不要这样写SQL 改掉这些坏习惯

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:SQL是作为一个程序员接触得非常多的一种语言,但是,很多时候,我们会发现,有些SQL的执行效率异常的差,造成了数据库的负担。我们通过分析这些有问题的SQL,就可以发现很多我们平时在写SQL的时候忽略的问题。今天,我们就来讲一下这些需要改掉的坏习惯。假设我们有一个Order表,表中有一个字段是Status,这个字段有4个值,分别是0=待支付、1=待发货、2=待收货、3=已完成。

SQL是作为一个 程序员 接触得非常多的一种语言,但是,很多时候,我们会发现,有些 SQL 的执行效率异常的差,造成了数据库的负担。我们通过分析这些有问题的SQL,就可以发现很多我们平时在写SQL的时候忽略的问题。

今天,我们就来讲一下这些需要改掉的坏习惯。

尽量少用负向条件查询

假设我们有一个Order表,表中有一个字段是Status,这个字段有4个值,分别是0=待支付、1=待发货、2=待收货、3=已完成。

这时,我们要查询所有已经支付的订单,很多人就会写这样的SQL:

select * from Order where Status != 0 

这就是一个不好的习惯了。负向条件查询(例如:!=、not in、not exists)都是不能使用索引的,当Order表中的数据到达一定量级时,这个查询的效率会急剧的下降。

不要这样写SQL 改掉这些坏习惯

所以,正确的写法应该是:

select * from Order where Status in (1,2,3) 

尽量少用前导模糊查询

假设我们现在要根据用户的订单号(OrderNo)查询用户的订单,如果是直接通过SQL查询的话,尽量不要使用前导模糊查询,也就是:

select * from Order where OrderNo like '%param' 

或者

select * from Order where OrderNo like '%param%' 

因为,前导模糊查询是无法命中索引的,所以,会整个数据库去检索,效率相当的差,而非前导模糊查询则是可以使用索引的。

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因此,我们尽量不要把通配符放在前面,改成下面这样:

select * from Order where OrderNo like 'param%'  
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尽量不要在条件字段上进行运算

假设,现在有一个需求,是要查询2018年全年的订单数据,我们就需要通过创建时间(CreateTime)来进行检索,但是,有些程序员就喜欢这样写SQL:

select * from Order where Year(CreateTime)=2018 

然后,每次执行时就会发现,查询的速度异常的慢,导致了大量的请求挂起甚至超时。这是因为,我们即使在CreateTime上建立了索引,但是,如果使用了运算函数,查询一样会进行全表的检索。

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所以,我们可以改成这样:

select * from Order where CreateTime > '2018-1-1 00:00:00' 

当查询允许Null值的列时,需要特别注意

我们在创建表的字段时,如果这个字段需要作为索引时,尽量不要允许Null。因为,单列索引不会存Null值,复合索引不存所有索引列都为Null的值,所以如果列允许为Null,可能会得到“不符合预期”的结果集。

例如:我们有一个User表,其中有UserName字段记录了用户的名字,并且添加了索引。

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现在我们执行了这样一个查询:

select * from User where UserName != '小倩' 

但结果是这样的

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那位UserName为Null的数据并没有能包括进来。因此,如果我们想要包含这个用户的话,最好能够设置一个默认值。

复合索引,使用时要注意顺序

登录,肯定是我们使用得最多的一个查询了,为了保证效率,我们为LoginID和Password加上了复合索引。

当我们使用

select * from User where LoginID = '{LoginID}' and Password = '{Password}'select * from User where Password = '{Password}' and LoginID = '{LoginID}' 

查询时,都是能够准备的命中索引。当我们使用:

select * from User where LoginID = '{LoginID}' 

查询时,也是能够命中索引的。但是,当我们使用

select * from User where Password = '{Password}' 

查询时,确无法命中索引,这是什么原因呢?

这是由于,复合索引对于查询的顺序是非常的铭感的,所以,符合索引中包含了几种规则,其中就有全列匹配和最左前缀匹配。

当所有列都能够匹配时,虽然查询的顺序上有不同,但是查询优化器会将顺序进行调整,以满足适合索引的顺序,所以,顺序的颠倒是没有问题的。

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但是,如果所有列不能匹配时,就必须满足最左前缀匹配了,也就是,必须按照从左到右的顺序进行排列。因此,当我们建立是索引是

结果唯一时,别闷着

通常,我们设计User表时,并不会把LoginID作为主键,但是,LoginID确会在业务逻辑中验证唯一性,因此,如果使用

select * from User where LoginID = '{LoginID}' 

查询时,结果一定只有一条。但是,数据库是不知道的,即使找到了这唯一的一条结果,他也会一直继续,直到扫描完所有的数据。

因此,在执行这样的查询时,我们可以优化一下,改成:

select * from User where LoginID = '{LoginID}' limit 1 

这样,当查询到结果时,就不会再继续了。

最后,上面所有的例子都是坑

尽量少用或别用Select *,我们的查询其实都是有目的的,就好像登录一样,我们其实只需要知道有结果返回就行了,使用select count(0)就可以了,但是我们使用select * 的话,就会消耗大量无效的数据库内存。

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