之前已经讲过mysql的性能优化，感兴趣的朋友可以看看之前的文章。但是有些问题其实是我们自身的SQL语句有问题导致的。今天就来总结哪些经常被我们忽视的SQL错误写法，看看你都踩过哪些坑？
一、LIMIT语句
Limit是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，一般我们觉得在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 operation WHERE type = 'xxx' AND name = 'xxx' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10;
但是当数据量很大的时候，当我们查询最后几页数据时，分页会越来越慢。这就是我们经常碰到的海量数据的分页问题。这是为什么呢？
优化方案
因为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，即进行全表扫描。出现这种性能问题，主要还是我们没有考虑到大量数据的情况。
其实在前端数据浏览翻页时，是可以将上一页的最大值作为查询条件传给后台的。SQL 重新设计如下：
select *
from operation
where id>1000000
AND type = 'xxx'
AND name = 'xxx'
ORDER BY create_time
limit 10
经过这种优化，可以保证系统不会随着数据量的增长而变慢。
二、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：
explain extended select * from my_balance b where b.bpn = 14000000123 and b.isverified is null;
字段 bpn 的定义为 varchar 类型，而查询条件传入的却是int 类型。MySQL 会将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，导致所以索引失效。如下图所示：
这个坑我们以前也遇见过，花了好半天才发现是这个问题。 所以程序员在开发的过程中，一定要认真仔细，确保查询变量和字段类型匹配。
优化方案
保证传入的参数类型和字段定义的类型一致。
所以，上面的sql语句改为如下即可：
explain extended select * from my_balance b where b.bpn = '14000000123' and b.isverified is null;
三、关联更新、删除
MySQL5.6之后有个新特性，会自动把SQL语句中的嵌套子查询优化为关联查询（join），所以有些时候你会发现嵌套子查询的效率和关联查询的效率差不多。但是需要特别注意mysql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 实际执行的还是嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。
explain extended
UPDATE operation o SET 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：
优化方案
改为 JOIN 之后，子查询的选择模式从嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY) 变成了关联查询(DERIVED)，执行速度大大加快
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.id SET status = 'applying1
执行计划简化为：
四、Order by
MySQL中的两种排序方式：
1、通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,因为索引的结构是B+树，索引中的数据是按照一定顺序进行排列的，所以在排序查询中如果能利用索引，就能避免额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using index。
2、Filesort排序，对返回的数据进行排序,所有不是通过索引直接返回排序结果的操作都是Filesort排序，也就是说进行了额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using filesort。
优化方案
一般排序的原则就是：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。
所以我们需要注意以下这些情况：
1、排序字段在多个索引中，无法使用索引排序，查询一次只能使用一个索引：
explain select store_id,email,last_name from my_user order by store_id,email,last_name;
查询计划显示，没有走所以直接返回有序数据，额外排序放回结果：
2、排序字段顺序与索引列顺序不一致，同样也无法利用索引排序。这个就不举例了跟where条件是一样的。
需要注意的是：这些都是细节的东西，经常会在开发过程中忽略。然后SQL就莫名其妙的不走索引了。
五、混合排序
索引中的数据是按照一定顺序进行排列的，所以在排序查询中如果能利用索引直接返回数据，就能避免额外的排序操作。但是如果出现这种混合了升序和降序的情况，MySQL 无法利用索引直接返回排序结果的。
SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id ORDER BY a.is_reply ASC, a.appraise_time DESC LIMIT 0, 20
执行计划显示为全表扫描：
优化方案
此类问题根据实际常见优化，原则就是应该避免这种排序的情况。如果确实有多种排序的需求，最好使用其他的方法提升性能。
六、EXISTS语句
MySQL 对待 EXISTS 子句时，会采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句：
explain SELECT * FROM my_order n LEFT JOIN my_appraise sra ON n.id = sra.orderid WHERE 1=1 AND EXISTS(SELECT 1 FROM my_user m WHERE n.user_id = m.id AND m.usercode = '111' ) AND n.id <> 5
执行计划为：
优化方案
去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，这样会大大提高查询效率。
SELECT * FROM my_neighbor n LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbored AND sra.user_id = 'xxx' INNER JOIN message_info m on n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND n.topictype <> 5
新的执行计划显示没有了嵌套子查询：
七、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：
-
聚合子查询；
-
含有 LIMIT 的子查询；
-
UNION 或 UNION ALL 子查询；
-
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 GROUPBY target) t WHERE target = 'rm-xxxx'
优化方案
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 operation WHERE target = 'rm-xxxx' GROUPBY target
执行计划变为：
八、提前缩小数据范围
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.pid WHERE o.display = 0 AND o.ostaus = 1 ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15
数为90万，时间消耗为12秒。
优化方案
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 o WHERE o.display = 0 AND o.ostaus = 1 ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15 )o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid ORDER BY o.selltime DESC limit 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。
九、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)：
SELECT a.* c.allocated FROM ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20 ) a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid, sum(allocation) allocated FROM my_resources GROUP BY resourcesid ) c ON a.resourceid = c.resourcesid
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，执行时间大大降低 。
SELECT a.*, c.allocated FROM ( SELECT resourceid FROM my一distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a LEFT 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 ) c ON a.resourceid = c.resourcesid
最后
以上总结了一些sql语句常见的坑。里面很多都是不仔细导致的。只有仔细认真尽量考虑一些大数据的情况，这样才能写出高性能的SQL语句。
同时，程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把索引及性能提前考虑进去，这样才能避免后期遇到的一些坑。
