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SQL優(yōu)化一直是備受關(guān)注的熱門話題,無論是在面試還是工作中,開發(fā)人員都可能遇到。

當開發(fā)人員負責的在線界面出現(xiàn)性能問題時,需要對其進行優(yōu)化。在優(yōu)化的思路中,通常會首先考慮優(yōu)化SQL語句,因為它的轉(zhuǎn)換成本要比修改代碼小得多。

本文分享一些優(yōu)化SQL的技巧,希望對讀者有所幫助。

優(yōu)化SQL語句,十條建議讓SQL速度飛起來

1 避免使用select *

很多時候,開發(fā)人員在編寫SQL語句時,為了方便起見,喜歡直接使用select * 來一次性查出表中所有列的數(shù)據(jù)。

錯誤示例

select * from user where id = 1;

實際的業(yè)務(wù)場景中,也許我們只真正需要使用其中的一兩列數(shù)據(jù)。查了很多數(shù)據(jù),但是卻浪費了數(shù)據(jù)庫資源,如內(nèi)存或者CPU。

此外,在通過網(wǎng)絡(luò)IO傳輸數(shù)據(jù)的過程中,數(shù)據(jù)傳輸時間也會增加。

另一個最重要的問題是:select * 不會使用覆蓋索引,會產(chǎn)生大量的返回表操作,導致查詢SQL性能低下。

優(yōu)化如下:

正確示例

select name, age from user where id = 1;

在查詢SQL語句時,只檢查需要使用的列,不需要檢查多余的列。

2 用 "union all" 替換 "union"

眾所周知,在SQL語句中使用union關(guān)鍵字后,可以獲得重新排序后的數(shù)據(jù)。

而如果使用union all關(guān)鍵字,可以獲取包括重復數(shù)據(jù)在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)。

錯誤示例

(select * from user where id=1) 
union 
(select * from user where id=2);

重新排序的過程需要遍歷、排序和比較,耗時更長,消耗更多的CPU資源。

所以如果可以使用union all,盡量不要使用union。

正確示例

(select * from user where id=1) 
union all
(select * from user where id=2);

除非存在一些特殊情況,比如在union all之后,結(jié)果集中出現(xiàn)重復數(shù)據(jù),而業(yè)務(wù)場景不允許出現(xiàn)重復數(shù)據(jù),那么可以使用union

3 小表驅(qū)動大表

小表驅(qū)動大表,即一個小表的數(shù)據(jù)集驅(qū)動一個大表的數(shù)據(jù)集。

如果有兩個表,order和user,order表有1萬條數(shù)據(jù),user表有100條數(shù)據(jù)。

這時,如果你想查詢所有有效用戶下的訂單列表。

可以使用in關(guān)鍵字實現(xiàn):

select * from order
where user_id in (select id from user where status=1)

也可以使用exists關(guān)鍵字實現(xiàn):

select * from order
where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1)

在上述提到的業(yè)務(wù)場景中,更適合使用in關(guān)鍵字來實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。

因為in關(guān)鍵字包含在SQL語句中,會先執(zhí)行in子查詢語句,然后執(zhí)行in外部語句。如果in中的數(shù)據(jù)量較小,作為條件的查詢速度更快。

而如果SQL語句包含exists關(guān)鍵字,會先執(zhí)行exists左邊的語句(主查詢語句)。

然后將其作為條件與右邊的語句進行匹配。如果匹配成功,就可以查詢數(shù)據(jù)。如果沒有匹配,數(shù)據(jù)就會被過濾掉。

在這個需求中,order表有1萬條數(shù)據(jù),user表有100條數(shù)據(jù)。

order是一個大表,user是一個小表。

如果order在左邊,更適合使用in關(guān)鍵字。

總結(jié)一下:

  • in適用于左邊是大表,右邊是小表的情況。
  • exists適用于左邊是小表,右邊是大表的情況。

4 批量操作

如果有一批需要在業(yè)務(wù)處理之后插入的數(shù)據(jù)怎么辦?

錯誤示例

for (Order order: list) {
   orderMApper.insert(order);
}

通過循環(huán)逐個插入數(shù)據(jù)。

insert into order(id,code,user_id) 
values(123,'001',100);

這個操作需要多次向數(shù)據(jù)庫發(fā)起請求才能完成這批數(shù)據(jù)的插入。

但是眾所周知,在我們的代碼中,每次遠程請求數(shù)據(jù)庫都會消耗一定的性能。

而且如果我們的代碼需要多次請求數(shù)據(jù)庫來完成這個業(yè)務(wù)功能,那就必然會消耗更多的性能。

正確的方式是提供一個批量插入數(shù)據(jù)的方法。

正確示例

orderMapper.insertBatch(list);
# insert into order(id,code,user_id) 
# values(123,'001',100),(124,'002',100),(125,'003',101);

這樣,只需要遠程請求一次數(shù)據(jù)庫,SQL 的性能會得到提升。數(shù)據(jù)越多,改進效果越大。

然而,需要注意的是不建議一次性批量操作過多的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)過多,數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)會非常緩慢。

批量操作需要把握一個度,建議每個批次的數(shù)據(jù)盡量控制在 500 以內(nèi)。如果數(shù)據(jù)超過 500,可以分多個批次進行處理。

5 使用 limit

有時候,我們需要查詢某些數(shù)據(jù)的第一條記錄,例如:查詢某個用戶的第一筆訂單,并且想要看到他的第一筆訂單的時間。

錯誤示例

select id, create_date 
 from order 
where user_id=123 
order by create_date asc;

根據(jù)用戶 ID 查詢訂單,按照訂單時間排序,首先找出用戶的所有訂單數(shù)據(jù),得到一個訂單集合。

然后在代碼中,獲取第一個元素的數(shù)據(jù),也就是第一筆訂單的數(shù)據(jù),以獲取第一筆訂單的時間。

List list = orderMapper.getOrderList();
Order order = list.get(0);

雖然這種方式在功能上沒有問題,但是非常低效。它需要先查詢所有的數(shù)據(jù),有點浪費資源。

優(yōu)化如下:

正確示例

select id, create_date 
 from order 
where user_id=123 
order by create_date asc 
limit 1;

使用 limit 1 只返回用戶最早的訂單時間的數(shù)據(jù)。

另外,在刪除或修改數(shù)據(jù)時,為了防止誤操作導致刪除或修改不相關(guān)的數(shù)據(jù),也可以在 SQL 語句的末尾添加 limit

update order set status=0,edit_time=now(3) 
where id>=100 and id<200 limit 100;

這樣,即使操作錯誤,例如 id 錯誤,也不會影響太多的數(shù)據(jù)。

6 不要在 in 關(guān)鍵字中使用過多的值

對于批量查詢接口,通常使用 in 關(guān)鍵字來過濾數(shù)據(jù)。例如,我想通過一些指定的 id 批量查詢用戶信息。

SQL 語句如下:

select id,name from category
where id in (1,2,3...100000000);

如果不加任何限制,查詢語句可能會一次性查詢大量的數(shù)據(jù),這很容易導致接口超時。

那么應(yīng)該怎么做呢?

select id,name from category
where id in (1,2,3...100)
limit 500;

可以在 SQL 中使用 limit 來限制數(shù)據(jù)。

不過,我們更多地是在業(yè)務(wù)代碼中添加限制。偽代碼如下:

public List getCategory(List ids) {
   if(CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
      return null;
   }
   if(ids.size() > 500) {
      throw new BusinessException("太多了")
   }
   return mapper.getCategoryList(ids);
}

另一種解決方案是:如果 ids 中的記錄超過 500 條,可以使用多線程來分批查詢數(shù)據(jù)。每個批次只檢查 500 條記錄,最后將查詢到的數(shù)據(jù)聚合并返回。

然而,這只是一個臨時解決方案,不適用于 ids 過多的場景。因為 ids 很多,即使數(shù)據(jù)可以快速檢測,如果返回的數(shù)據(jù)量過大,網(wǎng)絡(luò)傳輸會非常消耗性能,接口性能也不會有太大提升。

7 增量查詢

有時候,需要通過遠程接口查詢數(shù)據(jù),然后將其同步到另一個數(shù)據(jù)庫中。

錯誤示例

select * from user;

如果直接獲取全部數(shù)據(jù),然后進行同步。雖然這樣非常方便,但是帶來一個很大的問題,即如果數(shù)據(jù)量很大,查詢性能會非常差。

select * from user 
where id>#{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} 
limit 100;

按照 id 和時間升序,每次只同步一批數(shù)據(jù),這批數(shù)據(jù)只有 100 條記錄。每次同步完成后,保存這 100 條數(shù)據(jù)中最大的 id 和時間,用于同步下一批數(shù)據(jù)時使用。

這種增量查詢方法可以提高單次查詢的效率。

8 高效分頁

有時,在列表頁面查詢數(shù)據(jù)時,為了避免一次性返回過多數(shù)據(jù)影響接口的性能,我們通常對查詢接口進行分頁處理。

MySQL中常用于分頁的limit關(guān)鍵字:

select id,name,age 
from user limit 10,20;

如果表中的數(shù)據(jù)量較小,使用limit關(guān)鍵字進行分頁是沒有問題的。但是如果表中的數(shù)據(jù)量很大,使用limit關(guān)鍵字會導致性能問題。

例如,現(xiàn)在分頁參數(shù)變?yōu)椋?/p>

select id,name,age 
from user limit 1000000,20;

MySQL會找到1,000,020條數(shù)據(jù),然后丟棄前1,000,000條數(shù)據(jù),只查詢最后的20條數(shù)據(jù),這是一種資源浪費。

那么,如何對這些海量數(shù)據(jù)進行分頁呢?

優(yōu)化SQL語句:

select id,name,age 
from user where id > 1000000 limit 20;

首先,找到上一頁的最大id,然后利用id的索引進行查詢。但是,在這種方案中,id需要連續(xù)有序。

還可以使用between進行分頁優(yōu)化。

select id,name,age 
from user where id between 1000000 and 1000020;

需要注意的是,between應(yīng)該在唯一索引上進行分頁,否則每頁的大小會不一致。

9 使用連接查詢替代子查詢

如果在MySQL中需要從兩個以上的表中查詢數(shù)據(jù),通常有兩種實現(xiàn)方法:子查詢和連接查詢。

子查詢的示例如下:

select * from order
where user_id in (select id from user where status=1)

子查詢語句可以通過in關(guān)鍵字實現(xiàn),一個查詢語句的條件落在另一個select語句的查詢結(jié)果之內(nèi)。程序先運行最內(nèi)層的嵌套語句,然后再運行外層語句。

子查詢語句的優(yōu)點是,如果涉及的表的數(shù)量較少,它簡單且結(jié)構(gòu)清晰。

但是,子查詢執(zhí)行時需要創(chuàng)建臨時表,查詢完成后需要刪除這些臨時表,這會帶來一些額外的性能消耗。

這時,可以改為連接查詢。

select o.* from order o
inner join user u on o.user_id = u.id
where u.status=1

10 連接的表不能太多

錯誤的示例

select a.name,b.name.c.name,d.name
from a 
inner join b on a.id = b.a_id
inner join c on c.b_id = b.id
inner join d on d.c_id = c.id
inner join e on e.d_id = d.id
inner join f on f.e_id = e.id
inner join g on g.f_id = f.id

如果join太多,MySQL在選擇索引時會變得非常復雜,容易選擇錯誤的索引。

而且如果沒有命中,嵌套循環(huán)連接是從兩個表中讀取一行數(shù)據(jù)進行逐對比較,復雜度為n²。

因此,應(yīng)盡量控制連接的表數(shù)量。

正確的示例

select a.name,b.name.c.name,a.d_name 
from a 
inner join b on a.id = b.a_id
inner join c on c.b_id = b.id

如果在業(yè)務(wù)場景的實現(xiàn)中需要查詢其他表中的數(shù)據(jù),可以在a、b、c表中添加冗余的特定字段,例如在表a中添加冗余的d_name字段來保存需要查詢的數(shù)據(jù)。

然而,也有一些ERP系統(tǒng),雖然并發(fā)量不大,但業(yè)務(wù)比較復雜,需要連接十幾個表來查詢數(shù)據(jù)。

因此,連接的表數(shù)量應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)的實際情況來確定,不能一概而論,越少越好。

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標簽:優(yōu)化 SQL
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