`
4.  `    if(A[i].id==B[j].id)  {`
5.  `      resultSet.add(A[i]);`
6.  `      break;`
7.  `    }`
8.  `  }`
9.  `}`

显然，除了使用in，我们也可以用exists实现一样的查询功能，如下：

1.  `select  *  from A where exists (select  1  from B where A.deptId = B.deptId);`

因为exists查询的理解就是，先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果（true或者false），来决定主查询的数据结果是否得意保留。
那么，这样写就等价于：

select * from A,先从A表做循环
select * from B where A.deptId = B.deptId,再从B表做循环.
同理，可以抽象成这样一个循环：

1.  `List<> resultSet ;`
2.  `for(int i=0;i<A.length;i++)  {`
3.  `  for(int j=0;j<B.length;j++)  {`
4.  `    if(A[i].deptId==B[j].deptId)  {`
5.  `      resultSet.add(A[i]);`
6.  `      break;`
7.  `    }`
8.  `  }`
9.  `}`

数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。即mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。

因此，我们要选择最外层循环小的，也就是，如果B的数据量小于A，适合使用in，如果B的数据量大于A，即适合选择exist。

21、尽量用union all替换 union

如果检索结果中不会有重复的记录，推荐union all 替换 union。
反例：

1.  `select  *  from user where userid=1` 
2.  `union` 
3.  `select  *  from user where age =  10`

正例：

1.  `select  *  from user where userid=1` 
2.  `union all`
3.  `select  *  from user where age =  10`

理由：

如果使用union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录，使用union all 代替union，这样会提高效率。

22、索引不宜太多，一般5个以内。

索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率。
insert或update时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定。
一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。

23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型

反例：

1.  ``king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守护者Id'`

正例：

2.  ``king_id`  int(11) NOT NULL COMMENT '守护者Id'`

理由：

相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段。

因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。

25、尽量避免向客户端返回过多数据量。

假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。
反例：

1.  `//一次性查询所有数据回来`
2.  `select  *  from  LivingInfo  where watchId =useId and watchTime >=  Date_sub(now(),Interval  1 Y)`

正例：

1.  `//分页查询`
2.  `select  *  from  LivingInfo  where watchId =useId and watchTime>=  Date_sub(now(),Interval  1 Y) limit offset，pageSize`
4.  `//如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页，`
5.  `select  *  from  LivingInfo  where watchId =useId and watchTime>=  Date_sub(now(),Interval  1 Y) limit 200  ;`

26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰。

反例：

1.  `select  *  from A inner`
2.  `join B on A.deptId = B.deptId;`

正例：

1.  `select memeber.name,deptment.deptName from A member inner`
2.  `join B deptment on member.deptId = deptment.deptId;`

27、尽可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

反例：

1.  ``deptName`  char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'`

正例：

1.  ``deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'`

理由：

因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。

28、为了提高group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。

反例：

1.  `select job，avg（salary）  from employee group  by job having job ='president'` 
2.  `or job =  'managent'`

正例：

1.  `select job，avg（salary）  from employee where job ='president'` 
2.  `or job =  'managent'  group  by job；`

29、如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效

反例：

1.  `select  *  from user where userid =123;`

image

正例：

1.  select  *  from user where userid ='123';

理由：

为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。

30、使用explain 分析你SQL的计划

日常开发写SQL的时候，尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL，尤其是走不走索引这一块。

1.  `explain select  *  from user where userid =10086  or age =18;`