SQL优化：慎用标量子查询，改用left join提升查询效率

一、项目实例问题

1、问题背景

　　某个需求做了之后，注意到有个接口返回数据特别慢，特别是使用下面的 3 个字段排序时就直接卡死，肯定是 sql 性能写法问题，所以决定研究一下查看究竟。

　　其实需求挺简单，有几个字段排序，前端需要展示那些字段，然后之前的后端写的 sql 如下，仅提取主要问题点，其实就是需要拿到 starCount、commentCount、totalReward 用来前端展示，而这三个字段呢，又需要从另外三个表里去分别计数，所以不考虑 sql 性能优化的话，就很容易想到了这种错误的写法。

k.tags,
v.views,
(select coalesce(count(rid),0) from table1 where aa = 'kl' and rid = k.id) starCount,
(select coalesce(count(id),0) from table2 where aa = 'kl' and rid = k.id::varchar) commentCount,
(select coalesce(count(id),0) from table3 where aa = 'kl' and rid = k.id::varchar) totalReward
from table4 k left join table5 v on k.id = v.kl_id

2、优化方案

　　主要优化后的 sql 如下：使用 left join 替代标量子查询

k.tags,
v.views,
coalesce (s.count,0) starCount,
coalesce (m.count,0) commentCount,
coalesce (p.count,0)  totalReward
from table4 k left join table5 v on k.id = v.kl_id 
left join (select rid,count(rid) from table1 where aa = 'kl' group by rid) s on k.id = s.rid
left join (select rid,count(rid) from table2 where aa = 'kl' group by rid) m on m.rid = k.id::varchar 
left join (select rid,count(rid) from table3 where aa = 'kl' group by rid) p on p.rid = k.id::varchar 
order by totalReward desc

　　优化前比如我有10万篇文章，那就要执行10万次(select coalesce(count(rid),0) from table1 where aa = 'kl' and rid = k.id) starCount。

　　优化后，仅需一次两表之间的匹配，即使是全表也是1次匹配，分组后也是1次匹配，数据量少是会提高效率但是顶多0.00几的提高，关键是left join。提高了n倍之前order by直接执行失败time out，优化之后是0.4s左右。

3、分析原因 - 为什么会想到错误的写法

　　以前我确实很少看到第一种那种标量子查询的写法，所以很纳闷为什么会这样写。一般不都是用 left join 吗？后来了解到可能情况不一样：

（1）平常我们使用多表关联都会想到 left join，因为我们会用到关联表的多个字段或某个字段，需要将其查出来，所以很容易想到 left join。

（2）而这种情况只需要使用其他表的一个计数的值，没有使用表里的任何字段，没学过 sql 优化的，很难想到用 left join。

　　而很多人使用标量子查询而不自知执行效率差，往往是因为数据量比较小，并没有发现不妥，一旦数据量大了之后，就会越来越慢。只有经过大数据量的考验，才能写出来优质的 sql。

　　墨天轮平台有个标量子查询的优化案例可以看下：Oracle 标量子查询优化案例  —  https://www.modb.pro/db/41963

二、标量子查询的问题

　　标量子查询、聚合标量子查询、行转列标量子查询、带top的标量子查询如何转成left join。

　　之所以要转换，主要是因为标量子查询虽然写法上比较直观，容易理解，不用想就知道怎么写，但是存在：代码重复、多次访问同一个表 问题，所以效率比较低。

1、标量子查询的模板

　　按标量子查询方式，写出来的sql，都类似下面的代码：

select tb.col1,
       tb.col2,
       --下面的代码是重复的，表和连接条件都类似，只是最后显示的字段不同
       (select x1 from t where t.id = tb.id) as x1,
       (select x2 from t where t.id = tb.id) as x2,
       (select x3 from t where t.id = tb.id) as x3,
       (select x4 from t where t.id = tb.id) as x4,
       ...
from tb

　　可以看到，其中x1、x2、x3、x4等列，大部分代码都是重复的。当然，代码重复本身并没有太大的问题，最多就是复制粘贴，拷贝多次，然后把字段名改改，就行了。

2、标量子查询的执行过程

　　上面的sql经过sql server的优化，生成执行计划，执行过程类似如下的过程：

（1）从tb表中取一条数据，用其中的id值，第1次和t表中的id值进行比较，如果相等，就返回t表的x1字段的值。

（2）从tb表中取一条数据，用其中的id值，第2次和t表中的id值进行比较，如果相等，就返回t表的x2字段的值。

（3）从tb表中取一条数据，用其中的id值，第3次和t表中的id值进行比较，如果相等，就返回t表的x3字段的值。

（4）从tb表中取一条数据，用其中的id值，第4次和t表中的id值进行比较，如果相等，就返回t表的x4字段的值。

（5）按照上述过程遍历整个tb表的每一条数据。

　　从上面的过程可以看出，一共访问了t表4次，做了很多无用功。

　　如果改成left join的方式，只需要访问1次t表，少访问3次，效率提高不少。

　　所以，要尽量少用标量子查询的写法。