8种 SQL 写法性能降低

女爷i 2024-03-30 17:05 57阅读 0赞

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**sql语句的执行顺序：**

FROM<left_table>ON<join_condition><join_type> JOIN<right_table>WHERE<where_condition>GROUP BY<group_by_list>HAVING<having_condition>SELECTDISTINCT<select_list>ORDER BY<order_by_condition>LIMIT<limit_number>

### **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   operationWHERE  type = 'SQLStats'       AND name = 'SlowLog'ORDER  BY create_timeLIMIT  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     operationWHERE    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 oSET    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：忽略

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.idSET    status = 'applying'

执行计划简化为：忽略

### **4、混合排序** ###

MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

SELECT *FROM   my_order o       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.idORDER  BY a.is_reply ASC,          a.appraise_time DESCLIMIT  0, 20

执行计划显示为全表扫描：忽略

由于 is\_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT *FROM   ((SELECT *         FROM   my_order o                INNER JOIN my_appraise a                        ON a.orderid = o.id                           AND is_reply = 0         ORDER  BY appraise_time DESC         LIMIT  0, 20)        UNION ALL        (SELECT *         FROM   my_order o                INNER JOIN my_appraise a                        ON a.orderid = o.id                           AND is_reply = 1         ORDER  BY appraise_time DESC         LIMIT  0, 20)) tORDER  BY  is_reply ASC,          appraisetime DESCLIMIT  20;

### **5、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：忽略

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：忽略

### **6、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(*)        FROM   operation        GROUP  BY target) tWHERE  target = 'rm-xxxx'

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   operationWHERE  target = 'rm-xxxx'GROUP  BY target

执行计划变为：忽略

### **7、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.pidWHERE  ( o.display = 0 )       AND ( o.ostaus = 1 )ORDER  BY o.selltime DESCLIMIT  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。

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 oWHERE  ( o.display = 0 )       AND ( o.ostaus = 1 )ORDER  BY o.selltime DESCLIMIT  0, 15) o     LEFT JOIN my_userinfo u              ON o.uid = u.uid     LEFT JOIN my_productinfo p              ON o.pid = p.pidORDER 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。

### **8、中间结果集下推** ###

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：

那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*,          c.allocatedFROM      (                   SELECT   resourceid                   FROM     my_distribute d                   WHERE    isdelete = 0                   AND      cusmanagercode = '1234567'                   ORDER BY salecode limit 20) aLEFT JOIN          (                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                   FROM     my_resources r,                            (                                     SELECT   resourceid                                     FROM     my_distribute d                                     WHERE    isdelete = 0                                     AND      cusmanagercode = '1234567'                                     ORDER BY salecode limit 20) a                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                   GROUP BY resourcesid) cON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写：

WITH a AS(         SELECT   resourceid         FROM     my_distribute d         WHERE    isdelete = 0         AND      cusmanagercode = '1234567'         ORDER BY salecode limit 20)SELECT    a.*,          c.allocatedFROM      aLEFT JOIN          (                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                   FROM     my_resources r,                            a                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                   GROUP BY resourcesid) cON        a.resourceid = c.resourcesid

### [**总结**][Link 1] ###

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 。

[89792b9e9f3e444b1da9104429f2a8ca.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/1d8031d3785d4b9584d748ec4387ed27.png
[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzMTA2NTU2Ng==&mid=2247487551&idx=1&sn=18f64ba49f3f0f9d8be9d1fdef8857d9&scene=21#wechat_redirect