书写高质量sql的一些建议

It's better to light a candle than to curse the darkness

• 老生常谈的不要使用select *

  如果硬要使用select *，那么就请忍受一下以下几种可能会出现的问题

  1. select * 每次都把所有的字段查询出来，但并不是每个字段都是必要的，会造成额外的传输带宽资源，性能不可取
  2. 在完成分析之后，MySql会进行优化，也就是选择执行效率最高的（Mysql自己认为的，但并不一定是最优)，使用select * 会阻碍优化器选择更优的执行计划，比如走索引查询
  3. 增加或删除字段的时候代码会出现问题，典型的就是如果添加一个新字段，但是实体映射忘记添加，程序会出错

• 仅查一条数据的时候，使用LIMIT 1

  当某个业务你确信只会返回一行数据，就可以使用LIMIT 1来告诉执行引擎找到一行记录后就停止下来，而不是继续往下查下一条满足的记录，性能会好一点

• 使用union all替代union

  union all 和 union的区别在于前者不会对数据进行去重，后者会去重，所以如果确信业务中不会存在重复的记录值，使用union all效率会更高

• where后面尽量不要使用or来连接查询条件

  如果硬要使用or，那么就代表你要放弃走索引，选择全表扫描

  可以采用union all

  

• ️where后面谨慎使用in/not in，like

  使用in、not in、like，其实还是会有走索引的时候的

  in、not in在数量不多的时候，索引级别会去到range，一旦超出数量，索引也是会失效的，采用全表扫描

  like只有一种情况会走索引，那就是确定前缀情况，如下例子就是确定前缀是以abc开头的

  可以使用exists来替换in，但是得视乎于场合；如果是一个连续的区间值，可以使用between and来替代in；

  如果还是要做模糊索引，可以选择建立fulltext索引，或者直接走其他高效方式，例如ES等

• 关于exists和in的选择

  exists是先遍历外表，然后看外表中的记录有没有跟内表中的匹配，适合内表较大，外表较小的情况

  in是先遍历内表，然后将内表与外表做一个笛卡尔积，适合内表比较小的情况

• 联合索引需要遵循最左匹配原则

  索引可以是一个列字段，也可以是多个列字段组成的联合索引，对于最左匹配原则，要从最左边作为起点开始匹配，而后如果遇到范围查询就会停止匹配，所以如果建立一个索引值为(a,b,c,d)，那么where后面的条件必须是以a开头才能确保能走索引，如果其中c是一个范围查询（>, <, between, like），那么后续的d就走不到索引了

• 优先考虑在where 以及 order by 涉及的列上建立索引

  索引区分度公式：$count(distinct(col)) / count(*)$，表示字段不重复的比率，比率越高，扫描的记录就会越少，效率自然也就越高

  where后面接的是条件查询，order by是做分组，是做索引的好时机

• 索引列要保持干净，一定不能参与计算和使用函数，否则索引会失效

  且看例子，索引有效

  

  使用了substring函数操作索引列，索引失效

  

  相似的还有，四则运算也会使得索引失效

  

• 能使用覆盖索引就使用覆盖索引

  得先了解，聚簇索引和非聚簇索引这俩概念

  聚簇索引：以主键创建的索引，叶子节点上存放的直接就是数据

  非聚簇索引：非主键创建的索引，叶子节点上存的是主键+索引列，查询的时候先取得主键，然后通过主键去查，所以也称为二级索引，而拿到主键回查这个动作叫做回表

  而如果查询的列恰好是非聚簇索引的列，那么就不需要回表操作了，因为回表还需要操作一次，效率肯定是比不上不回表的，而该非聚簇索引也被称为覆盖索引

• join联表查询不要太多

  这里面的不要太多，究竟如何定义，阿里巴巴Java开发手册（泰山版）是这么描述的

  

  而从另外一篇博客上面，MySql建议join联表查询最大不要超过7

  传送门

  我个人的理解就是，join联表个数太多肯定是会影响效率的，如果真的有业务需要如此操作，不妨先考察一下是不是业务设计上出现了问题，然后再优化联表查询，实在是需要的，也要像阿里巴巴开发手册说的，做好索引，测试好SQL的性能

• 联表查询要关注表之间的字符集是否一致

  字符集不一致的，join的时候索引会失效，之前就发现过开发环境跟生产环境不一致的情况，这个真的得review好

• 如果有需要到一批数据的插入或者更新，请使用批量操作，不要一条一条的操作

最后，欢迎关注微信公众号【码农Amg】，更多精彩干货尽在于此，独乐乐不如众乐乐（多人~学习）

​

​