SQL 進階技巧（下）

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上文我們簡述了 SQL 的一些進階技巧，一些朋友覺得不過癮，我們繼續(xù)來下篇，再送你 10 個技巧

一、 使用延遲查詢優(yōu)化 limit [offset], [rows]

經(jīng)常出現(xiàn)類似以下的 SQL 語句:

SELECT?*?FROM?film?LIMIT?100000,?10

offset 特別大!

這是我司出現(xiàn)很多慢 SQL 的主要原因之一，尤其是在跑任務需要分頁執(zhí)行時，經(jīng)常跑著跑著 offset 就跑到幾十萬了，導致任務越跑越慢。

LIMIT 能很好地解決分頁問題，但如果 offset 過大的話，會造成嚴重的性能問題，原因主要是因為 MySQL 每次會把一整行都掃描出來，掃描 offset 遍，找到 offset 之后會拋棄 offset 之前的數(shù)據(jù)，再從 offset 開始讀取 10 條數(shù)據(jù)，顯然，這樣的讀取方式問題。

可以通過延遲查詢的方式來優(yōu)化

假設有以下 SQL,有組合索引（sex, rating）

SELECT??FROM?profiles?where?sex='M'?order?by?rating?limit?100000,?10;

則上述寫法可以改成如下寫法

SELECT??
??FROM?profiles?
inner?join
(SELECT?id?form?FROM?profiles?where?x.sex='M'?order?by?rating?limit?100000,?10)
as?x?using(id);

這里利用了覆蓋索引的特性，先從覆蓋索引中獲取 100010 個 id，再丟充掉前 100000 條 id，保留最后 10 個 id 即可，丟掉 100000 條 id 不是什么大的開銷，所以這樣可以顯著提升性能

二、 利用 LIMIT 1 取得唯一行

數(shù)據(jù)庫引擎只要發(fā)現(xiàn)滿足條件的一行數(shù)據(jù)則立即停止掃描，，這種情況適用于只需查找一條滿足條件的數(shù)據(jù)的情況

三、 注意組合索引，要符合最左匹配原則才能生效

假設存在這樣順序的一個聯(lián)合索引“col_1, col_2, col_3”。這時，指定條件的順序就很重要。

○?SELECT?*?FROM?SomeTable?WHERE?col_1?=?10?AND?col_2?=?100?AND?col_3?=?500;
○?SELECT?*?FROM?SomeTable?WHERE?col_1?=?10?AND?col_2?=?100?;
×?SELECT?*?FROM?SomeTable?WHERE?col_2?=?100?AND?col_3?=?500?;

前面兩條會命中索引，第三條由于沒有先匹配 col_1，導致無法命中索引， 另外如果無法保證查詢條件里列的順序與索引一致，可以考慮將聯(lián)合索引 拆分為多個索引。

四、使用 LIKE 謂詞時，只有前方一致的匹配才能用到索引（最左匹配原則）

×?SELECT?*?FROM?SomeTable?WHERE?col_1?LIKE?'%a';
×?SELECT?*?FROM?SomeTable?WHERE?col_1?LIKE?'%a%';
○?SELECT?*?FROM?SomeTable?WHERE?col_1?LIKE?'a%';

上例中，只有第三條會命中索引，前面兩條進行后方一致或中間一致的匹配無法命中索引

五、 簡單字符串表達式

模型字符串可以使用 _ 時， 盡可能避免使用 %, 假設某一列上為 char(5)

不推薦

SELECT?
????first_name,?
????last_name,
????homeroom_nbr
??FROM?Students
?WHERE?homeroom_nbr?LIKE?'A-1%';

推薦

SELECT?first_name,?last_name
homeroom_nbr
??FROM?Students
?WHERE?homeroom_nbr?LIKE?'A-1__';?--模式字符串中包含了兩個下劃線

六、盡量使用自增 id 作為主鍵

比如現(xiàn)在有一個用戶表，有人說身份證是唯一的，也可以用作主鍵，理論上確實可以，不過用身份證作主鍵的話，一是占用空間相對于自增主鍵大了很多，二是很容易引起頻繁的頁分裂，造成性能問題（什么是頁分裂，請參考這篇文章）

主鍵選擇的幾個原則：自增，盡量小，不要對主鍵進行修改

七、在無 WHERE 條件下要計算表的行數(shù)，優(yōu)先使用?count(*)

優(yōu)先使用以下語句來統(tǒng)計行數(shù), innoDB?5.6之后已經(jīng)對此語句進行了優(yōu)化

SELECT?COUNT(*)?FROM?SomeTable

按照效率排序的話，count(字段)

八、避免使用 SELECT * ，盡量利用覆蓋索引來優(yōu)化性能

SELECT * 會提取出一整行的數(shù)據(jù)，如果查詢條件中用的是組合索引進行查找，還會導致回表（先根據(jù)組合索引找到葉子節(jié)點，再根據(jù)葉子節(jié)點上的主鍵回表查詢一整行），降低性能，而如果我們所要的數(shù)據(jù)就在組合索引里，只需讀取組合索引列，這樣網(wǎng)絡帶寬將大大減少,假設有組合索引列 (col_1, col_2)

推薦用

SELECT?col_1,?col_2?
??FROM?SomeTable?
?WHERE?col_1?=?xxx?AND?col_2?=?xxx

不推薦用

SELECT?*
??FROM?SomeTable?
?WHERE?col_1?=?xxx?AND??col_2?=?xxx

九、 如有必要，使用 force index() 強制走某個索引

業(yè)務團隊曾經(jīng)出現(xiàn)類似以下的慢 SQL 查詢

SELECT?*
??FROM??SomeTable
?WHERE?`status`?=?0
???AND?`gmt_create`?>?1490025600
???AND?`gmt_create`?1490630400
???AND?`id`?>?0
???AND?`post_id`?IN?('67778',?'67811',?'67833',?'67834',?'67839',?'67852',?'67861',?'67868',?'67870',?'67878',?'67909',?'67948',?'67951',?'67963',?'67977',?'67983',?'67985',?'67991',?'68032',?'68038'/*...?omitted?480?items?...*/)
order?by?id?asc?limit?200;

post_id 也加了索引，理論上走 post_id 索引會很快查詢出來，但實現(xiàn)了通過 EXPLAIN 發(fā)現(xiàn)走的卻是 id 的索引（這里隱含了一個常見考點，在多個索引的情況下, MySQL 會如何選擇索引），而 id > 0 這個查詢條件沒啥用，直接導致了全表掃描， 所以在有多個索引的情況下一定要慎用，可以使用 force index 來強制走某個索引，以這個例子為例，可以強制走 post_id 索引，效果立桿見影。

這種由于表中有多個索引導致 MySQL 誤選索引造成慢查詢的情況在業(yè)務中也是非常常見，一方面是表索引太多，另一方面也是由于 SQL 語句本身太過復雜導致， 針對本例這種復雜的 SQL 查詢，其實用 ElasticSearch 搜索引擎來查找更合適，有機會到時出一篇文章說說。

十、 使用 EXPLAIN 來查看 SQL 執(zhí)行計劃

上個點說了，可以使用 EXPLAIN 來分析 SQL 的執(zhí)行情況，如怎么發(fā)現(xiàn)上文中的最左匹配原則不生效呢，執(zhí)行 「EXPLAIN + SQL 語句」可以發(fā)現(xiàn) key 為 None ,說明確實沒有命中索引

我司在提供 SQL 查詢的同時，也貼心地加了一個 EXPLAIN 功能及 sql 的優(yōu)化建議，建議各大公司效仿 ^_^,如圖示

十一、 批量插入，速度更快

當需要插入數(shù)據(jù)時，批量插入比逐條插入性能更高

推薦用

--?批量插入
INSERT?INTO?TABLE?(id,?user_id,?title)?VALUES?(1,?2,?'a'),(2,3,'b');

不推薦用

INSERT?INTO?TABLE?(id,?user_id,?title)?VALUES?(1,?2,?'a');
INSERT?INTO?TABLE?(id,?user_id,?title)?VALUES?(2,3,'b');

批量插入 SQL 執(zhí)行效率高的主要原因是合并后日志量 MySQL 的 binlog 和 innodb 的事務讓日志減少了，降低日志刷盤的數(shù)據(jù)量和頻率，從而提高了效率

十二、 慢日志 SQL 定位

前面我們多次說了 SQL 的慢查詢，那么該怎么定位這些慢查詢 SQL 呢，主要用到了以下幾個參數(shù)

這幾個參數(shù)一定要配好，再根據(jù)每條慢查詢對癥下藥，像我司每天都會把這些慢查詢提取出來通過郵件給形式發(fā)送給各個業(yè)務團隊，以幫忙定位解決

總結

業(yè)務生產(chǎn)中可能還有很多 CASE 導致了慢查詢，其實細細品一下，都會發(fā)現(xiàn)這些都和 MySQL 索引的底層數(shù)據(jù) B+ 樹 有莫大的關系，強烈建議大家看一下我的另一篇介紹 B+ 樹的文章，好評如潮！相信大家看了之后，以上出現(xiàn)的問題會有一個更深層次的理解，掌握底層，以不變應萬變!

拜托，別再問我什么是B+樹了

巨人的肩膀

https://plu.one/mysql/2018/10/18/mysql-deffered-join/

https://blog.csdn.net/u012674931/article/details/52711137