30條高質(zhì)量的sql編寫規(guī)范建議超實用sql語句格式規(guī)范

后端程序員必備：書寫高質(zhì)量SQL的30條建議大家好！我是 Guide 哥。今天推薦一篇非常不錯的文章，助你寫出更高質(zhì)量的 SQL。文章內(nèi)容過多，為了方便隨時查閱，建議收藏！前言本文將結(jié)合實例demo，闡述30條有關(guān)于優(yōu)化SQL的建議，多數(shù)是實際開發(fā)中總結(jié)出來的，希望對大家有幫助。1、查詢SQL盡量不要使用select *，而是select具體字段。反例子：select * from employee;正例子：selectid，namefrom employee;理由：· 只取需要的字段，節(jié)省資源、減少網(wǎng)絡(luò)開銷。· select * 進行查詢時，很可能就不會使用到覆蓋索引了，就會造成回表查詢。2、如果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄，建議用limit 1假設(shè)現(xiàn)在有employee員工表，要找出一個名字叫jay的人.CREATETABLEemployee ( idint(11) NOTNULL, namevarchar(255) DEFAULTNULL, ageint(11) DEFAULTNULL, date datetime DEFAULTNULL, sexint(1) DEFAULTNULL, PRIMARY KEY (id) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;反例：selectid，namefrom employee wherename='jay'正例selectid，namefrom employee wherename='jay'limit1;理由：· 加上limit 1后,只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高。· 當(dāng)然，如果name是唯一索引的話，是不必要加上limit 1了，因為limit的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高性能,如果一個語句本身可以預(yù)知不用全表掃描，有沒有l(wèi)imit ，性能的差別并不大。3、應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件新建一個user表，它有一個普通索引userId，表結(jié)構(gòu)如下：CREATETABLEuser ( idint(11) NOTNULL AUTO_INCREMENT, userIdint(11) NOTNULL, ageint(11) NOTNULL, namevarchar(255) NOTNULL, PRIMARY KEY (id), KEYidx_userId (userId) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;假設(shè)現(xiàn)在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的用戶，很容易有以下sql反例:select * fromuserwhere userid=1or age =18正例：/使用union allselect * fromuserwhere userid=1unionallselect * fromuserwhere age = 18/或者分開兩條sql寫：select * fromuserwhere userid=1select * fromuserwhere age = 18理由：· 使用or可能會使索引失效，從而全表掃描。對于or+沒有索引的age這種情況，假設(shè)它走了userId的索引，但是走到age查詢條件時，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合并 如果它一開始就走全表掃描，直接一遍掃描就完事。mysql是有優(yōu)化器的，處于效率與成本考慮，遇到or條件，索引可能失效，看起來也合情合理。4、優(yōu)化limit分頁我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r，一般會用 limit 實現(xiàn)，但是當(dāng)偏移量特別大的時候，查詢效率就變得低下。反例：selectid，name，age from employee limit10000，10正例：/方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)selectid，namefrom employee whereid>10000limit10./方案二：orderby + 索引selectid，namefrom employee orderbyidlimit10000，10/方案三：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù)：理由：· 當(dāng)偏移量最大的時候，查詢效率就會越低，因為Mysql并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù)，而是先把偏移量+要取的條數(shù)，然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的。· 如果使用優(yōu)化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量），這樣可以跳過偏移量，效率提升不少。· 方案二使用order by+索引，也是可以提高查詢效率的。· 方案三的話，建議跟業(yè)務(wù)討論，有沒有必要查這么后的分頁啦。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。5、優(yōu)化你的like語句日常開發(fā)中，如果用到模糊關(guān)鍵字查詢，很容易想到like，但是like很可能讓你的索引失效。反例：select userId，namefromuserwhere userId like'%123'正例：select userId，namefromuserwhere userId like'123%'理由：· 把%放前面，并不走索引，如下：· 把% 放關(guān)鍵字后面，還是會走索引的。如下：6、使用where條件限定要查詢的數(shù)據(jù)，避免返回多余的行假設(shè)業(yè)務(wù)場景是這樣：查詢某個用戶是否是會員。曾經(jīng)看過老的實現(xiàn)代碼是這樣。反例：List<Long> userIds = sqlMap.queryList("select userId fromuserwhere isVip=1");boolean isVip = userIds.contains(userId);正例：Long userId = sqlMap.queryObject("select userId fromuserwhere userId='userId'and isVip='1'")boolean isVip = userId！=null;理由：· 需要什么數(shù)據(jù)，就去查什么數(shù)據(jù)，避免返回不必要的數(shù)據(jù)，節(jié)省開銷。7、盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)業(yè)務(wù)需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設(shè)loginTime加了索引)反例：select userId,loginTime from loginuser whereDate_ADD(loginTime,Interval7DAY) >=now();正例：explainselect userId,loginTime from loginuser where loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7DAY);理由：· 索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)，索引失效img· 如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，索引還是會走的。8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進行全表掃反例：select * fromuserwhere age-1 =10；正例：select * fromuserwhere age =11；理由：· 雖然age加了索引，但是因為對它進行運算，索引直接迷路了。9、Inner join 、left join、right join，優(yōu)先使用Inner join，如果是left join，左邊表結(jié)果盡量小· Inner join 內(nèi)連接，在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集· left join 在兩張表進行連接查詢時，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。· right join 在兩張表進行連接查詢時，會返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。都滿足SQL需求的前提下，推薦優(yōu)先使用Inner join（內(nèi)連接），如果要使用left join，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小，如果有條件的盡量放到左邊處理。反例:select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2;正例：select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;理由：· 如果inner join是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少，所以性能相對會好一點。· 同理，使用了左連接，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少。10、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。反例：select age,name from user where age <>18;正例：/可以考慮分開兩條sql寫select age,name from user where age <18;select age,name from user where age >18;理由：· 使用!=和<>很可能會讓索引失效img11、使用聯(lián)合索引時，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則。表結(jié)構(gòu)：（有一個聯(lián)合索引idx_userid_age，userId在前，age在后）CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, userId int(11) NOT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, name varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY idx_userid_age (userId,age) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;反例：select * from user where age = 10;img正例：/符合最左匹配原則select * from user where userid=10 and age =10；/符合最左匹配原則select * from user where userid =10;理由：· 當(dāng)我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候，如(k1,k2,k3)，相當(dāng)于創(chuàng)建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引，這就是最左匹配原則。· 聯(lián)合索引不滿足最左原則，索引一般會失效，但是這個還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的。12、對查詢進行優(yōu)化，應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，盡量避免全表掃描。反例：select * from user where address ='深圳' order by age ;正例：添加索引alter table user add index idx_address_age (address,age)img13、如果插入數(shù)據(jù)過多，考慮批量插入。反例：for(User u :list) INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#) 正例：/一次500批量插入，分批進行insert into user(name,age) values<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=","> (#item.name,#item.age)</foreach>理由：· 批量插入性能好，更加省時間打個比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次可以放適量的磚（最多放500）,你可以選擇一次運送一塊磚,也可以一次運送500,你覺得哪個時間消耗大?14、在適當(dāng)?shù)臅r候，使用覆蓋索引。覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù)，大大提高了查詢效率。反例：/ like模糊查詢，不走索引了select * from user where userid like '%123%'正例：/id為主鍵，那么為普通索引，即覆蓋索引登場了。select id,name from user where userid like '%123%'img15、慎用distinct關(guān)鍵字distinct 關(guān)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄，以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個字段或者很少字段的情況下使用時，給查詢帶來優(yōu)化效果。但是在字段很多的時候使用，卻會大大降低查詢效率。反例：SELECT DISTINCT * from user;正例：select DISTINCT name from user;理由：· 帶distinct的語句cpu時間和占用時間都高于不帶distinct的語句。因為當(dāng)查詢很多字段時，如果使用distinct，數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進行比較，過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)，然而這個比較，過濾的過程會占用系統(tǒng)資源，cpu時間。16、刪除冗余和重復(fù)索引反例： KEY idx_userId (userId) KEY idx_userId_age (userId,age)正例:/刪除userId索引，因為組合索引（A，B）相當(dāng)于創(chuàng)建了（A）和（A，B）索引 KEY idx_userId_age (userId,age)理由：· 重復(fù)的索引需要維護，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時候也需要逐個地進行考慮，這會影響性能的。17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語句。避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因為會造成cpu利用率過高，從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問。反例：/一次刪除10萬或者100萬+？delete from user where id <100000;/或者采用單一循環(huán)操作，效率低，時間漫長for（User user：list） delete from user；正例：/分批進行刪除,如每次500delete user where id<500delete product where id>=500 and id<1000；理由：· 一次性刪除太多數(shù)據(jù)，可能會有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯誤，所以建議分批操作。18、where子句中考慮使用默認值代替null。反例：select * from user where age is not null;正例：/設(shè)置0為默認值select * from user where age>0;理由：· 并不是說使用了is null 或者 is not null 就會不走索引了，這個跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān)。如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)，走索引比不走索引成本還要高，肯定會放棄索引，這些條件！=，>is null，is not null經(jīng)常被認為讓索引失效，其實是因為一般情況下，查詢的成本高，優(yōu)化器自動放棄的。· 如果把null值，換成默認值，很多時候讓走索引成為可能，同時，表達意思會相對清晰一點。19、不要有超過5個以上的表連接· 連表越多，編譯的時間和開銷也就越大。· 把連接表拆開成較小的幾個執(zhí)行，可讀性更高。· 如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)，那么意味著糟糕的設(shè)計了。20、exist & in的合理利用假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下SQL:select * from A where deptId in (select deptId from B);這樣寫等價于：先查詢部門表Bselect deptId from B再由部門deptId，查詢A的員工select * from A where A.deptId = B.deptId可以抽象成這樣的一個循環(huán)： List<> resultSet ; for(int i=0;i<B.length;i+) for(int j=0;j<A.length;j+) if(Ai.id=Bj.id) resultSet.add(Ai); break; 顯然，除了使用in，我們也可以用exists實現(xiàn)一樣的查詢功能，如下：select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);因為exists查詢的理解就是，先執(zhí)行主查詢，獲得數(shù)據(jù)后，再放到子查詢中做條件驗證，根據(jù)驗證結(jié)果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。那么，這樣寫就等價于：select * from A,先從A表做循環(huán)select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).同理，可以抽象成這樣一個循環(huán)： List<> resultSet ; for(int i=0;i<A.length;i+) for(int j=0;j<B.length;j+) if(Ai.deptId=Bj.deptId) resultSet.add(Ai); break; 數(shù)據(jù)庫最費勁的就是跟程序鏈接釋放。假設(shè)鏈接了兩次，每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢，查完就走，這樣就只做了兩次；相反建立了上百萬次鏈接，申請鏈接釋放反復(fù)重復(fù)，這樣系統(tǒng)就受不了了。即mysql優(yōu)化原則，就是小表驅(qū)動大表，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動大的數(shù)據(jù)集，從而讓性能更優(yōu)。因此，我們要選擇最外層循環(huán)小的，也就是，如果B的數(shù)據(jù)量小于A，適合使用in，如果B的數(shù)據(jù)量大于A，即適合選擇exist。21、盡量用 union all 替換 union如果檢索結(jié)果中不會有重復(fù)的記錄，推薦union all 替換 union。反例：select * from user where userid=1unionselect * from user where age = 10正例：select * from user where userid=1union allselect * from user where age = 10理由：· 如果使用union，不管檢索結(jié)果有沒有重復(fù)，都會嘗試進行合并，然后在輸出最終結(jié)果前進行排序。如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄，使用union all 代替union，這樣會提高效率。22、索引不宜太多，一般5個以內(nèi)。· 索引并不是越多越好，索引雖然提高了查詢的效率，但是也降低了插入和更新的效率。· insert或update時有可能會重建索引，所以建索引需要慎重考慮，視具體情況來定。· 一個表的索引數(shù)最好不要超過5個，若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要。23、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型反例：king_id varchar（20） NOT NULL COMMENT '守護者Id'正例：king_id int(11) NOT NULL COMMENT '守護者Id'理由：· 相對于數(shù)字型字段，字符型會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。24、索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上，如性別這類型數(shù)據(jù)庫字段。因為SQL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進行查詢優(yōu)化的，如果索引列有大量重復(fù)數(shù)據(jù)，Mysql查詢優(yōu)化器推算發(fā)現(xiàn)不走索引的成本更低，很可能就放棄索引了。25、盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量。假設(shè)業(yè)務(wù)需求是，用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數(shù)據(jù)。反例：/一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)正例：/分頁查詢select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize/如果是前端分頁，可以先查詢前兩百條記錄，因為一般用戶應(yīng)該也不會往下翻太多頁，select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;26、當(dāng)在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名，并把別名前綴于每一列上，這樣語義更加清晰。反例：select * from A innerjoin B on A.deptId = B.deptId;正例：select memeber.name,deptment.deptName from A member innerjoin B deptment on member.deptId = deptment.deptId;27、盡可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。反例： deptName char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'正例： deptName varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'理由：· 因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間。· 其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索，效率更高。28、為了提高group by 語句的效率，可以在執(zhí)行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉。反例：select job，avg（salary） from employee group by job having job ='president'or job = 'managent'正例：select job，avg（salary） from employee where job ='president'or job = 'managent' group by job；29、如何字段類型是字符串，where時一定用引號括起來，否則索引失效反例：select * from user where userid =123;正例：select * from user where userid ='123'理由：· 為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢？這是因為不加單引號時，是字符串跟數(shù)字的比較，它們類型不匹配，MySQL會做隱式的類型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)再做比較。30、使用explain 分析你SQL的計劃日常開發(fā)寫SQL的時候，盡量養(yǎng)成一個習(xí)慣吧。用explain分析一下你寫的SQL，尤其是走不走索引這一塊。explain select * from user where userid =10086 or age =18;img參考與感謝