一直被用错的6种SQL 错误用法

  一直被用错的6种SQL 错误用法

  1、LIMIT 语句

  2、隐式转换

  3、关联更新、删除

  4、EXISTS语句

  5、条件下推

  6、提前缩小范围

  sql语句的执行顺序:

  FROM ON JOIN WHERE GROUP BY HAVING SELECTDISTINCT ORDER BY LIMIT

  1、LIMIT 语句

  分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。

  SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10;

  好吧,可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时,程序员仍然会抱怨:我只取10条记录为什么还是慢?

  要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始,即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题,多数情形下是程序员偷懒了。

  在前端数据浏览翻页,或者大数据分批导出等场景下,是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下:

  SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' AND create_time > '2017-03-16 14:00:00' ORDER BY create_time limit 10;

  在新设计下查询时间基本固定,不会随着数据量的增长而发生变化。

  2、隐式转换

  SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句:

  mysql> explain extended SELECT * > FROM my_balance b > WHERE b.bpn = 14000000123 > AND b.isverified IS NULL ;mysql> show warnings;| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

  其中字段 bpn 的定义为 varchar(20),MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段,索引失效。

  上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数,而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂,使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

  3、关联更新、删除

  虽然 MySQL5.6 引入了物化特性,但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。

  比如下面 UPDATE 语句,MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY),其执行时间可想而知。

  UPDATE operation o SET status = 'applying' WHERE o.id IN (SELECT id FROM (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t);

  执行计划:

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

  | 1 | PRIMARY | o | index | | PRIMARY | 8 | | 24 | Using where; Using temporary || 2 | DEPENDENT SUBQUERY

  Impossible WHERE noticed after reading const tables || 3 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort

  重写为 JOIN 之后,子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED,执行速度大大加快,从7秒降低到2毫秒。

  UPDATE operation o JOIN (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t ON o.id = t.id SET status = 'applying'

  执行计划简化为:

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra || 1 | PRIMARY

  Impossible WHERE noticed after reading const tables || 2 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort

  4、EXISTS语句

  MySQL 对待 EXISTS 子句时,仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句:

  SELECT *FROM my_neighbor n LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id AND sra.user_id = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND EXISTS(SELECT 1 FROM message_info m WHERE n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx') AND n.topic_type <> 5

  执行计划为:

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

  | 1 | PRIMARY | n | ALL | | NULL | NULL | NULL | 1086041 | Using where || 1 | PRIMARY | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where || 2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition; Using where

  去掉 exists 更改为 join,能够避免嵌套子查询,将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

  SELECT *FROM my_neighbor n INNER JOIN message_info m ON n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx' LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id AND sra.user_id = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND n.topic_type <> 5

  新的执行计划:

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

  1 | SIMPLE | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition || 1 | SIMPLE | n | eq_ref | | PRIMARY | 122 | ighbor_id | 1 | Using where || 1 | SIMPLE | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where

  5、条件下推

  外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有:

  1、聚合子查询; 2、含有 LIMIT 的子查询; 3、UNION 或 UNION ALL 子查询; 4、输出字段中的子查询;

  如下面的语句,从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后:

  SELECT *

  FROM (SELECT target,

  Count(*)无锡妇科医院哪家好 http://www.wxbhnkyy39.com/

  FROM operation

  GROUP BY target) t

  WHERE target = 'rm-xxxx'

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

  | 1 | PRIMARY | | ref | | | 514 | const | 2 | Using where || 2 | DERIVED | operation | index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL | 20 | Using index |

  确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:

  SELECT target, Count(*) FROM operation WHERE target = 'rm-xxxx' GROUP BY target

  执行计划变为:

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

  | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index

  关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章:MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

  6、提前缩小范围

  先上初始 SQL 语句:

  SELECT * FROM my_order o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid WHERE ( o.display = 0 ) AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15

  该SQL语句原意是:先做一系列的左连接,然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出,最后一步估算排序记录数为90万,时间消耗为12秒。

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

  | 1 | SIMPLE | o | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort || 1 | SIMPLE | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL || 1 | SIMPLE | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

  由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表,因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下,执行时间缩小为1毫秒左右。

  SELECT * FROM (SELECT * FROM my_order o WHERE ( o.display = 0 ) AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15) o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid ORDER BY o.selltime DESClimit 0, 15

  再检查执行计划:子查询物化后(select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万,但是利用了索引以及 LIMIT 子句后,实际执行时间变得很小。

  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra || 1 | PRIMARY | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 15 | Using temporary; Using filesort || 1 | PRIMARY | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL || 1 | PRIMARY | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) || 2 | DERIVED | o | index | NULL | idx_1 | 5 | NULL | 909112 | Using where |

  总结

  数据库编译器产生执行计划,决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务,所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。

  上述提到的多数场景,在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性,才能避规其短处,写出高性能的SQL语句。

  程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时,要把算法的思想或意识带进来。

  编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。

posted @ 2019-05-25 11:28  tiana_Z  阅读(361)  评论(0编辑  收藏  举报