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不要這樣寫SQL 改掉這些壞習慣

數據庫
SQL是作為一個程序員接觸得非常多的一種語言,但是,很多時候,我們會發現,有些SQL的執行效率異常的差,造成了數據庫的負擔。

 SQL是作為一個程序員接觸得非常多的一種語言,但是,很多時候,我們會發現,有些SQL的執行效率異常的差,造成了數據庫的負擔。我們通過分析這些有問題的SQL,就可以發現很多我們平時在寫SQL的時候忽略的問題。

今天,我們就來講一下這些需要改掉的壞習慣。

盡量少用負向條件查詢

假設我們有一個Order表,表中有一個字段是Status,這個字段有4個值,分別是0=待支付、1=待發貨、2=待收貨、3=已完成。

這時,我們要查詢所有已經支付的訂單,很多人就會寫這樣的SQL: 

  1. select * from Order where Status != 0 

這就是一個不好的習慣了。負向條件查詢(例如:!=、not in、not exists)都是不能使用索引的,當Order表中的數據到達一定量級時,這個查詢的效率會急劇的下降。

 

[[246442]]

 

所以,正確的寫法應該是: 

  1. select * from Order where Status in (1,2,3) 

盡量少用前導模糊查詢

假設我們現在要根據用戶的訂單號(OrderNo)查詢用戶的訂單,如果是直接通過SQL查詢的話,盡量不要使用前導模糊查詢,也就是: 

  1. select * from Order where OrderNo like '%param' 

或者 

  1. select * from Order where OrderNo like '%param%' 

因為,前導模糊查詢是無法***索引的,所以,會整個數據庫去檢索,效率相當的差,而非前導模糊查詢則是可以使用索引的。 

[[246443]] 

因此,我們盡量不要把通配符放在前面,改成下面這樣: 

  1. select * from Order where OrderNo like 'param%'  
[[246444]] 

盡量不要在條件字段上進行運算

假設,現在有一個需求,是要查詢2018年全年的訂單數據,我們就需要通過創建時間(CreateTime)來進行檢索,但是,有些程序員就喜歡這樣寫SQL: 

  1. select * from Order where Year(CreateTime)=2018 

然后,每次執行時就會發現,查詢的速度異常的慢,導致了大量的請求掛起甚至超時。這是因為,我們即使在CreateTime上建立了索引,但是,如果使用了運算函數,查詢一樣會進行全表的檢索。 

[[246445]] 

所以,我們可以改成這樣: 

  1. select * from Order where CreateTime > '2018-1-1 00:00:00' 

當查詢允許Null值的列時,需要特別注意

我們在創建表的字段時,如果這個字段需要作為索引時,盡量不要允許Null。因為,單列索引不會存Null值,復合索引不存所有索引列都為Null的值,所以如果列允許為Null,可能會得到“不符合預期”的結果集。

例如:我們有一個User表,其中有UserName字段記錄了用戶的名字,并且添加了索引。

 

[[246446]]

[[246447]] 

現在我們執行了這樣一個查詢: 

  1. select * from User where UserName != '小倩' 

但結果是這樣的 

[[246448]]  
[[246449]] 

那位UserName為Null的數據并沒有能包括進來。因此,如果我們想要包含這個用戶的話,***能夠設置一個默認值。

復合索引,使用時要注意順序

登錄,肯定是我們使用得最多的一個查詢了,為了保證效率,我們為LoginID和Password加上了復合索引。

當我們使用 

  1. select * from User where LoginID = '{LoginID}' and Password = '{Password}'select * from User where Password = '{Password}' and LoginID = '{LoginID}' 

查詢時,都是能夠準備的***索引。當我們使用: 

  1. select * from User where LoginID = '{LoginID}' 

查詢時,也是能夠***索引的。但是,當我們使用 

  1. select * from User where Password = '{Password}' 

查詢時,確無法***索引,這是什么原因呢?

這是由于,復合索引對于查詢的順序是非常的銘感的,所以,符合索引中包含了幾種規則,其中就有全列匹配和最左前綴匹配。

當所有列都能夠匹配時,雖然查詢的順序上有不同,但是查詢優化器會將順序進行調整,以滿足適合索引的順序,所以,順序的顛倒是沒有問題的。 

[[246450]] 

但是,如果所有列不能匹配時,就必須滿足最左前綴匹配了,也就是,必須按照從左到右的順序進行排列。因此,當我們建立是索引是

結果唯一時,別悶著

通常,我們設計User表時,并不會把LoginID作為主鍵,但是,LoginID確會在業務邏輯中驗證唯一性,因此,如果使用 

  1. select * from User where LoginID = '{LoginID}' 

查詢時,結果一定只有一條。但是,數據庫是不知道的,即使找到了這唯一的一條結果,他也會一直繼續,直到掃描完所有的數據。

因此,在執行這樣的查詢時,我們可以優化一下,改成: 

  1. select * from User where LoginID = '{LoginID}' limit 1 

這樣,當查詢到結果時,就不會再繼續了。

***,上面所有的例子都是坑

盡量少用或別用Select *,我們的查詢其實都是有目的的,就好像登錄一樣,我們其實只需要知道有結果返回就行了,使用select count(0)就可以了,但是我們使用select * 的話,就會消耗大量無效的數據庫內存。 

[[246451]]

 

責任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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