干货:高效率sql规范化书写标准sql语句编写格式规范.docx

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1、干货!SQL性能优化,书写高质量SQL语句写SQL语句的时候我们往往关注的是SQL的执行结果,但是是否真的关注了SQL的执行效率,是否注意了SQL的写法规范?以下的干货分享是在实际开发过程中总结的,希望对大家有所帮助!limit分页优化当偏移量特别大时,limit效率会非常低。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;如果我们结合order by使用。很快,0.04秒就OK。 因为使用了id主键做索引!当然,

2、是否能够使用索引还需要根据业务逻辑来定,这里只是为了提醒大家,在分页的时候还需谨慎使用!方案二select id from A order by id between 90000 and 90010;利用limit 1 、top 1 取得一行有些业务逻辑进行查询操作时(特别是在根据某一字段DESC,取最大一笔).可以使用limit 1 或者 top 1 来终止数据库索引继续扫描整个表或索引。反例SELECT id FROM A LIKE abc% 正例SELECT id FROM A LIKE abc% limit 1任何情况都不要用 select * from table ,用具体的字段列表

3、替换*,不要返回用不到的字段,避免全盘扫描!批量插入优化反例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语句的优化主要在于对索引的正确使用,而我们在开发中经常犯的错误便是对表进行全盘扫描,一来影响性能,而来耗费时间!like语句的优化反例SELECT id FROM A WHER

4、E name like %abc%由于abc前面用了“%”,因此该查询必然走全表查询,除非必要(模糊查询需要包含abc),否则不要在关键词前加%正例SELECT id FROM A WHERE name like abc%where子句使用 in 或 not in 的优化sql语句中 in 和 not in 的使用请慎用!使用in 或者 not in 会丢弃索引,从而进行全盘扫描!方案一:between 替换 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:exi

5、st 替换 in注:关于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 替换 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复制代码where子句使用or的优化通常使用 union

6、 all 或 union 的方式替换“or”会得到更好的效果。where子句中使用了or关键字,索引将被放弃使用。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 的优化反例SELECT id FROM A WHERE num IS NULL在where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 判断,索引将被放弃使用,会进行全表查询

7、。正例优化成num上设置默认值0,确保表中num没有null值, IS NULL 的用法在实际业务场景下SQL使用率极高,我们应注意避免全表扫描SELECT id FROM A WHERE num=0where子句中对字段进行表达式操作的优化不要在where子句中的“=”左边进行函数、算数运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。 1SELECT id FROM A WHERE datediff(day,createdate,2019-11-30)=0 优化为SELECT id FROM A WHERE createdate=2019-11-30 and createdate201

8、9-12-1 2SELECT id FROM A WHERE year(addate) 2020优化为SELECT id FROM A where addate=3000 and A.uuid=B.uuid);执行时间:2s左右正例Select* from A inner join B ON A.uuid=B.uuid where b.uuid=3000; 这个语句执行测试不到一秒;执行时间:1s不到 第三:使用JOIN时候,应该用小的结果驱动大的结果left join 左边表结果尽量小,如果有条件应该放到左边先处理,right join同理反向。如:反例Select * from A lef

9、t join B A.id=B.ref_id where A.id10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 是在内存中遍历比较exist 需要查询数据库,所以当B的数据量比较大时,exists效率优于in*in()只执行一

10、次,把B表中的所有id字段缓存起来,之后检查A表的id是否与B表中的id相等,如果id相等则将A表的记录加入到结果集中,直到遍历完A表的所有记录。In 操作的流程原理如同一下代码 List resultSet=; Array A=(select * from A); Array B=(select id from B); for(int i=0;iA.length;i+) for(int j=0;jB.length;j+) if(Ai.id=Bj.id) resultSet.add(Ai); break; return resultSet;可以看出,当B表数据较大时不适合使用in(),因为会把

11、B表数据全部遍历一次如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么最多有可能遍历10000*1000000次,效率很差。再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么最多有可能遍历10000*100次,遍历次数大大减少,效率大大提升。结论:in()适合B表比A表数据小的情况exist()会执行A.length()次,执行过程代码如下List resultSet=;Array A=(select * from A);for(int i=0;iA.length;i+) if(exists(Ai.id) /执行select 1 from B where B.id=A.id是否有

12、记录返回 resultSet.add(Ai); return resultSet;当B表比A表数据大时适合使用exists(),因为它没有那么多遍历操作,只需要再执行一次查询就行。如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么exists()会执行10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等。如:A表有10000条记录,B表有100000000条记录,那么exists()还是执行10000次,因为它只执行A.length次,可见B表数据越多,越适合exists()发挥效果。再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么exists()还是执行10000次,还不如使用in()遍历10000*100次,因为in()是在内存里遍历比较,而exists()需要查询数据库,我们都知道查询数据库所消耗的性能更高,而内存比较很快。 结论:exists()适合B表比A表数据大的情况

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