最近博主看完了《SQL進階教程》這本書，看完后給博主打開了SQL世界的新大門，對于 SQL 的理解不在局限于以前的常規(guī)用法。借用其他讀者的評論，
讀完醍醐灌頂，對SQL做到了知其然更能知其所以然。全書從頭到尾強調了 SQL的內在邏輯是基于集合論和謂詞邏輯，而著兩條主線恰恰在使用SQL起到了至關重要的指導作用。
(資料圖片僅供參考)
本文給大家總結如何讓SQL起飛（優(yōu)化）
一、SQL寫法優(yōu)化
在SQL中，很多時候不同的SQL代碼能夠得出相同結果。從理論上來說，我們認為得到相同結果的不同SQL之間應該有相同的性能，但遺憾的是，查詢優(yōu)化器生成的執(zhí)行計劃很大程度上受到SQL代碼影響，有快有慢。因此如果想優(yōu)化查詢性能，我們必須知道如何寫出更快的SQL，才能使優(yōu)化器的執(zhí)行效率更高。
1.1 子查詢用EXISTS代替IN
當IN的參數是子查詢時，數據庫首先會執(zhí)行子查詢，然后將結果存儲在一張臨時的工作表里（內聯視圖），然后掃描整個視圖。很多情況下這種做法都非常耗費資源。使用EXISTS的話，數據庫不會生成臨時的工作表。但是從代碼的可讀性上來看，IN要比EXISTS好。使用IN時的代碼看起來更加一目了然，易于理解。因此，如果確信使用IN也能快速獲取結果，就沒有必要非得改成EXISTS了。
這里用Class_A表和Class_B舉例，
我們試著從Class_A表中查出同時存在于Class_B表中的員工。下面兩條SQL語句返回的結果是一樣的，但是使用EXISTS的SQL語句更快一些。
--慢SELECT * FROM Class_A WHERE id IN (SELECT id FROM Class_B);--快SELECT * FROM Class_A A WHERE EXISTS (SELECT * FROM Class_B B WHERE A.id = B.id);使用EXISTS時更快的原因有以下兩個。
如果連接列（id）上建立了索引，那么查詢 tb_b 時不用查實際的表，只需查索引就可以了。（同樣的IN也可以使用索引，這不是重要原因）如果使用EXISTS，那么只要查到一行數據滿足條件就會終止查詢，不用像使用IN時一樣掃描全表。在這一點上NOT EXISTS也一樣。實際上，大部分情況在子查詢數量較小的場景下EXISTS和IN的查詢性能不相上下，由EXISTS查詢更快第二點可知，子查詢數量較大時使用EXISTS才會有明顯優(yōu)勢。
1.2 避免排序并添加索引
在SQL語言中，除了ORDER BY子句會進行顯示排序外，還有很多操作默認也會在暗中進行排序，如果排序字段沒有添加索引，會導致查詢性能很慢。SQL中會進行排序的代表性的運算有下面這些。
GROUP BY子句ORDER BY子句聚合函數（SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN）DISTINCT集合運算符（UNION、INTERSECT、EXCEPT）窗口函數（RANK、ROW_NUMBER等）如上列出的六種運算（除了集合運算符），它們后面跟隨或者指定的字段都可以添加索引，這樣可以加快排序。
實際上在DISTINCT關鍵字、GROUP BY子句、ORDER BY子句、聚合函數跟隨的字段都添加索引，不僅能加速查詢，還能加速排序。
1.3 用EXISTS代替DISTINCT
為了排除重復數據，我們可能會使用DISTINCT關鍵字。如1.2中所說，默認情況下，它也會進行暗中排序。如果需要對兩張表的連接結果進行去重，可以考慮使用EXISTS代替DISTINCT，以避免排序。這里用Items表和SalesHistory表舉例：
我們思考一下如何從上面的商品表Items中找出同時存在于銷售記錄表SalesHistory中的商品。簡而言之，就是找出有銷售記錄的商品。
在一（Items）對多（SalesHistory）的場景下，我們需要對item_no去重，使用DISTINCT去重，因此SQL如下：
SELECT DISTINCT I.item_no FROM Items I INNER JOIN SalesHistory SH ON I. item_no = SH. item_no;item_no------- 10 20 30使用EXISTS代替DISTINCT去重，SQL如下：
SELECT item_no FROM Items I WHERE EXISTS (SELECT ＊ FROM SalesHistory SH WHERE I.item_no = SH.item_no);item_no------- 10 20 30這條語句在執(zhí)行過程中不會進行排序。而且使用EXISTS和使用連接一樣高效。
1.4 集合運算ALL可選項
SQL中有UNION、INTERSECT、EXCEPT三個集合運算符。在默認的使用方式下，這些運算符會為了排除掉重復數據而進行排序。
MySQL還沒有實現INTERSECT和EXCEPT運算
如果不在乎結果中是否有重復數據，或者事先知道不會有重復數據，請使用UNION ALL代替UNION。這樣就不會進行排序了。
1.5 WHERE條件不要寫在HAVING字句
例如，這里繼續(xù)用SalesHistory表舉例，下面兩條SQL語句返回的結果是一樣的：
--聚合后使用HAVING子句過濾SELECT sale_date, SUM(quantity) FROM SalesHistory GROUP BY sale_dateHAVING sale_date = "2007-10-01";--聚合前使用WHERE子句過濾SELECT sale_date, SUM(quantity) FROM SalesHistory WHERE sale_date = "2007-10-01" GROUP BY sale_date;但是從性能上來看，第二條語句寫法效率更高。原因有兩個：
使用GROUP BY子句聚合時會進行排序，如果事先通過WHERE子句篩選出一部分行，就能夠減輕排序的負擔。在WHERE子句的條件里可以使用索引。HAVING子句是針對聚合后生成的視圖進行篩選的，但是很多時候聚合后的視圖都沒有繼承原表的索引結構。二、真的用到索引了嗎
2.1 隱式的類型轉換
如下，col_1字段是char類型：
SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10; -- 走了索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 ="10"; -- 沒走索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = CAST(10, AS CHAR(2)); -- 走了索引當查詢條件左邊和右邊類型不一致時會導致索引失效。
2.2 在索引字段上進行運算
如下：
SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 * 1.1 > 100;在索引字段col_1上進行運算會導致索引不生效，把運算的表達式放到查詢條件的右側，就能用到索引了，像下面這樣寫就OK了。
WHERE col_1 > 100 / 1.1如果無法避免在左側進行運算，那么使用函數索引也是一種辦法，但是不太推薦隨意這么做。使用索引時，條件表達式的左側應該是原始字段請牢記，這一點是在優(yōu)化索引時首要關注的地方。
2.3 使用否定形式
下面這幾種否定形式不能用到索引。
<>!=NOT這個是跟具體數據庫的優(yōu)化器有關，如果優(yōu)化器覺得即使走了索引，還是需要掃描很多很多行的哈，他可以選擇直接不走索引。平時我們用!=、<>、not in的時候，要注意一下。
2.4 使用OR查詢前后沒有同時使用索引
例如下表：
CREATE TABLE test_tb ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(55) NOT NULLPRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;使用OR條件進行查詢
SELECT * FROM test_tb WHERE id = 1 OR name = "tom"這個SQL的執(zhí)行條件下，很明顯id字段查詢會走索引，但是對于OR后面name字段的查詢是需要進行全表掃描的。在這個場景下，優(yōu)化器直接進行一遍全表掃描就完事了。
2.5 使用聯合索引時，列的順序錯誤
使用聯合索引需要滿足最左匹配原則，即最左優(yōu)先。如果你建立一個（col_1, col_2, col_3）的聯合索引，相當于建立了 (col_1)、(col_1,col_2)、(col_1,col_2,col_3) 三個索引。如下例子：
-- 走了索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10 AND col_2 = 100 AND col_3 = 500;-- 走了索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10 AND col_2 = 100 ;-- 沒走索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10 AND col_3 = 500 ;-- 沒走索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_2 = 100 AND col_3 = 500 ;-- 沒走索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_2 = 100 AND col_1 = 10 ;聯合索引中的第一列（col_1）必須寫在查詢條件的開頭，而且索引中列的順序不能顛倒。
2.6 使用LIKE查詢
并不是用了like通配符，索引一定會失效，而是like查詢是以%開頭，才會導致索引失效。
-- 沒走索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 LIKE"%a";-- 沒走索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 LIKE"%a%";-- 走了索引SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 LIKE"a%";2.7 連接字段字符集編碼不一致
如果兩張表進行連接，關聯字段編碼不一致會導致關聯字段上的索引失效，這是博主在線上經歷一次SQL慢查詢后的得到的結果，舉例如下，有如下兩表，它們的name字段都建有索引，但是編碼不一致，user表的name字段編碼是utf8mb4，user_job表的name字段編碼是utf8，
CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL, `age` int NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;CREATE TABLE `user_job` ( `id` int NOT NULL, `userId` int NOT NULL, `job` varchar(255) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;進行SQL查詢如下：
EXPLAINSELECT * from `user` u join user_job j on u.name = j.name由結果可知，user表的查詢沒有走索引。想要user表也走索引，那就需要把user表name字段的編碼改成utf8即可。
三、減少中間表
在SQL中，子查詢的結果會被看成一張新表，這張新表與原始表一樣，可以通過代碼進行操作。這種高度的相似性使得SQL編程具有非常強的靈活性，但是如果不加限制地大量使用中間表，會導致查詢性能下降。
頻繁使用中間表會帶來兩個問題，一是展開數據需要耗費內存資源，二是原始表中的索引不容易使用到（特別是聚合時）。因此，盡量減少中間表的使用也是提升性能的一個重要方法。
3.1 使用HAVING子句
對聚合結果指定篩選條件時，使用HAVING子句是基本原則。不習慣使用HAVING子句的人可能會傾向于像下面這樣先生成一張中間表，然后在WHERE子句中指定篩選條件。例如下面：
SELECT * FROM ( SELECT sale_date, MAX(quantity) max_qty FROM SalesHistory GROUP BY sale_date ) tmp WHERE max_qty >= 10然而，對聚合結果指定篩選條件時不需要專門生成中間表，像下面這樣使用HAVING子句就可以。
SELECT sale_date, MAX(quantity) FROM SalesHistory GROUP BY sale_dateHAVING MAX(quantity) >= 10;HAVING子句和聚合操作是同時執(zhí)行的，所以比起生成中間表后再執(zhí)行的WHERE子句，效率會更高一些，而且代碼看起來也更簡潔。
3.2 對多個字段使用IN
當我們需要對多個字段使用IN條件查詢時，可以通過 || 操作將字段連接在一起變成一個字符串處理。
SELECT * FROM Addresses1 A1 WHERE id || state || city IN (SELECT id || state|| city FROM Addresses2 A2);這樣一來，子查詢不用考慮關聯性，而且只執(zhí)行一次就可以。
3.3 先進行連接再進行聚合
連接和聚合同時使用時，先進行連接操作可以避免產生中間表。原因是，從集合運算的角度來看，連接做的是“乘法運算”。連接表雙方是一對一、一對多的關系時，連接運算后數據的行數不會增加。而且，因為在很多設計中多對多的關系都可以分解成兩個一對多的關系，因此這個技巧在大部分情況下都可以使用。
到此本文講解完畢，感謝大家閱讀。
關鍵詞：
營業(yè)執(zhí)照公示信息