8種常被忽視的SQL錯誤用法

1. LIMIT 語句

分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對于下面簡單的語句，一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

SELECT *
FROM   operation
WHERE  type = 'SQLStats'
      AND name = 'SlowLog'
ORDER  BY create_time
LIMIT  1000, 10; 

好吧，可能90%以上的 DBA 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄為什么還是慢？

要知道數(shù)據(jù)庫也并不知道第1000000條記錄從什么地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現(xiàn)這種性能問題，多數(shù)情形下是程序員偷懶了。在前端數(shù)據(jù)瀏覽翻頁，或者大數(shù)據(jù)分批導出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成參數(shù)作為查詢條件的。SQL 重新設計如下：

SELECT   *
FROM     operation
WHERE    type = 'SQLStats'
AND      name = 'SlowLog'
AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'
ORDER BY create_time limit 10;

在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著數(shù)據(jù)量的增長而發(fā)生變化。

2. 隱式轉(zhuǎn)換

SQL語句中查詢變量和字段定義類型不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：

mysql> explain extended SELECT *
    > FROM   my_balance b
    > WHERE  b.bpn = 14000000123
    >       AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;

| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段 bpn 的定義為 varchar(20)，MySQL 的策略是將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字之后再比較。函數(shù)作用于表字段，索引失效。

上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數(shù)，而不是程序員的原意?，F(xiàn)在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。

3. 關(guān)聯(lián)更新、刪除

雖然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優(yōu)化。對于更新或刪除需要手工重寫成 JOIN。

比如下面 UPDATE 語句，MySQL 實際執(zhí)行的是循環(huán)/嵌套子查詢（DEPENDENT SUBQUERY)，其執(zhí)行時間可想而知。

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);

執(zhí)行計劃：

重寫為 JOIN 之后，子查詢的選擇模式從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED，執(zhí)行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。

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 = 'applying' 

執(zhí)行計劃簡化為：

4. 混合排序

MySQL 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升性能的。

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 

執(zhí)行計劃顯示為全表掃描：

由于 is_reply 只有0和1兩種狀態(tài)，我們按照下面的方法重寫后，執(zhí)行時間從1.58秒降低到2毫秒。

SELECT *
FROM   ((SELECT *
        FROM   my_order o
               INNER JOIN my_appraise a
                       ON a.orderid = o.id
                          AND is_reply = 0
        ORDER  BY appraise_time DESC
        LIMIT  0, 20)
       UNION ALL
       (SELECT *
        FROM   my_order o
               INNER JOIN my_appraise a
                       ON a.orderid = o.id
                          AND is_reply = 1
        ORDER  BY appraise_time DESC
        LIMIT  0, 20)) t
ORDER  BY  is_reply ASC,
         appraisetime DESC
LIMIT  20; 

5. EXISTS語句

MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然采用嵌套子查詢的執(zhí)行方式。如下面的 SQL 語句：

SELECT *
FROM   my_neighbor n
      LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
             ON n.id = sra.neighbor_id
                AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4
      AND EXISTS(SELECT 1
                 FROM   message_info m
                 WHERE  n.id = m.neighbor_id
                        AND m.inuser = 'xxx')
      AND n.topic_type <> 5

執(zhí)行計劃為：

去掉 exists 更改為 join，能夠避免嵌套子查詢，將執(zhí)行時間從1.93秒降低為1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n
      INNER JOIN message_info m
              ON n.id = m.neighbor_id
                 AND m.inuser = 'xxx'
      LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
             ON n.id = sra.neighbor_id
                AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4
      AND n.topic_type <> 5 

新的執(zhí)行計劃：

6. 條件下推

外部查詢條件不能夠下推到復雜的視圖或子查詢的情況有：

聚合子查詢；

含有 LIMIT 的子查詢；

UNION 或 UNION ALL 子查詢；

輸出字段中的子查詢；

如下面的語句，從執(zhí)行計劃可以看出其條件作用于聚合子查詢之后：

SELECT *
FROM   (SELECT target,
              Count(*)
       FROM   operation
       GROUP  BY target) t
WHERE  target = 'rm-xxxx'

確定從語義上查詢條件可以直接下推后，重寫如下：

SELECT target,
      Count(*)
FROM   operation
WHERE  target = 'rm-xxxx'
GROUP  BY target

執(zhí)行計劃變?yōu)椋?

7. 提前縮小范圍

先上初始 SQL 語句：

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

該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然后排序取前15條記錄。從執(zhí)行計劃也可以看出，最后一步估算排序記錄數(shù)為90萬，時間消耗為12秒。

由于最后 WHERE 條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對 my_order 排序提前縮小數(shù)據(jù)量再做左連接。SQL 重寫后如下，執(zhí)行時間縮小為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

再檢查執(zhí)行計劃：子查詢物化后（select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句后，實際執(zhí)行時間變得很小。

8. 中間結(jié)果集下推

再來看下面這個已經(jīng)初步優(yōu)化過的例子(左連接中的主表優(yōu)先作用查詢條件)：

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(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
             FROM     my_resources
                  GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

那么該語句還存在其它問題嗎？不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數(shù)量特別大的情況下會導致整個語句的性能下降。

其實對于子查詢 c，左連接最后結(jié)果集只關(guān)心能和主表 resourceid 能匹配的數(shù)據(jù)。因此我們可以重寫語句如下，執(zhí)行時間從原來的2秒下降到2毫秒。

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(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

但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現(xiàn)了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫：

WITH a AS
(
        SELECT   resourceid
        FROM     my_distribute d
        WHERE    isdelete = 0
        AND      cusmanagercode = '1234567'
        ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*,
         c.allocated
FROM      a
LEFT JOIN
         (
                  SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
                  FROM     my_resources r,
                           a
                  WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
                  GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

總結(jié)

數(shù)據(jù)庫編譯器產(chǎn)生執(zhí)行計劃，決定著SQL的實際執(zhí)行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有數(shù)據(jù)庫的編譯器都不是盡善盡美的。

上述提到的多數(shù)場景，在其它數(shù)據(jù)庫中也存在性能問題。了解數(shù)據(jù)庫編譯器的特性，才能避規(guī)其短處，寫出高性能的SQL語句。

程序員在設計數(shù)據(jù)模型以及編寫SQL語句時，要把算法的思想或意識帶進來。

編寫復雜SQL語句要養(yǎng)成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數(shù)據(jù)庫的負擔 。