後端程式員必備：書寫高品質SQL的30條建議

前言

本文将結合執行個體demo，闡述30條有關于優化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盡量不要使用select *，而是select具體字段。

反例子：

select * from employee;

正例子：

select id，name from employee;

理由：

隻取需要的字段，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寫索引了，就會造成回表查詢。

2、如果知道查詢結果隻有一條或者隻要最大/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.

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;

反例：

select id，name from employee where name='jay'

正例

select id，name from employee where name='jay' limit 1;

理由：

加上limit 1後,隻要找到了對應的一條記錄,就不會繼續向下掃描了,效率将會大大提高。
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，進而提高性能,如果一個語句本身可以預知不用全表掃描，有沒有limit ，性能的差别并不大。

3、應盡量避免在where子句中使用or來連接配接條件

建立一個user表，它有一個普通索引userId，表結構如下：

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;

假設現在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的使用者，很容易有以下SQL

反例:

select * from user where userid=1 or age =18

正例：

//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

理由：

使用or可能會使索引失效，進而全表掃描。

對于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+合并

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，處于效率與成本考慮，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 實作，但是當偏移量特别大的時候，查詢效率就變得低下。

反例：

select id，name，age from employee limit 10000，10

正例：

//方案一：傳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：

理由：

當偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，因為Mysql并非是跳過偏移量直接去取後面的資料，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資料抛棄掉再傳回的。
如果使用優化方案一，傳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，建議跟業務讨論，有沒有必要查這麼後的分頁啦。因為絕大多數使用者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：

select userId，name from user where userId like '%123';

正例：

select userId，name from user where userId like '123%';

理由：

把%放前面，并不走索引，如下：

後端程式員必備：書寫高品質SQL的30條建議
把% 放關鍵字後面，還是會走索引的。如下：

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6、使用where條件限定要查詢的資料，避免傳回多餘的行

假設業務場景是這樣：查詢某個使用者是否是會員。曾經看過老的實作代碼是這樣。。。

反例：

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

正例：

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

理由：

需要什麼資料，就去查什麼資料，避免傳回不必要的資料，節省開銷。

7、盡量避免在索引列上使用mysql的内置函數

業務需求：查詢最近七天内登陸過的使用者(假設loginTime加了索引)

反例：

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();

正例：

explain select userId,loginTime from loginuser where loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

理由：

索引列上使用mysql的内置函數，索引失效

如果索引列不加内置函數，索引還是會走的。

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8、應盡量避免在where子句中對字段進行表達式操作，這将導緻系統放棄使用索引而進行全表掃

反例：

select * from user where age-1 =10；

正例：

select * from user where age =11；

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。。。

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

Inner join 内連接配接，在兩張表進行連接配接查詢時，隻保留兩張表中完全比對的結果集

left join 在兩張表進行連接配接查詢時，會傳回左表所有的行，即使在右表中沒有比對的記錄。

right join 在兩張表進行連接配接查詢時，會傳回右表所有的行，即使在左表中沒有比對的記錄。

都滿足SQL需求的前提下，推薦優先使用Inner join（内連接配接），如果要使用left join，左邊表資料結果盡量小，如果有條件的盡量放到左邊處理。

反例:

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

正例：

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

理由：

如果inner join是等值連接配接，或許傳回的行數比較少，是以性能相對會好一點。
同理，使用了左連接配接，左邊表資料結果盡量小，條件盡量放到左邊處理，意味着傳回的行數可能比較少。

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

反例：

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

正例：

//可以考慮分開兩條sql寫
select age,name from user where age <18;
select age,name from user where age >18;

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，一般遵循最左比對原則。

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

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;

反例：

select * from user where age = 10;

正例：

//符合最左比對原則
select * from user where userid=10 and age =10；
//符合最左比對原則
select * from user where userid =10;

理由：

當我們建立一個聯合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當于建立了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左比對原則。
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，盡量避免全表掃描。

反例：

select * from user where address ='深圳' order by age ;

正例：

添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)

13、如果插入資料過多，考慮批量插入。

反例：

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

正例：

//一次500批量插入，分批進行
insert into user(name,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(#{item.name},#{item.age})
</foreach>

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,電梯一次可以放适量的磚（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、在适當的時候，使用覆寫索引。

覆寫索引能夠使得你的SQL語句不需要回表，僅僅通路索引就能夠得到所有需要的資料，大大提高了查詢效率。

反例：

// like模糊查詢，不走索引了
select * from user where userid like '%123%'

正例：

//id為主鍵，那麼為普通索引，即覆寫索引登場了。
select id,name from user where userid like '%123%';

15、慎用distinct關鍵字

distinct 關鍵字一般用來過濾重複記錄，以傳回不重複的記錄。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：

SELECT DISTINCT * from user;

正例：

select DISTINCT name from user;

理由：

帶distinct的語句cpu時間和占用時間都高于不帶distinct的語句。因為當查詢很多字段時，如果使用distinct，資料庫引擎就會對資料進行比較，過濾掉重複資料，然而這個比較、過濾的過程會占用系統資源，cpu時間。

16、删除備援和重複索引

反例：

KEY `idx_userId` (`userId`)
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正例:

//删除userId索引，因為組合索引（A，B）相當于建立了（A）和（A，B）索引
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：

重複的索引需要維護，并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、如果資料量較大，優化你的修改/删除語句。

避免同時修改或删除過多資料，因為會造成cpu使用率過高，進而影響别人對資料庫的通路。

反例：

//一次删除10萬或者100萬+？
delete from user where id <100000;
//或者采用單一循環操作，效率低，時間漫長
for（User user：list）{
delete from user；
}

正例：

//分批進行删除,如每次500
delete user where id<500
delete product where id>=500 and id<1000；

理由：

一次性删除太多資料，可能會有lock wait timeout exceed的錯誤，是以建議分批操作。

18、where子句中考慮使用預設值代替null。

反例：

select * from user where age is not null;

正例：

//設定0為預設值
select * from user where age>0;

理由：

并不是說使用了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，換成預設值，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個以上的表連接配接

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

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:

select * from A where deptId in (select deptId from B);

這樣寫等價于：

先查詢部門表B

select deptId from B

再由部門deptId，查詢A的員工

select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成這樣的一個循環：

List<> resultSet ;
for(int i=0;i<B.length;i++) {
for(int j=0;j<A.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}

顯然，除了使用in，我們也可以用exists實作一樣的查詢功能，如下：

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

因為exists查詢的了解就是，先執行主查詢，獲得資料後，再放到子查詢中做條件驗證，根據驗證結果（true或者false），來決定主查詢的資料結果是否得意保留。

那麼，這樣寫就等價于：

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.

同理，可以抽象成這樣一個循環：

List<> resultSet ;
for(int i=0;i<A.length;i++) {
for(int j=0;j<B.length;j++) {
if(A[i].deptId==B[j].deptId) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}

資料庫最費勁的就是跟程式連結釋放。假設連結了兩次，每次做上百萬次的資料集查詢，查完就走，這樣就隻做了兩次；相反建立了上百萬次連結，申請連結釋放反複重複，這樣系統就受不了了。即mysql優化原則，就是小表驅動大表，小的資料集驅動大的資料集，進而讓性能更優。

是以，我們要選擇最外層循環小的，也就是，如果B的資料量小于A，适合使用in，如果B的資料量大于A，即适合選擇exist。

21、盡量用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：

select * from user where userid=1
union
select * from user where age = 10

正例：

select * from user where userid=1
union all
select * from user where age = 10

理由：

如果使用union，不管檢索結果有沒有重複，都會嘗試進行合并，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個以内。

索引并不是越多越好，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，是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、盡量使用數字型字段，若隻含數值資訊的字段盡量不要設計為字元型

反例：

`king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守護者Id'

正例：

`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護者Id'

理由：

相對于數字型字段，字元型會降低查詢和連接配接的性能，并會增加存儲開銷。

24、索引不适合建在有大量重複資料的字段上，如性别這類型資料庫字段。

因為SQL優化器是根據表中資料量來進行查詢優化的，如果索引列有大量重複資料，Mysql查詢優化器推算發現不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。

25、盡量避免向用戶端傳回過多資料量。

假設業務需求是，使用者請求檢視自己最近一年觀看過的直播資料。

反例：

//一次性查詢所有資料回來
select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)

正例：

//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，因為一般使用者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 ;

26、當在SQL語句中連接配接多個表時,請使用表的别名，并把别名字首于每一列上，這樣語義更加清晰。

反例：

select * from A inner
join B on A.deptId = B.deptId;

正例：

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

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

反例：

`deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

正例：

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

理由：

因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間。
其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段内搜尋，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：

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

正例：

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

29、如果字段類型是字元串，where時一定用引号括起來，否則索引失效

反例：

select * from user where userid =123;

正例：

select * from user where userid ='123';

理由：

為什麼第一條語句未加單引号就不走索引了呢？這是因為不加單引号時，是字元串跟數字的比較，它們類型不比對，MySQL會做隐式的類型轉換，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，盡量養成一個習慣吧。用explain分析一下你寫的SQL，尤其是走不走索引這一塊。

explain select * from user where userid =10086 or age =18;

個人公衆号

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