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1、干貨！SQL性能優(yōu)化，書寫高質(zhì)量SQL語句
寫SQL語句的時候我們往往關注的是SQL的執(zhí)行結果，但是是否真的關注了SQL的執(zhí)行效率，是否注意了SQL的寫法規(guī)范？
以下的干貨分享是在實際開發(fā)過程中總結的，希望對大家有所幫助！
limit分頁優(yōu)化
當偏移量特別大時，limit效率會非常低。
SELECT id FROM A LIMIT 1000,10 很快
SELECT id FROM A LIMIT 90000,10 很慢
方案一：
select id from A order by id limit 90000,10;
如果我們結合order by使用。很快，0.04秒就OK
2、。 因為使用了id主鍵做索引！當然，是否能夠使用索引還需要根據(jù)業(yè)務邏輯來定，這里只是為了提醒大家，在分頁的時候還需謹慎使用！
方案二
select id from A order by id between 90000 and 90010;
利用limit 1 、top 1 取得一行
有些業(yè)務邏輯進行查詢操作時(特別是在根據(jù)某一字段DESC,取最大一筆).可以使用limit 1 或者 top 1 來終止[數(shù)據(jù)庫索引]繼續(xù)掃描整個表或索引。
反例
SELECT id FROM A LIKE 'abc%'
正例
SELECT id FROM A LIKE 'abc%' limi
3、t 1
任何情況都不要用 select * from table ，用具體的字段列表替換"*"，不要返回用不到的字段,避免全盤掃描！
批量插入優(yōu)化
反例
INSERT into person(name,age) values('A',24)
INSERT into person(name,age) values('B',24)
INSERT into person(name,age) values('C',24)
正例
INSERT into person(name,age) values('A',24),('B',24),('C',24
sql語句的優(yōu)化主要在于對索引的正確
4、使用，而我們在開發(fā)中經(jīng)常犯的錯誤便是對表進行全盤掃描，一來影響性能，而來耗費時間!
like語句的優(yōu)化
反例
SELECT id FROM A WHERE name like '%abc%'
由于abc前面用了“%”，因此該查詢必然走全表查詢,除非必要(模糊查詢需要包含abc)，否則不要在關鍵詞前加%
正例
SELECT id FROM A WHERE name like 'abc%'
where子句使用 in 或 not in 的優(yōu)化
sql語句中 in 和 not in 的使用請慎用！使用in 或者 not in 會丟棄索引，從而進行全盤掃描！
方案一：between 替
5、換 in
反例
SELECT id FROM A WHERE num in (1,2,3)
正例
SELECT id FROM A WHERE num between 1 and 3
方案二：exist 替換 in
注：關于exist和in的用法，片尾有彩蛋～
反例
SELECT id FROM A WHERE num in (select num from B)
正例
SELECT num FROM A WHERE num exists (select 1 from B where B.num = A.num)
方案三：left join 替換 in
反例
SEL
6、ECT id FROM A WHERE num in (select num from B)
正例
SELECT id FROM A LEFT JOIN B ON A.num = B.num
復制代碼
where子句使用or的優(yōu)化
通常使用 union all 或 union 的方式替換“or”會得到更好的效果。where子句中使用了or關鍵字,索引將被放棄使用。
反例
SELECT id FROM A WHERE num = 10 or num = 20
正例
SELECT id FROM A WHERE num = 10 union all SELECT id FROM
7、 A WHERE num=20
where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 的優(yōu)化
反例
SELECT id FROM A WHERE num IS NULL
在where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 判斷，索引將被放棄使用，會進行全表查詢。
正例
優(yōu)化成num上設置默認值0，確保表中num沒有null值, IS NULL 的用法在實際業(yè)務場景下SQL使用率極高，我們應注意避免全表掃描
SELECT id FROM A WHERE num=0
where子句中對字段進行表達式操作的優(yōu)化
不要在where子句中的“=”左邊進行函數(shù)
8、、算數(shù)運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
· 1
SELECT id FROM A WHERE datediff(day,createdate,'2019-11-30')=0
優(yōu)化為
SELECT id FROM A WHERE createdate>='2019-11-30' and createdate<'2019-12-1'
· 2
SELECT id FROM A WHERE year(addate) <2020
優(yōu)化為
SELECT id FROM A where addate<'2020-01-01'
排序的索引問題?
mysql查詢只是用
9、一個索引，因此如果where子句中已經(jīng)使用了索引的話，那么order by中的列是不會使用索引。因此數(shù)據(jù)庫默認排序可以符合要求情況下不要使用排序操作；
盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創(chuàng)建復合索引。
盡量用 union all 替換 union
union和union all的差異主要是前者需要將兩個（或者多個）結果集合并后再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的cpu運算，加大資源消耗及延遲。所以當我們可以確認不可能出現(xiàn)重復結果集或者不在乎重復結果集的時候，盡量使用union all而不是union
Inner join 和 left join、right j
10、oin、子查詢
· 第一：inner join內(nèi)連接也叫等值連接是，left/rightjoin是外連接。
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A INNER JOIN ON A.id =B.id;
經(jīng)過來之多方面的證實 inner join性能比較快，因為inner join是等值
11、連接，或許返回的行數(shù)比較少。但是我們要記得有些語句隱形的用到了等值連接，如：
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A,B WHERE A.id = B.id;
推薦：能用inner join連接盡量使用inner join連接
· 第二：子查詢的性能又比外連接性能慢，盡量用外連接來替換子查詢。
反例
mysql是先對外表A執(zhí)行全表查詢，然后根據(jù)uuid逐次執(zhí)行子查詢，如果外層表是一個很大的表，我們可以想象查詢性能會表現(xiàn)比這個更加糟糕。
Select* from A where exists (select * from B where id>=3
12、000 and A.uuid=B.uuid);
執(zhí)行時間：2s左右
正例
Select* from A inner join B ON A.uuid=B.uuid where b.uuid>=3000; 這個語句執(zhí)行測試不到一秒；
執(zhí)行時間：1s不到
· 第三：使用JOIN時候，應該用小的結果驅(qū)動大的結果
left join 左邊表結果盡量小，如果有條件應該放到左邊先處理，right join同理反向。如：
反例
Select * from A left join B A.id=B.ref_id where A.id>10
正例
select * from (selec
13、t * from A wehre id >10) T1 left join B on T1.id=B.ref_id;
exist 代替 in
反例
SELECT * from A WHERE id in ( SELECT id from B )
正例
SELECT * from A WHERE id EXISTS ( SELECT 1 from A.id= B.id )
分析:
in 是在內(nèi)存中遍歷比較
exist 需要查詢數(shù)據(jù)庫，所以當B的數(shù)據(jù)量比較大時，exists效率優(yōu)于in**
in()只執(zhí)行一次，把B表中的所有id字段緩存起來，之后檢查A表的id是否與B表中的id相
14、等，如果id相等則將A表的記錄加入到結果集中，直到遍歷完A表的所有記錄。
In 操作的流程原理如同一下代碼
List resultSet={};
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);
for(int i=0;i
15、 break;
}
}
}
return resultSet;
可以看出，當B表數(shù)據(jù)較大時不適合使用in()，因為會把B表數(shù)據(jù)全部遍歷一次
如：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那么最多有可能遍歷10000*1000000次，效率很差。
再如：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那么最多有可能遍歷10000*100次，遍歷次數(shù)大大減少，效率大大提升。
??結論：in()適合B表比A表數(shù)據(jù)小的情況
exist()會執(zhí)行A.length()次，執(zhí)行過程代碼如下
List resultSet=
16、{};
Array A=(select * from A);
for(int i=0;i
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