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鮮為人知的10個SQL語句優化

angryTom
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2019-11-27 13:50:432498瀏覽

鮮為人知的10個SQL語句優化

一、一些常見的SQL實作

(1)負向條件查詢不能使用索引

select * from order where status!=0 and stauts!=1

not in/not exists都不是好習慣

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可以最佳化為in查詢:

select * from order where status in(2,3)

(2)前導模糊查詢不能使用索引

select * from order where desc like '%XX'

而非前導模糊查詢則可以:

select * from order where desc like 'XX%'

( 3)資料區分度不大的欄位不宜使用索引

select * from user where sex=1

原因:性別只有男,女,每次過濾掉的資料很少,不宜使用索引。 

經驗上,能過濾80%資料時就可以使用索引。對於訂單狀態,如果狀態值很少,不宜使用索引,如果狀態值很多,能夠過濾大量數據,則應該建立索引。

(4)在屬性上進行計算不能命中索引

select * from order where YEAR(date) < = &#39;2017&#39;

即使date上建立了索引,也會全表掃描,可最佳化為值計算:

select * from order where date < = CURDATE()

或:

select * from order where date < = &#39;2017-01-01&#39;

二、並非周知的SQL實踐

#(5)如果業務大部分是單一查詢,使用Hash索引效能較好,例如使用者中心

select * from user where uid=?
select * from user where login_name=?

原因:

B-Tree索引的時間複雜度是O(log(n))

Hash索引的時間複雜度是O(1)

(6)允許為null的列,查詢有潛在大坑

單列索引不存null值,複合索引不存全為null的值,如果列允許為null,可能會得到“不符合預期」的結果集

select * from user where name != &#39;shenjian&#39;

如果name允許為null,索引不儲存null值,結果集中不會包含這些記錄。

所以,請使用not null約束以及預設值。

(7)複合索引最左前綴,並不是值SQL語句的where順序要和複合索引一致

用戶中心建立了(login_name, passwd)的複合索引

#
select * from user where login_name=? and passwd=?
select * from user where passwd=? and login_name=?

都能夠命中索引 

select * from user where login_name=?

也能命中索引,滿足複合索引最左前綴 

select * from user where passwd=?

不能命中索引,不滿足複合索引最左前綴

#( 8)使用ENUM而不是字符串

ENUM保存的是TINYINT,別在枚舉中搞一些“中國”“北京”“技術部”這樣的字符串,字符串空間又大,效率又低。

三、小眾但有用的SQL實踐

(9)如果明確知道只有一條結果返回,limit 1能夠提高效率

select * from user where login_name=?

可以優化為:

select * from user where login_name=? limit 1

原因:

你知道只有一條結果,但資料庫並不知道,明確告訴它,讓它主動停止遊標移動

(10)把計算放到業務層而不是資料庫層,除了節省資料的CPU,還有意想不到的查詢快取優化效果

select * from order where date < = CURDATE()

這不是一個好的SQL實踐,應該優化為:

$curDate = date(&#39;Y-m-d&#39;);
$res = mysql_query(
    &#39;select * from order where date < = $curDate&#39;);

原因:

釋放了資料庫的CPU

多次調用,傳入的SQL相同,才可以利用查詢快取

(11)強制型別轉換會全表掃描

select * from user where phone=13800001234

你以為會命中phone索引麼?大錯特錯了,這個語句究竟要怎麼改? 

#結束了,再加一條,不要使用select *,只回傳需要的列,能夠大幅的節省資料傳輸量,與資料庫的記憶體使用量喲。

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