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八種SQL錯誤用法分別是什么,相信很多沒有經驗的人對此束手無策,為此本文總結了問題出現的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。
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。
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。
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:
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:
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。
執行計劃:
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。
執行計劃簡化為:
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。
執行計劃顯示為全表掃描:
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。
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:
執行計劃為:
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。
新的執行計劃:
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:
確定從語義上查詢條件可以直接下推后,重寫如下:
執行計劃變為:
7、提前縮小范圍
先上初始 SQL 語句:
數為90萬,時間消耗為12秒。
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。
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。
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):
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。
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:
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 。
看完上述內容,你們掌握八種SQL錯誤用法分別是什么的方法了嗎?如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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