SQL 优化极简法则,还有谁不会?
SQL数据库开发
共 6806字,需浏览 14分钟
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2020-10-31 00:19
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法则一:只返回需要的结果 法则二:确保查询使用了正确的索引 法则三:尽量避免使用子查询 法则四:不要使用 OFFSET 实现分页 法则五:了解 SQL 子句的逻辑执行顺序 总结
法则一:只返回需要的结果
法则二:确保查询使用了正确的索引
经常出现在 WHERE 条件中的字段建立索引可以避免全表扫描; 将 ORDER BY 排序的字段加入到索引中,可以避免额外的排序操作; 多表连接查询的关联字段建立索引,可以提高连接查询的性能; 将 GROUP BY 分组操作字段加入到索引中,可以利用索引完成分组。
在 WHERE 子句中对索引字段进行表达式运算或者使用函数都会导致索引失效,这种情况还包括字段的数据类型不匹配,例如字符串和整数进行比较; 使用 LIKE 匹配时,如果通配符出现在左侧无法使用索引。对于大型文本数据的模糊匹配,应该考虑数据库提供的全文检索功能,甚至专门的全文搜索引擎(Elasticsearch 等); 如果 WHERE 条件中的字段上创建了索引,尽量设置为 NOT NULL;不是所有数据库使用 IS [NOT] NULL 判断时都可以利用索引。
法则三:尽量避免使用子查询
EXPLAIN ANALYZE
SELECT emp_id, emp_name
FROM employee e
WHERE salary > (
SELECT AVG(salary)
FROM employee
WHERE dept_id = e.dept_id);
-> Filter: (e.salary > (select #2)) (cost=2.75 rows=25) (actual time=0.232..4.401 rows=6 loops=1)
-> Table scan on e (cost=2.75 rows=25) (actual time=0.099..0.190 rows=25 loops=1)
-> Select #2 (subquery in condition; dependent)
-> Aggregate: avg(employee.salary) (actual time=0.147..0.149 rows=1 loops=25)
-> Index lookup on employee using idx_emp_dept (dept_id=e.dept_id) (cost=1.12 rows=5) (actual time=0.068..0.104 rows=7 loops=25)
EXPLAIN ANALYZE
SELECT e.emp_id, e.emp_name
FROM employee e
JOIN (SELECT dept_id, AVG(salary) AS dept_average
FROM employee
GROUP BY dept_id) t
ON e.dept_id = t.dept_id
WHERE e.salary > t.dept_average;
-> Nested loop inner join (actual time=0.722..2.354 rows=6 loops=1)
-> Table scan on e (cost=2.75 rows=25) (actual time=0.096..0.205 rows=25 loops=1)
-> Filter: (e.salary > t.dept_average) (actual time=0.068..0.076 rows=0 loops=25)
-> Index lookup on t using (dept_id=e.dept_id) (actual time=0.011..0.015 rows=1 loops=25)
-> Materialize (actual time=0.048..0.057 rows=1 loops=25)
-> Group aggregate: avg(employee.salary) (actual time=0.228..0.510 rows=5 loops=1)
-> Index scan on employee using idx_emp_dept (cost=2.75 rows=25) (actual time=0.181..0.348 rows=25 loops=1)
法则四:不要使用 OFFSET 实现分页
-- MySQL
SELECT *
FROM large_table
ORDER BY id
LIMIT 10 OFFSET N;
-- MySQL
SELECT *
FROM large_table
WHERE id > last_id
ORDER BY id
LIMIT 10;
法则五:了解 SQL 子句的逻辑执行顺序
(6)SELECT [DISTINCT | ALL] col1, col2, agg_func(col3) AS alias
(1) FROM t1 JOIN t2
(2) ON (join_conditions)
(3) WHERE where_conditions
(4) GROUP BY col1, col2
(5)HAVING having_condition
(7) UNION [ALL]
...
(8) ORDER BY col1 ASC,col2 DESC
(9)OFFSET m ROWS FETCH NEXT num_rows ROWS ONLY;
首先,FROM 和 JOIN 是 SQL 语句执行的第一步。它们的逻辑结果是一个笛卡尔积,决定了接下来要操作的数据集。注意逻辑执行顺序并不代表物理执行顺序,实际上数据库在获取表中的数据之前会使用 ON 和 WHERE 过滤条件进行优化访问; 其次,应用 ON 条件对上一步的结果进行过滤并生成新的数据集; 然后,执行 WHERE 子句对上一步的数据集再次进行过滤。WHERE 和 ON 大多数情况下的效果相同,但是外连接查询有所区别,我们将会在下文给出示例; 接着,基于 GROUP BY 子句指定的表达式进行分组;同时,对于每个分组计算聚合函数 agg_func 的结果。经过 GROUP BY 处理之后,数据集的结构就发生了变化,只保留了分组字段和聚合函数的结果; 如果存在 GROUP BY 子句,可以利用 HAVING 针对分组后的结果进一步进行过滤,通常是针对聚合函数的结果进行过滤; 接下来,SELECT 可以指定要返回的列;如果指定了 DISTINCT 关键字,需要对结果集进行去重操作。另外还会为指定了 AS 的字段生成别名; 如果还有集合操作符(UNION、INTERSECT、EXCEPT)和其他的 SELECT 语句,执行该查询并且合并两个结果集。对于集合操作中的多个 SELECT 语句,数据库通常可以支持并发执行; 然后,应用 ORDER BY 子句对结果进行排序。如果存在 GROUP BY 子句或者 DISTINCT 关键字,只能使用分组字段和聚合函数进行排序;否则,可以使用 FROM 和 JOIN 表中的任何字段排序; 最后,OFFSET 和 FETCH(LIMIT、TOP)限定了最终返回的行数。
-- 错误示例
SELECT emp_name AS empname
FROM employee
WHERE empname ='张飞';
-- GROUP BY 错误示例
SELECT dept_id, emp_name, AVG(salary)
FROM employee
GROUP BY dept_id;
?如果使用了 GROUP BY 分组,之后的 SELECT、ORDER BY 等只能引用分组字段或者聚合函数;否则,可以引用 FROM 和 JOIN 表中的任何字段。
SELECT e.emp_name, d.dept_name
FROM employee e
LEFT JOIN department d ON (e.dept_id = d.dept_id)
WHERE e.emp_name ='张飞';
emp_name|dept_name|
--------|---------|
张飞 |行政管理部|
SELECT e.emp_name, d.dept_name
FROM employee e
LEFT JOIN department d ON (e.dept_id = d.dept_id AND e.emp_name ='张飞');
emp_name|dept_name|
--------|---------|
刘备 | [NULL]|
关羽 | [NULL]|
张飞 |行政管理部|
诸葛亮 | [NULL]|
...
总结
来源:blog.csdn.net/horses/article/details/105695431
——End——
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