这些经常被忽视的SQL错误用法，你有没有踩过坑？

之前已经讲过mysql的性能优化，感兴趣的朋友可以看看之前的文章。但是有些问题其实是我们自身的SQL语句有问题导致的。今天就来总结哪些经常被我们忽视的SQL错误写法，看看你都踩过哪些坑？

一、LIMIT语句

Limit是分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般我们觉得在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

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

但是当数据量很大的时候，当我们查询最后几页数据时，分页会越来越慢。这就是我们经常碰到的海量数据的分页问题。这是为什么呢？

优化方案

因为数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次，即进行全表扫描。出现这种性能问题，主要还是我们没有考虑到大量数据的情况。

其实在前端数据浏览翻页时，是可以将上一页的最大值作为查询条件传给后台的。SQL 重新设计如下：

select *
from operation
where id>1000000
AND type = 'xxx'
AND name = 'xxx'
ORDER BY create_time
limit 10

经过这种优化，可以保证系统不会随着数据量的增长而变慢。

二、隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：

explain extended
select * 
from my_balance b
where b.bpn = 14000000123
and b.isverified is null;

字段 bpn 的定义为 varchar 类型，而查询条件传入的却是int 类型。MySQL 会将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，导致所以索引失效。如下图所示：

这个坑我们以前也遇见过，花了好半天才发现是这个问题。所以程序员在开发的过程中，一定要认真仔细，确保查询变量和字段类型匹配。

优化方案

保证传入的参数类型和字段定义的类型一致。

所以，上面的sql语句改为如下即可：

explain extended
select * 
from my_balance b
where b.bpn = '14000000123'
and b.isverified is null;

三、关联更新、删除

MySQL5.6之后有个新特性，会自动把SQL语句中的嵌套子查询优化为关联查询（join），所以有些时候你会发现嵌套子查询的效率和关联查询的效率差不多。但是需要特别注意mysql目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。

比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的还是嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。

explain extended
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);

执行计划：

优化方案

改为 JOIN 之后，子查询的选择模式从嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY) 变成了关联查询(DERIVED)，执行速度大大加快

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 = 'applying1

执行计划简化为：

四、Order by

MySQL中的两种排序方式：

1、通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,因为索引的结构是B+树，索引中的数据是按照一定顺序进行排列的，所以在排序查询中如果能利用索引，就能避免额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using index。

2、Filesort排序，对返回的数据进行排序,所有不是通过索引直接返回排序结果的操作都是Filesort排序，也就是说进行了额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using filesort。

优化方案

一般排序的原则就是：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。

所以我们需要注意以下这些情况：

1、排序字段在多个索引中，无法使用索引排序，查询一次只能使用一个索引：

explain 
select store_id,email,last_name 
from my_user 
order by store_id,email,last_name;

查询计划显示，没有走所以直接返回有序数据，额外排序放回结果：

2、排序字段顺序与索引列顺序不一致，同样也无法利用索引排序。这个就不举例了跟where条件是一样的。

需要注意的是：这些都是细节的东西，经常会在开发过程中忽略。然后SQL就莫名其妙的不走索引了。

五、混合排序

索引中的数据是按照一定顺序进行排列的，所以在排序查询中如果能利用索引直接返回数据，就能避免额外的排序操作。但是如果出现这种混合了升序和降序的情况，MySQL 无法利用索引直接返回排序结果的。

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

执行计划显示为全表扫描：

优化方案

此类问题根据实际常见优化，原则就是应该避免这种排序的情况。如果确实有多种排序的需求，最好使用其他的方法提升性能。

六、EXISTS语句

MySQL 对待 EXISTS 子句时，会采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句：

explain 
SELECT *
FROM my_order n
     LEFT JOIN my_appraise sra 
            ON n.id = sra.orderid 
            
WHERE 1=1
      AND EXISTS(SELECT 1
                    FROM my_user m
                    WHERE n.user_id = m.id 
                        AND m.usercode = '111' )
      AND n.id <> 5

执行计划为：

优化方案

去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，这样会大大提高查询效率。

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

新的执行计划显示没有了嵌套子查询：

七、条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：

聚合子查询；
含有 LIMIT 的子查询；
UNION 或 UNION ALL 子查询；
输出字段中的子查询；

如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后

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

优化方案

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

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

执行计划变为：

八、提前缩小数据范围

先上初始 SQL 语句：

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

数为90万，时间消耗为12秒。

优化方案

由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下，执行时间缩小为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

再检查执行计划：

子查询物化后（select_type=DERIVED)参与 JOIN，虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及 LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

九、中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：

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(allocation) allocated 
            FROM my_resources
            GROUP BY resourcesid
        ) c
ON a.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间大大降低。

SELECT a.*,
        c.allocated
FROM (
        SELECT resourceid
        FROM my一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

最后

以上总结了一些sql语句常见的坑。里面很多都是不仔细导致的。只有仔细认真尽量考虑一些大数据的情况，这样才能写出高性能的SQL语句。

同时，程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把索引及性能提前考虑进去，这样才能避免后期遇到的一些坑。

一、LIMIT语句

二、隐式转换

三、关联更新、删除

四、Order by

五、混合排序

六、EXISTS语句

七、条件下推

八、提前缩小数据范围

九、中间结果集下推

最后

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