想提高SQL的質量嗎？看看高質量SQL的30條建議吧

前言

本文將結合實例demo，闡述30條有關於優化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。

1、查詢SQL儘量不要使用select *，而是select具體字段。

反例子：

<code>
select
 * 
from
 employee; /<code>

正例子：

<code>
select
 
id
，
name
 
from
 employee; /<code>

理由：

• 只取需要的字段，節省資源、減少網絡開銷。
• select * 進行查詢時，很可能就不會使用到覆蓋索引了，就會造成回表查詢。

2、如果知道查詢結果只有一條或者只要最大/最小一條記錄，建議用limit 1

假設現在有employee員工表，要找出一個名字叫jay的人.

<code>
CREATE
 
TABLE
 
`employee`
 (  
      
`id`
 
int
(
11
) 
NOT
 
NULL
,  
      
`name`
 
varchar
(
255
) 
DEFAULT
 
NULL
,  
      
`age`
 
int
(
11
) 
DEFAULT
 
NULL
,  
      
`date`
 datetime 
DEFAULT
 
NULL
,  
      
`sex`
  
int
(
1
) 
DEFAULT
 
NULL
,  
      PRIMARY 
KEY
 (
`id`
)  
    ) 
ENGINE
=
InnoDB
 
DEFAULT
 
CHARSET
=utf8; /<code>

反例：

<code>
select
 
id
，
name
 
from
 employee 
where
 
name
\=
'jay'
/<code>

正例

<code>
select
 
id
，
name
 
from
 employee  
where
 
name
=
'jay'
 
limit
 
1
; /<code>

理由：

• 加上limit 1後,只要找到了對應的一條記錄,就不會繼續向下掃描了,效率將會大大提高。
• 當然，如果name是唯一索引的話，是不必要加上limit 1了，因為limit的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高性能,如果一個語句本身可以預知不用全表掃描，有沒有limit ，性能的差別並不大。

3、應儘量避免在where子句中使用or來連接條件

新建一個user表，它有一個普通索引userId，表結構如下：

<code>
CREATE
 
TABLE
 
`user`
 (  
      
`id`
 
int 
(
11
) 
NOT
 
NULL
 AUTO_INCREMENT,  
      
`userId`
 
int
(
11
) 
NOT
 
NULL
,  
      
`age`
 
int
(
11
) 
NOT
 
NULL
,  
      
`name`
 
varchar
(
255
) 
NOT
 
NULL
, 
      PRIMARY 
KEY
 (
`id`
),  
      
KEY
 
`idx_userId`
 (
`userId`
)  
    ) 
ENGINE
=
InnoDB 
 
DEFAULT
 
CHARSET
=utf8; /<code>

假設現在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的用戶，很容易有以下SQL

反例:

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid=
1
 
or
 age =
18
/<code>

正例：

<code>//使用union all  
  
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid=
1
   
  
union
 
all
  
  
select
 * 
from
  
user
 
where
 age = 
18
  
  //或者分開兩條
sql
寫：  
  
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid=
1
  
  
select
 * 
from
 
user
 
where
 age = 
18
 /<code>

理由：

• 使用or可能會使索引失效，從而全表掃描。

對於or+沒有索引的age這種情況，假設它走了userId的索引，但是走到age查詢條件時，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合併如果它一開始就走全表掃描，直接一遍掃描就完事。mysql是有優化器的，處於效率與成本考慮，遇到or條件，索引可能失效，看起來也合情合理。

4、優化limit分頁

我們日常做分頁需求時，一般會用 limit 實現，但是當偏移量特別大的時候，查詢效率就變得低下。

反例：

<code>
select
 
id
，
name
，age 
from
 employee 
limit
 
10000
，
10
 /<code>

正例：

<code>//方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)  
select
 
id
，
name
 
from
 employee 
where
 
id
>
10000
 
limit 
 
10.
  
//方案二：
order
 
by
 + 索引  
select
 
id
，
name
 
from
 employee 
order
 
by
 
id
  
limit
 
10000
，
10
  
//方案三：在業務允許的情況下限制頁數：/<code>

理由：

• 當偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，因為Mysql並非是跳過偏移量直接去取後面的數據，而是先把偏移量+要取的條數，然後再把前面偏移量這一段的數據拋棄掉再返回的。
• 如果使用優化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量），這樣可以跳過偏移量，效率提升不少。
• 方案二使用order by+索引，也是可以提高查詢效率的。
• 方案三的話，建議跟業務討論，有沒有必要查這麼後的分頁啦。因為絕大多數用戶都不會往後翻太多頁。

5、優化你的like語句

日常開發中，如果用到模糊關鍵字查詢，很容易想到like，但是like很可能讓你的索引失效。

反例：

<code>
select
 userId，
name
 
from
 
user
 
where
 userId 
like
 
'%123'
; /<code>

正例：

<code>
select
 userId，
name
 
from
 
user
 
where
 userId  
like
 
'123%'
; /<code>

理由：

• 把%放前面，並不走索引，如下：

• 把% 放關鍵字後面，還是會走索引的。如下：

6、使用where條件限定要查詢的數據，避免返回多餘的行

假設業務場景是這樣：查詢某個用戶是否是會員。曾經看過老的實現代碼是這樣。。。

反例：

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

正例：

<code>Long userId = sqlMap.queryObject("
select
 userId 
from
 
user
 
where
 userId=
'userId'
 
and
 isVip=
'1'
 
")  
   boolean isVip = userId！=null; 
/<code>

理由：

• 需要什麼數據，就去查什麼數據，避免返回不必要的數據，節省開銷。

7、儘量避免在索引列上使用mysql的內置函數

業務需求：查詢最近七天內登陸過的用戶(假設loginTime加了索引)

反例：

<code>
select
 userId,loginTime 
from
 loginuser 
where
 
Date
\_ADD(loginTime,
Interval
 
7
 
DAY
) \>\=
now
();/<code>

正例：

<code>
explain
  
select
 userId,loginTime 
from
 loginuser 
where
  loginTime \>\= 
Date
\_ADD(
NOW
(),
INTERVAL
 - 
7 
 
DAY
);/<code>

理由：

• 索引列上使用mysql的內置函數，索引失效

• 如果索引列不加內置函數，索引還是會走的。

8、應儘量避免在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：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 age
-1
 =
10
； /<code>

正例：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 age =
11
； /<code>

理由：

• 雖然age加了索引，但是因為對它進行運算，索引直接迷路了。。。

9、Inner join 、left join、right join，優先使用Inner join，如果是left join，左邊表結果儘量小

• Inner join 內連接，在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結果集
• left join 在兩張表進行連接查詢時，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。
• right join 在兩張表進行連接查詢時，會返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。

都滿足SQL需求的前提下，推薦優先使用Inner join（內連接），如果要使用left join，左邊表數據結果儘量小，如果有條件的儘量放到左邊處理。

反例:

<code>
select
 * 
from
 tab1 t1 
left
 
join
 tab2 t2  
on
 t1.size = t2.size 
where
 t1.id>
2 
;/<code>

正例：

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

理由：

• 如果inner join是等值連接，或許返回的行數比較少，所以性能相對會好一點。
• 同理，使用了左連接，左邊表數據結果儘量小，條件儘量放到左邊處理，意味著返回的行數可能比較少。

10、應儘量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

反例：

<code>
select
 age,
name
  
from
 
user
 
where
 age <>
18
; /<code>

正例：

<code>    
select
 age,
name
  
from
 
user
 
where
 age <
18
;  
    
select
 age,
name
  
from
 
user
 
where
 age >
18
; /<code>

理由：

• 使用!=和
  <>很可能會讓索引失效

11、使用聯合索引時，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則。

表結構：（有一個聯合索引idxuseridage，userId在前，age在後）

<code>
CREATE
 
TABLE
 
`user`
 (  
      
`id`
 
int
(
11
) 
NOT
 
NULL
 AUTO_INCREMENT,  
      
`userId`
 
int
(
11
) 
NOT
 
NULL
,  
      
`age`
 
int
(
11
) 
DEFAULT
 
NULL 
,  
      
`name`
 
varchar
(
255
) 
NOT
 
NULL
,  
      PRIMARY 
KEY
 (
`id`
),  
      
KEY
 
`idx_userid_age`
 (
`userId`
,
`age`
) 
USING
 BTREE  
    ) 
ENGINE
=
InnoDB
 AUTO_INCREMENT=
2
 
DEFAULT
 
CHARSET
=utf8; /<code>

反例：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 age = 
10
; /<code>

正例：

<code> //符合最左匹配原則    
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid =
10
; /<code>

理由：

• 當我們創建一個聯合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當於創建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左匹配原則。
• 聯合索引不滿足最左原則，索引一般會失效，但是這個還跟Mysql優化器有關的。

12、對查詢進行優化，應考慮在where及order by涉及的列上建立索引，儘量避免全表掃描。

反例：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 address =
'深圳'
 
order
 
by
 age ; /<code>

正例：

<code>添加索引     
alter
 
table
 
user
 
add
 
index
 idx_address_age (address,age) /<code>

13、如果插入數據過多，考慮批量插入。

反例：

<code>
for
(User 
u 
:list){    
  
INSERT
 
into
 
user
(name,age) 
values
(#name#,#age#)  
} /<code>

正例：

<code>//一次500批量插入，分批進行    
   
insert
 
into
 
user
(
name
,age) 
values
    
  "list"item=
"item"
index
=
"index"
separator=
","
>       
    ( 
   /<code>

理由：

• 批量插入性能好，更加省時間

打個比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次可以放適量的磚（最多放500）,你可以選擇一次運送一塊磚,也可以一次運送500塊磚,你覺得哪個時間消耗大?

14、在適當的時候，使用覆蓋索引。

覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數據，大大提高了查詢效率。

反例：

<code> 
select
 * 
from
 user 
where
 userid like 
'%123%'
 /<code>

正例：

<code>//id為主鍵，那麼為普通索引，即覆蓋索引登場了。   
select
 
id
,
name
 
from
 
user
 
where
 userid 
like
 
'%123%'
; /<code>

15、慎用distinct關鍵字

distinct 關鍵字一般用來過濾重複記錄，以返回不重複的記錄。在查詢一個字段或者很少字段的情況下使用時，給查詢帶來優化效果。但是在字段很多的時候使用，卻會大大降低查詢效率。

反例：

<code>
SELECT
 
DISTINCT
 * 
from
  
user
; /<code> 

正例：

<code>
select
 
DISTINCT
 
name
 
from
 
user
; /<code>

理由：

• 帶distinct的語句cpu時間和佔用時間都高於不帶distinct的語句。因為當查詢很多字段時，如果使用distinct，數據庫引擎就會對數據進行比較，過濾掉重複數據，然而這個比較、過濾的過程會佔用系統資源，cpu時間。

16、刪除冗餘和重複索引

反例：

<code>KEY 
`idx_userId`
 (
`userId`
)         
KEY 
`idx_userId_age`
 (
`userId`
,
`age`
) /<code>

正例:

<code> 
KEY
 `
idx_userId_age
` (
`userId`
,
`age`
) /<code>

理由：

• 重複的索引需要維護，並且優化器在優化查詢的時候也需要逐個地進行考慮，這會影響性能的。

17、如果數據量較大，優化你的修改/刪除語句。

避免同時修改或刪除過多數據，因為會造成cpu利用率過高，從而影響別人對數據庫的訪問。

反例：

<code> 
delete
 
from
 user where id <
100000
;    
 
for
（User user：list）{
  
delete
 
from
 user；    
} /<code> 

正例：

<code>//分批進行刪除,如每次500  
delete
 
user
 
where
 
id
<
500
  
delete
 product 
where
 
id
>=
500
 
and
 
id
<
1000
； /<code>

理由：

• 一次性刪除太多數據，可能會有lock wait timeout exceed的錯誤，所以建議分批操作。

18、where子句中考慮使用默認值代替null。

反例：

<code> 
select
 * 
from
 
user
 
where
 age 
is
 
not
 
null
; /<code>

正例：

<code>//設置0為默認值 
select
 *  
from
 
user
 
where
 age>
0
; /<code>

理由：

• 並不是說使用了is null 或者 is not null 就會不走索引了，這個跟mysql版本以及查詢成本都有關。

如果mysql優化器發現，走索引比不走索引成本還要高，肯定會放棄索引，這些條件 ！=，>isnull，isnotnull經常被認為讓索引失效，其實是因為一般情況下，查詢的成本高，優化器自動放棄索引的。

• 如果把null值，換成默認值，很多時候讓走索引成為可能，同時，表達意思會相對清晰一點。

19、不要有超過5個以上的表連接

• 連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。
• 把連接表拆開成較小的幾個執行，可讀性更高。
• 如果一定需要連接很多表才能得到數據，那麼意味著糟糕的設計了。

20、exist&in的合理利用

假設表A表示某企業的員工表，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下SQL:

<code>
select
 * 
from
 A 
where
 deptId 
in
 (
 
select
 deptId 
from
 B
)
; /<code>

這樣寫等價於：

先查詢部門表B

<code>
select
 deptId 
from
 B/<code>

再由部門deptId，查詢A的員工

<code>
select
 * 
from
 A 
where
 A.deptId = B.deptId/<code>

可以抽象成這樣的一個循環：

<code>List<> resultSet ;        
for
(
int
 i=
0
;ifor(
int
 j=
0
;jif(A[i].id==B[j].id) {    
      resultSet.
add
(A[i]);  
      
break
;          
    }  
  }
} /<code>

顯然，除了使用in，我們也可以用exists實現一樣的查詢功能，如下：

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

因為exists查詢的理解就是，先執行主查詢，獲得數據後，再放到子查詢中做條件驗證，根據驗證結果（true或者false），來決定主查詢的數據結果是否得意保留。

那麼，這樣寫就等價於：

<code>
select
 * 
from
 A,先從A表做循環
select
 * 
from
 B 
where
 A.deptId = B.deptId,再從B表做循環./<code>

同理，可以抽象成這樣一個循環：

<code>List<> resultSet ;        
for
(
int
 i=
0
;ifor(
int
 j=
0
;jif(A[i].deptId==B[j].deptId) {      
      resultSet.
add
(A[i]); 
      
break
;      
    } 
  }
} /<code>

數據庫最費勁的就是跟程序鏈接釋放。假設鏈接了兩次，每次做上百萬次的數據集查詢，查完就走，這樣就只做了兩次；相反建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反覆重複，這樣系統就受不了了。即mysql優化原則，就是小表驅動大表，小的數據集驅動大的數據集，從而讓性能更優。

因此，我們要選擇最外層循環小的，也就是，如果B的數據量小於A，適合使用in，如果B的數據量大於A，即適合選擇exist。

21、儘量用union all替換 union

如果檢索結果中不會有重複的記錄，推薦union all 替換 union。

反例：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid=
1
 
union
    
select
 * 
from
 
user 
 
where
 age = 
10
/<code>

正例：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid=
1
union
 
all
 
select
 * 
from
 
user
 
where
 age = 
10
/<code>

理由：

• 如果使用union，不管檢索結果有沒有重複，都會嘗試進行合併，然後在輸出最終結果前進行排序。如果已知檢索結果沒有重複記錄，使用union all 代替union，這樣會提高效率。

22、索引不宜太多，一般5個以內。

• 索引並不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率，但是也降低了插入和更新的效率。
• insert或update時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來定。
• 一個表的索引數最好不要超過5個，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要。

23、儘量使用數字型字段，若只含數值信息的字段儘量不要設計為字符型

反例：

<code>
`king_id`
 varchar（
20
） NOT NULL COMMENT 
'守護者Id'
 /<code>

正例：

<code>
`king_id`
 
int
(
11
) NOT NULL COMMENT 
'守護者Id'
 /<code> 

理由：

• 相對於數字型字段，字符型會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。

24、索引不適合建在有大量重複數據的字段上，如性別這類型數據庫字段。

因為SQL優化器是根據表中數據量來進行查詢優化的，如果索引列有大量重複數據，Mysql查詢優化器推算髮現不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。

25、儘量避免向客戶端返回過多數據量。

假設業務需求是，用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數據。

反例：

<code>//一次性查詢所有數據回來   
select
 * 
from
 LivingInfo 
where
 watchId =useId 
and
 watchTime >= 
Date_sub 
(
now
(),
Interval
 
1
 Y) /<code>

正例：

<code>//分頁查詢    
select
 * 
from
 LivingInfo 
where
 watchId =useId 
and
 watchTime>= 
Date_sub
(
now
(),
Interval
 
1
 Y) 
limit
 
offset
，pageSize    
//如果是前端分頁，可以先查詢前兩百條記錄，因為一般用戶應該也不會往下翻太多頁，   
select
 * 
from
 LivingInfo 
where
 watchId =useId 
and
 watchTime>= 
Date_sub
(
now
(),
Interval
 
1 
 Y) 
limit
 
200
 ; /<code>

26、當在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名，並把別名前綴於每一列上，這樣語義更加清晰。

反例：

<code>
select
  * 
from
 A 
inner
 
join
 B 
on
 A.deptId = B.deptId; /<code>

正例：

<code>
select
  memeber.name,deptment.deptName 
from
 A 
member
 
inner
    
join
 B deptment 
on
 member.deptId = deptment.deptId; /<code>

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

反例：

<code>`deptName` 
char
(
100
) DEFAULT 
NULL
 COMMENT 
'部門名稱'
 /<code>

正例：

<code>`deptName` varchar(
100
) 
DEFAULT
 
NULL
 COMMENT 
'部門名稱'
 
理由：/<code>

• 因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間。
• 其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索，效率更高。

28、為了提高group by 語句的效率，可以在執行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉。

反例：

<code>
select
 job，
avg
（salary）  
from
 employee  
group
 
by
 job 
having
 job =
'president'
    
or
 job = 
'managent'
/<code>

正例：

<code>
select
 job，
avg
（salary） 
from
 employee 
where
 job =
'president'
   
or
 job = 
'managent'
 
group
 
by
 job； /<code>

29、如果字段類型是字符串，where時一定用引號括起來，否則索引失效

反例：

<code>
select
 * 
from 
 
user
 
where
 userid =
123
; /<code>

正例：

<code>
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid =
'123' 
; /<code>

理由：

• 為什麼第一條語句未加單引號就不走索引了呢？這是因為不加單引號時，是字符串跟數字的比較，它們類型不匹配，MySQL會做隱式的類型轉換，把它們轉換為浮點數再做比較。

30、使用explain 分析你SQL的計劃

日常開發寫SQL的時候，儘量養成一個習慣吧。用explain分析一下你寫的SQL，尤其是走不走索引這一塊。

<code>
explain
 
select
 * 
from
 
user
 
where
 userid =
10086
 
or
 age =
18
; /<code>

原文：https://segmentfault.com/a/1190000022389741