8 种最坑的 SQL 错误用法，你有没有踩过坑？

0一、LIMIT语句

分页查询是最经常使用的场景之一，但也一般也是最容易出问题的地方。好比对于下面简单的语句，通常 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，性能迅速提高。

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条记录为何仍是慢？

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即便有索引也须要从头计算一次。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，是能够将上一页的最大值当成参数做为查询条件的。SQL 从新设计以下：

在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增加而发生变化。

0二、隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另外一个常见的错误。好比下面的语句：

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以后再比较。函数做用于表字段，索引失效。
上述状况多是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。如今应用框架不少很繁杂，使用方便的同时也当心它可能给本身挖坑。

0三、关联更新、删除
虽然 MySQL5.6 引入了物化特性，但须要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除须要手工重写成 JOIN。
好比下面 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。

执行计划：

重写为 JOIN 以后，子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED，执行速度大大加快，从7秒下降到2毫秒

执行计划简化为：

0四、混合排序

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

执行计划显示为全表扫描：

因为 is_reply 只有0和1两种状态，咱们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒下降到2毫秒。

0五、EXISTS语句

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

执行计划为：

去掉 exists 更改成 join，可以避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒下降为1毫秒。

新的执行计划：

0六、条件下推

外部查询条件不可以下推到复杂的视图或子查询的状况有：

• 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；

以下面的语句，从执行计划能够看出其条件做用于聚合子查询以后

肯定从语义上查询条件能够直接下推后，重写以下：

执行计划变为：

0七、提早缩小范围

先上初始 SQL 语句：

数为90万，时间消耗为12秒。

因为最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，所以能够先对 my_order 排序提早缩小数据量再作左链接。SQL 重写后以下，执行时间缩小为1毫秒左右。

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，可是利用了索引以及 LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

0八、中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左链接中的主表优先做用查询条件)：

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，在表数量特别大的状况下会致使整个语句的性能降低。
其实对于子查询 c，左链接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。所以咱们能够重写语句以下，执行时间从原来的2秒降低到2毫秒。

可是子查询 a 在咱们的SQL语句中出现了屡次。这种写法不只存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写：

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。可是编译器只是尽力服务，全部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语句也能减少数据库的负担 。

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