干貨：高效率sql規(guī)范化書寫標(biāo)準(zhǔn)sql語句編寫格式規(guī)范

干貨！SQL性能優(yōu)化，書寫高質(zhì)量SQL語句寫SQL語句的時候我們往往關(guān)注的是SQL的執(zhí)行結(jié)果，但是是否真的關(guān)注了SQL的執(zhí)行效率，是否注意了SQL的寫法規(guī)范？以下的干貨分享是在實際開發(fā)過程中總結(jié)的，希望對大家有所幫助！limit分頁優(yōu)化當(dāng)偏移量特別大時，limit效率會非常低。SELECT id FROM A LIMIT 1000,10 很快SELECT id FROM A LIMIT 90000,10 很慢方案一：select id from A order by id limit 90000,10;如果我們結(jié)合order by使用。很快，0.04秒就OK。 因為使用了id主鍵做索引！當(dāng)然，是否能夠使用索引還需要根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來定，這里只是為了提醒大家，在分頁的時候還需謹(jǐn)慎使用！方案二select id from A order by id between 90000 and 90010;利用limit 1 、top 1 取得一行有些業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行查詢操作時(特別是在根據(jù)某一字段DESC,取最大一筆).可以使用limit 1 或者 top 1 來終止數(shù)據(jù)庫索引繼續(xù)掃描整個表或索引。反例SELECT id FROM A LIKE 'abc%' 正例SELECT id FROM A LIKE 'abc%' limit 1任何情況都不要用 select * from table ，用具體的字段列表替換"*"，不要返回用不到的字段,避免全盤掃描！批量插入優(yōu)化反例INSERT into person(name,age) values('A',24)INSERT into person(name,age) values('B',24)INSERT into person(name,age) values('C',24)正例INSERT into person(name,age) values('A',24),('B',24),('C',24sql語句的優(yōu)化主要在于對索引的正確使用，而我們在開發(fā)中經(jīng)常犯的錯誤便是對表進(jìn)行全盤掃描，一來影響性能，而來耗費時間!like語句的優(yōu)化反例SELECT id FROM A WHERE name like '%abc%'由于abc前面用了“%”，因此該查詢必然走全表查詢,除非必要(模糊查詢需要包含abc)，否則不要在關(guān)鍵詞前加%正例SELECT id FROM A WHERE name like 'abc%'where子句使用 in 或 not in 的優(yōu)化sql語句中 in 和 not in 的使用請慎用！使用in 或者 not in 會丟棄索引，從而進(jìn)行全盤掃描！方案一：between 替換 in反例SELECT id FROM A WHERE num in (1,2,3) 正例SELECT id FROM A WHERE num between 1 and 3方案二：exist 替換 in注：關(guān)于exist和in的用法，片尾有彩蛋反例SELECT id FROM A WHERE num in (select num from B)正例SELECT num FROM A WHERE num exists (select 1 from B where B.num = A.num)方案三：left join 替換 in反例SELECT id FROM A WHERE num in (select num from B) 正例SELECT id FROM A LEFT JOIN B ON A.num = B.num復(fù)制代碼where子句使用or的優(yōu)化通常使用 union all 或 union 的方式替換“or”會得到更好的效果。where子句中使用了or關(guān)鍵字,索引將被放棄使用。反例SELECT id FROM A WHERE num = 10 or num = 20正例SELECT id FROM A WHERE num = 10 union all SELECT id FROM A WHERE num=20where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 的優(yōu)化反例SELECT id FROM A WHERE num IS NULL在where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 判斷，索引將被放棄使用，會進(jìn)行全表查詢。正例優(yōu)化成num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num沒有null值, IS NULL 的用法在實際業(yè)務(wù)場景下SQL使用率極高，我們應(yīng)注意避免全表掃描SELECT id FROM A WHERE num=0where子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作的優(yōu)化不要在where子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算數(shù)運算或其他表達(dá)式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。· 1SELECT id FROM A WHERE datediff(day,createdate,'2019-11-30')=0 優(yōu)化為SELECT id FROM A WHERE createdate>='2019-11-30' and createdate<'2019-12-1'· 2SELECT id FROM A WHERE year(addate) <2020優(yōu)化為SELECT id FROM A where addate<'2020-01-01'排序的索引問題mysql查詢只是用一個索引，因此如果where子句中已經(jīng)使用了索引的話，那么order by中的列是不會使用索引。因此數(shù)據(jù)庫默認(rèn)排序可以符合要求情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創(chuàng)建復(fù)合索引。盡量用 union all 替換 unionunion和union all的差異主要是前者需要將兩個（或者多個）結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的cpu運算，加大資源消耗及延遲。所以當(dāng)我們可以確認(rèn)不可能出現(xiàn)重復(fù)結(jié)果集或者不在乎重復(fù)結(jié)果集的時候，盡量使用union all而不是unionInner join 和 left join、right join、子查詢· 第一：inner join內(nèi)連接也叫等值連接是，left/rightjoin是外連接。SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id;SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id;SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A INNER JOIN ON A.id =B.id;經(jīng)過來之多方面的證實 inner join性能比較快，因為inner join是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少。但是我們要記得有些語句隱形的用到了等值連接，如：SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A,B WHERE A.id = B.id;推薦：能用inner join連接盡量使用inner join連接· 第二：子查詢的性能又比外連接性能慢，盡量用外連接來替換子查詢。反例mysql是先對外表A執(zhí)行全表查詢，然后根據(jù)uuid逐次執(zhí)行子查詢，如果外層表是一個很大的表，我們可以想象查詢性能會表現(xiàn)比這個更加糟糕。Select* from A where exists (select * from B where id>=3000 and A.uuid=B.uuid);執(zhí)行時間：2s左右正例Select* from A inner join B ON A.uuid=B.uuid where b.uuid>=3000; 這個語句執(zhí)行測試不到一秒；執(zhí)行時間：1s不到· 第三：使用JOIN時候，應(yīng)該用小的結(jié)果驅(qū)動大的結(jié)果left join 左邊表結(jié)果盡量小，如果有條件應(yīng)該放到左邊先處理，right join同理反向。如：反例Select * from A left join B A.id=B.ref_id where A.id>10正例select * from (select * from A wehre id >10) T1 left join B on T1.id=B.ref_id;exist 代替 in反例SELECT * from A WHERE id in ( SELECT id from B )正例SELECT * from A WHERE id EXISTS ( SELECT 1 from A.id= B.id )分析:in 是在內(nèi)存中遍歷比較exist 需要查詢數(shù)據(jù)庫，所以當(dāng)B的數(shù)據(jù)量比較大時，exists效率優(yōu)于in*in()只執(zhí)行一次，把B表中的所有id字段緩存起來，之后檢查A表的id是否與B表中的id相等，如果id相等則將A表的記錄加入到結(jié)果集中，直到遍歷完A表的所有記錄。In 操作的流程原理如同一下代碼 List resultSet=; Array A=(select * from A); Array B=(select id from B); for(int i=0;i<A.length;i+) for(int j=0;j<B.length;j+) if(Ai.id=Bj.id) resultSet.add(Ai); break; return resultSet;可以看出，當(dāng)B表數(shù)據(jù)較大時不適合使用in()，因為會把B表數(shù)據(jù)全部遍歷一次如：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那么最多有可能遍歷10000*1000000次，效率很差。再如：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那么最多有可能遍歷10000*100次，遍歷次數(shù)大大減少，效率大大提升。結(jié)論：in()適合B表比A表數(shù)據(jù)小的情況exist()會執(zhí)行A.length()次，執(zhí)行過程代碼如下List resultSet=;Array A=(select * from A);for(int i=0;i<A.length;i+) if(exists(Ai.id) /執(zhí)行select 1 from B where B.id=A.id是否有記錄返回 resultSet.add(Ai); return resultSet;當(dāng)B表比A表數(shù)據(jù)大時適合使用exists()，因為它沒有那么多遍歷操作，只需要再執(zhí)行一次查詢就行。如：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那么exists()會執(zhí)行10000次去判斷A表中的id是否與B表中的id相等。如：A表有10000條記錄，B表有100000000條記錄，那么exists()還是執(zhí)行10000次，因為它只執(zhí)行A.length次，可見B表數(shù)據(jù)越多，越適合exists()發(fā)揮效果。再如：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那么exists()還是執(zhí)行10000次，還不如使用in()遍歷10000*100次，因為in()是在內(nèi)存里遍歷比較，而exists()需要查詢數(shù)據(jù)庫，我們都知道查詢數(shù)據(jù)庫所消耗的性能更高，而內(nèi)存比較很快。 結(jié)論：exists()適合B表比A表數(shù)據(jù)大的情況