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lol爱游戏体育:后端程序员必备:书写高质量SQL的30条建议

发布时间:2022-07-11 06:39:04 来源:lol爱游戏电子 作者:lol爱游戏网站

  本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。

  加上limit 1后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高。

  当然,如果name是唯一索引的话,是不必要加上limit 1了,因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描,从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描,有没有limit ,性能的差别并不大。

  假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户,很容易有以下SQL

  对于or+没有索引的age这种情况,假设它走了userId的索引,但是走到age查询条件时,它还得全表扫描,也就是需要三步过程:全表扫描+索引扫描+合并 如果它一开始就走全表扫描,直接一遍扫描就完事。mysql是有优化器的,处于效率与成本考虑,遇到or条件,索引可能失效,看起来也合情合理。

  我们日常做分页需求时,一般会用 limit 实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。

  当偏移量最大的时候,查询效率就会越低,因为Mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据,而是先把偏移量+要取的条数,然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。

  如果使用优化方案一,返回上次最大查询记录(偏移量),这样可以跳过偏移量,效率提升不少。

  方案三的话,建议跟业务讨论,有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

  日常开发中,如果用到模糊关键字查询,很容易想到like,但是like很可能让你的索引失效。

  假设业务场景是这样:查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。。。

  9、Inner join 、left join、right join,优先使用Inner join,如果是left join,左边表结果尽量小

  Inner join 内连接,在两张表进行连接查询时,只保留两张表中完全匹配的结果集

  left join 在两张表进行连接查询时,会返回左表所有的行,即使在右表中没有匹配的记录。

  right join 在两张表进行连接查询时,会返回右表所有的行,即使在左表中没有匹配的记录。

  都满足SQL需求的前提下,推荐优先使用Inner join(内连接),如果要使用left join,左边表数据结果尽量小,如果有条件的尽量放到左边处理。

  如果inner join是等值连接,或许返回的行数比较少,所以性能相对会好一点。

  同理,使用了左连接,左边表数据结果尽量小,条件尽量放到左边处理,意味着返回的行数可能比较少。

  10、应尽量避免在where子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

  当我们创建一个联合索引的时候,如(k1,k2,k3),相当于创建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引,这就是最左匹配原则。

  联合索引不满足最左原则,索引一般会失效,但是这个还跟Mysql优化器有关的。

  12、对查询进行优化,应考虑在where及order by涉及的列上建立索引,尽量避免全表扫描。

  打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖(最多放500),你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500块砖,你觉得哪个时间消耗大?

  覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表,仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据,大大提高了查询效率。

  distinct 关键字一般用来过滤重复记录,以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时,给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用,却会大大降低查询效率。

  避免同时修改或删除过多数据,因为会造成cpu利用率过高,从而影响别人对数据库的访问。

  如果mysql优化器发现,走索引比不走索引成本还要高,肯定会放弃索引,这些条件!=,isnull,isnotnull经常被认为让索引失效,其实是因为一般情况下,查询的成本高,优化器自动放弃索引的。

  假设表A表示某企业的员工表,表B表示部门表,查询所有部门的所有员工,很容易有以下SQL:

  因为exists查询的理解就是,先执行主查询,获得数据后,再放到子查询中做条件验证,根据验证结果(true或者false),来决定主查询的数据结果是否得意保留。

  数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次;相反建立了上百万次链接,申请链接释放反复重复,这样系统就受不了了。即mysql优化原则,就是小表驱动大表,小的数据集驱动大的数据集,从而让性能更优。

  因此,我们要选择最外层循环小的,也就是,如果B的数据量小于A,适合使用in,如果B的数据量大于A,即适合选择exist。

  如果检索结果中不会有重复的记录,推荐union all 替换 union。

  如果使用union,不管检索结果有没有重复,都会尝试进行合并,然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录,使用union all 代替union,这样会提高效率。

  索引并不是越多越好,索引虽然提高了查询的效率,但是也降低了插入和更新的效率。

  insert或update时有可能会重建索引,所以建索引需要慎重考虑,视具体情况来定。

  一个表的索引数最好不要超过5个,若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。

  因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的,如果索引列有大量重复数据,Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低,很可能就放弃索引了。

  日常开发写SQL的时候,尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL,尤其是走不走索引这一块。

 
 
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