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    8种常被忽视的SQL错误用法,你有没有踩过坑?

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    发表于 2020-6-10 09:13:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条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 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时,程序员仍然会抱怨:我只取10条记录为什么还是慢?要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始,即使有索引也需要从头计算一次。
    出现这种性能问题,多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页,或者大数据分批导出等场景下,是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下:

    在新设计下查询时间基本固定,不会随着数据量的增长而发生变化。
    02. 隐式转换SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句:

    其中字段 bpn 的定义为 varchar(20),MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段,索引失效。上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数,而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂,使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。
    虽然 MySQL5.6 引入了物化特性,但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。
    比如下面 UPDATE 语句,MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY),其执行时间可想而知。

    执行计划:

    重写为 JOIN 之后,子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED,执行速度大大加快,从7秒降低到2毫秒

    执行计划简化为:

    04. 混合排序MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景,还是有机会使用特殊方法提升性能的。

    执行计划显示为全表扫描:

    由于 is_reply 只有0和1两种状态,我们按照下面的方法重写后,执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

    05. EXISTS语句MySQL 对待 EXISTS 子句时,仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句:

    执行计划为:

    去掉 exists 更改为 join,能够避免嵌套子查询,将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

    新的执行计划:

    06. 条件下推

    • 聚合子查询;
    • 含有 LIMIT 的子查询;
    • UNION 或 UNION ALL 子查询;
    • 输出字段中的子查询;
    如下面的语句,从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后


    确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:
    执行计划变为:

    07. 提前缩小范围先上初始 SQL 语句:

    数为90万,时间消耗为12秒。

    由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表,因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下,执行时间缩小为1毫秒左右。

    再检查执行计划:子查询物化后(select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万,但是利用了索引以及 LIMIT 子句后,实际执行时间变得很小。

    再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件):

    那么该语句还存在其它问题吗?不难看出子查询 c 是全表聚合查询,在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。
    其实对于子查询 c,左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下,执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

    但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销,还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写:
    总结

    数据库编译器产生执行计划,决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务,所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。上述提到的多数场景,在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性,才能避规其短处,写出高性能的SQL语句。
    程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时,要把算法的思想或意识带进来。编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。
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