• SQL常见的可优化点


    此文章系在SQL代码文件中写的...

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    # 索引相关
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    – 查询(或更新,删除,可以转换为查询)没有用到索引
        这是最基础的步骤,需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引,需要重点关注type=ALL, key=NULL的字段。
    – 在索引字段上施加函数
        to_char(gmt_created, ‘mmdd’) =0101′
        正确的写法
        gmt_created between to_date(“20090101″, “yyyymmdd”) and to_date(“20090102″, “yyyymmdd”)
    – 在索引字段上使用全模糊
        member_id like%alibab%’
        B树无法解决此类问题,可以考虑搜索引擎。
        但是member_id like ‘alibab%’可以用到索引。
        其实,对任何一个字段使用 like%xxxx%’都是一种不规范的做法,需要能检查到这种错误用法。
    – 多列字段的索引,没有用到前导索引
        索引:(memeber_id, group_id)
        where group_id=9234
        实际上,这个条件是没有办法用到上面的索引的。
        这是一个很常见的误用。要理解为什么不能用到这个索引,需要理解mysql如何构造多列索引的。
        索引是一棵B树,问题是,对于多列索引,mysql将索引字段按照索引建立的顺序进行拼装,组成一个新的字符串,这个字符串被用来做为构建B树的键。所以,在查询条件里,如果没有用到前导列,就没办法访问多列索引的B树。
        应该建立索引:(group_id, member_id)
    – 访问到了索引之外的字段
        索引(member_id, subject)
        select subject from offer where member_id=234
        在member_id=234记录数很多的情况下,会优于
        select subject, gmt_created from offer where member_id=234
        原因是第二条sql会根据索引查找到的rowid访问表里的记录。第一条sql使用索引范围扫描就可以得到结果。
        如果某个sql执行次数很多,但是读取的字段没有被索引覆盖,那么,可能需要建立覆盖性索引。
    – 计数count(id)有时比count(*)慢
        count(id) === count(1) where id is not null
        如果没有(id)索引,那么会用全表扫描,而count(*)会使用最优的索引
        进行用索引快速全扫描
        计数统一使用count(*)
    – 正确使用stop机制
        判断member_id在offer表中是否存在记录:
        select count(*) from offer where member_id=234 limit 1
        优于
        select count(*) from offer where member_id=234
        原因是第一条sql会在得到第一条符合条件的记录后停止。
        
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    # 高效分页
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    – 高效的分页
        使用join技术,利用索引查找到符合条件的id,构造成临时表,用这个小
        的临时表于原表做join
        select *
        from
        (
            select t.*, rownum AS rn
            from
                (select * from blog.blog_article
                where domain_id=1
                and draft=0
                order by domain_id, draft, gmt_created desc) t
            where rownum >= 2
        ) a
        where a.rn <= 3
        应该改写成
        select blog_article.*
        from
        (
            select rid, rownum as rn
            from
            (
            select rowid as id  from blog.blog_article
            where domain_id=1
            and draft=0
            order by domain_id, draft, gmt_created desc
            ) t
            where rownum >= 2
        ) a, blog_article
        where a.rn >= 3
        and a.rid = blog_article.rowid
    – order by没有用到索引
        有索引(a, b, )
        混合排序规则
        ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC /* mixed sort direction */
        缺失了前导列
        WHERE g = const ORDER BY b, c /* a prefix is missing */
        缺失了中间列
        WHERE a = const ORDER BY c /* b is missing */
        使用了不在索引中的列进行排序
        WHERE a = const ORDER BY a, d /* d is not part of index */
        
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    # 高效地利用primary key
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    – 随机查询
        一个错误的做法:
        select *
        from title
        where kind_id=1
        order by rand()
        limit 1;
        create index k on title(kind_id);
        这个sql执行过程中需要全表扫描,并且将数据保存到临时表,这是一个非常耗时的操作。
        改进的做法,利用偏移量。
        select round(rand() * count(*))
        from titile
        where kind_id=1;
        select *
        from title
        where kind_id=1
        limit 1 offset $random;
        create index k on title(kind_id);
        相比上面的做法,这种写法能够利用到kind_id上的索引,减少了需要扫描的数据块。但是,如果offset非常大,那么需要扫描的数据块也非常大,极端情况是扫描索引k的所有数据块。
        最优的做法,利用主键进行范围查找
        select round(rand() * count(*))
        from title
        where kind_id=1;
        select *
        from title
        where kind_id = and id > $random
        limit 1;
        这个sql利用primary key进行范围查询,完全走索引,并且只读取一条记录,速度非常快。但是,这种用法的限制是primary key必须是int型,并且是连续自增长的。
    
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    # 高效join
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    – 小表驱动大表进行join
    – 避免子查询
        子查询是一个影响性能的隐患。应该使用join改写sql。
    
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    # 数据类型
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    – 避免隐式转换
        CREATE TABLE `user` (
        `id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        `account` char(11) NOT NULL COMMENT ”,
        `email` varchar(128),
        PRIMARY KEY (`id`),
        UNIQUE KEY `username` (`account`)
        ) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8;
        mysql>  explain select * from user where account=123 G
        *************************** 1. row ***************************
                   id: 1
          select_type: SIMPLE
                table: user
                 type: ALL
        possible_keys: username
                  key: NULL
              key_len: NULL
                  ref: NULL
                 rows: 2
                Extra: Using where
        1 row in set (0.00 sec)
        可以看到,account=123的条件并没有用到唯一索引`username`。mysql的server从storage engine中读取所有的记录,使用to_number()函数,将记录中的account转换成数字,被转换后的数字用来和参数比较。我们的测试表里有2条记录,而执行计划中rows的值也是2,并且type的值为ALL,这也说明索引`username`并没有被用到。
        mysql> explain select * from user where account=123′ G
        *************************** 1. row ***************************
                   id: 1
          select_type: SIMPLE
                table: user
                 type: const
        possible_keys: username
                  key: username
              key_len: 33
                  ref: const
                 rows: 1
                Extra:
        1 row in set (0.00 sec)
        参数为字符串类型,我们可以看到索引`username`,被使用到了。
        这是一个经常被误用的做法。
    – 主键不是自增列
        自增列的主键有多个好处:
        插入性能高。
        减小page的碎片。
        提供二级索引的性能,降低二级索引的空间,因为二级索引存储的是主键的值,并不是page中的行id。

    本文转自:阿里云产品博客
    原文地址:http://blog.aliyun.com/885

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shockerli/p/sql-optimized-common-points.html
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