针对SQL语句本身的查询优化

悠悠 2022-11-27 15:38 166阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  导读
 *  复习
 *  \`FROM\`
 *  \`JOIN\`&\`ON\`
 *  \`WHERE\`
 *  \`GROUP BY\`&\`HAVING\`
 *  \`SELECT\`
 *  \`DISTINCT\`
 *  \`ORDER BY\`
 *  索引优化
 *  文章索引（手动）

# 导读 #

**现在项目愈加复杂的需求中越来越离不开数据库了。而实际项目中，查询往往占绝大多数。所以查询的优化是整个项目的关键。由于系列教程还只是刚开始，所以这里的优化只涉及SQL语句本身，而不涉及索引优化、引擎选择等进阶操作。**

# 复习 #

在我之前写的[SQL基础][SQL]中，描述了`SQL`语句的执行顺序，还是那个手办的例子：

SELECT DISTINCT 手办表.对应人物, 手办表.服饰, 手办表.价格, 番剧表.番剧名称, 番剧表.出场人物
    FROM 手办表, 番剧表
    WHERE 手办表.对应人物 = 番剧表.出场人物
    GROUP BY 手办表.对应人物, 手办表.服饰, 手办表.价格, 番剧表.番剧名称, 番剧表.出场人物
    ORDER BY 手办表.价格 DESC;

按照之前的顺序，我们一步一步分析：

# `FROM` #

我们将会把`FROM`后面跟着的所有的表全部加载到内存。听起来是为了方便筛选数据，但是这么做对于海量数据的表将会是毁灭性的。就单纯的像学生管理系统的学生表，涉及姓名、密码、民族、政治面貌、入学时间、毕业时间、奖惩记录等等可能上百个字段，几万行数据，相当的消耗内存。即使现在`MySQL`数据库最大只支持1000个字段，在几万学生面前依然是一个不小的数据量。如果真的是联立表，推荐使用`JOIN`进行联立。下面便是`JOIN`和`ON`的介绍。

# `JOIN`&`ON` #

`ON`将会在联立两个表的数据之前仅加载一张表的数据，然后另一张表通过一定的条件合并到第一张表中，相对于直接联立会减小很多压力。所以，本例中的`SQL`语句可以修改为：

SELECT DISTINCT 手办表.对应人物, 手办表.服饰, 手办表.价格, 番剧表.番剧名称, 番剧表.出场人物
    FROM 番剧表
    LEFT JOIN 手办表
    ON 手办表.对应人物 = 番剧表.出场人物
    GROUP BY 手办表.对应人物, 手办表.服饰, 手办表.价格, 番剧表.番剧名称, 番剧表.出场人物
    ORDER BY 手办表.价格 DESC;

虽然本例中查询的结果是一样的，但是查询过程也略有差别。这是因为`LEFT JOIN`会保留左表所有字段，即使不匹配也将显示在结果中。在之后的进阶操作将会详细展开；不仅如此，两者在查询时间上也略有区别，但是这里数据实在太少，区别不明显。如果是查询中国街道表将会有非常明显的变化。

# `WHERE` #

`WHERE`作为筛选条件，虽然说没有非常明显的优化方式，但是还是想说：尽量少用字符串作为匹配条件。在匹配的时候往往会整个串遍历，时间复杂度最少也是`KMP`算法的 O ( m + n ) O(m+n) O(m\+n)，而数字则为 O ( 1 ) O(1) O(1)，相对来说会少一个数量级的复杂度。不过如果字符串很短，例如学号、教工号这类不超过15个字符的就随意了。

# `GROUP BY`&`HAVING` #

`GROUP BY`和`HAVING`作为分组条件没有什么可以优化的了，只能说根据业务需求进行调整。分很多组便会每组很少的人；而分很少组则每组很多人，如果不联系实际需求将很难平衡这两个选择。

# `SELECT` #

`SELECT`将会从内存中选择列，这没什么争议。但是如果使用`*`作为属性列表将会让系统首先查找哪些字段符合条件，也将消耗资源。哪怕表内几百的字段都是需要查询的，最好也要一个个写上去。

# `DISTINCT` #

只是普通的剔除重复的，因为大量重复的情况很少出现，所以如果不是为了特殊业务有或无都没什么。要说为什么？只能说“**我相信前端工程师所给的输入限制**”。虽然是很无赖的甩锅行为，但是百用不厌（笑）。

# `ORDER BY` #

正如我们在[SQL基础][SQL]中说明的一样，数据库会根据**索引**优化树形结构。所以，排序的优化就转变为了索引的优化。这就是另外一门学问了。

# 索引优化 #

看起来和`SQL`语句完全没有关系，实际上正如上面`ORDER BY`一栏所述，优化结构使得查询更为便捷也是优化的一种。

`MySQL`支持的最大索引数量是**57**个，但是实际上最好还是不超过**5**个，因为过多的索引不便于表结构专门针对某一个字段优化，正所谓“**过犹不及**”。

索引优化并没有一个定性公式，而是根据需求和实际不断权衡、各取利弊，最终达到极限。依然举个有些乱来的例子：

你找到了一家手办店。你相当的喜欢这里面的手办，每一款都非常好看。但是因为你当前的经济能力由不得你全都要，只能购买其中最喜欢的几个。所以店长专门为整个手办店创建了索引。

说是创建索引，实际上也是根据番剧名称重新分类、重新整理数据结构而已。于是你在找你喜欢的手办（*数据库查询*）的过程中，你发现你头顶有一些标牌，标明了哪些区域是哪些番剧（*根据番剧创建的索引*）。

于是你根据这些标语找到了《*Re:从零开始的异世界生活*》。

但是蕾姆人气实在是太高了，魔术师、泳装、女仆装、便装、睡衣装、等身手办等等都一一展示在这个区域。于是店长精心整理了一下这里的展示柜，从下到上模型逐渐变得小巧、服饰逐渐变少；从1:4逐渐过渡到1:8（*根据模型大小创建的索引*），从羽绒服逐渐过渡到浴巾（*根据服饰创建的索引*）。这么一整理是不是比胡乱摆放的仓库好多了？

是不是有点能理解了呢？

# 文章索引（手动） #

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下一篇：待补充，敬请期待

[SQL]: https://blog.csdn.net/ordinary_brony/article/details/108029966