常被忽视的SQL错误用法

2019-07-30 11:11 by "Powerless" 2201 2

部分常见SQL问题总结如下，供大家参考

【语句执行顺序】

FROM 
<left_table>

ON 
<join_condition>

<join_type>
 JOIN 
<right_table>

WHERE 
<where_condition>

GROUP BY 
<group_by_list>

HAVING 
<having_condition>

SELECT

DISTINCT 
<select_list>

ORDER BY 
<order_by_condition>

LIMIT 
<limit_number>


【LIMIT 语句】

    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 DBA 想到的办法是在 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 = 'SQLStats' 
	AND NAME = 'SlowLog' 
ORDER BY
	create_time 
	LIMIT 1000,
	10;

    好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？

    要知道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。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。

    在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下：

SELECT
	* 
FROM
	operation 
WHERE
	type = 'SQLStats' 
	AND NAME = 'SlowLog' 
	AND create_time > '2017-03-16 14:00:00' 
ORDER BY
	create_time 
	LIMIT 10;

    在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。


【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：

mysql> explain extended SELECT * 
     > FROM   my_balance b 
     > WHERE  b.bpn = 14000000123 
     >       AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

    其中字段 bpn 的定义为 varchar(20)，MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，索引失效。

    上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。


【关联更新、删除】

    虽然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特别注意它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 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。

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：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

    重写为 JOIN 之后，子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED，执行速度大大加快，从7秒降低到2毫秒。

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 = 'applying'

    执行计划简化为：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+


【混合排序】

    MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

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：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra    
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
|  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

    由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT
	* 
FROM
	(
		(
		SELECT
			* 
		FROM
			my_order o
			INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id 
			AND is_reply = 0 
		ORDER BY
			appraise_time DESC 
			LIMIT 0,
			20 
		) UNION ALL
		(
		SELECT
			* 
		FROM
			my_order o
			INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id 
			AND is_reply = 1 
		ORDER BY
			appraise_time DESC 
			LIMIT 0,
			20 
		) 
	) t 
ORDER BY
	is_reply ASC,
	appraisetime DESC 
	LIMIT 20;


【EXISTS语句】

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

SELECT
	* 
FROM
	my_neighbor n
	LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id 
	AND sra.user_id = 'xxx' 
WHERE
	n.topic_status < 4 
	AND EXISTS ( SELECT 1 FROM message_info m WHERE n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx' ) 
	AND n.topic_type <> 5

    执行计划为：

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
|  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |
|  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

    去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

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

    新的执行计划：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
|  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |
|  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |
|  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+


【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：

        1、聚合子查询； 

        2、含有 LIMIT 的子查询； 

        3、UNION 或 UNION ALL 子查询； 

        4、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 GROUP BY target ) t 
WHERE
	target = 'rm-xxxx'

    执行计划为：

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |
|  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

    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' 
GROUP BY
	target

    执行计划变为：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+


【提前缩小范围**】

    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

    该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |
|  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

    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。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+


【中间结果集下推】

    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( ifnull( allocation, 0 ) * 12345 ) 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，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

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( 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

    但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写：

WITH a AS ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode LIMIT 20 ) SELECT
a.*,
c.allocated 
FROM
	a
	LEFT JOIN (
	SELECT
		resourcesid， sum( ifnull( allocation, 0 ) * 12345 ) allocated 
	FROM
		my_resources r,
		a 
	WHERE
		r.resourcesid = a.resourcesid 
	GROUP BY
	resourcesid 
	) c ON a.resourceid = c.resourcesid


【总结】

    数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。

    上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。

    程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。

    编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。

上一篇 下一篇
注：本文转载自db匠，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如有侵权行为，请联系我们，我们会及时删除。

评论

登录后可发表评论

微信扫一扫,使用小程序

评论最多