(8) SELECT
(9) DISTINCT
column,…
选择字段 、去重
(6) AGG_FUNC(column or expression)
,…
聚合函数
(1) FROM [left_table]
选择表
(3) <join_type> JOIN
<right_table>
链接
(2) ON
<join_condition>
链接条件
(4) WHERE
<where_condition>
条件过滤
(5) GROUP BY
<group_by_list>
分组
(7) HAVING
<having_condition>
分组过滤
(10) ORDER BY
<order_by_list>
排序
(11) LIMIT
count OFFSET count;
分页
反例:
SELECT * FROM student
正例:
SELECT id,NAME FROM student
理由:
查询id为1或者薪水为3000的用户:
反例:
SELECT * FROM student WHERE id=1 OR salary=30000
正例:
使用union all
SELECT * FROM student WHERE id=1
UNION ALL
SELECT * FROM student WHERE salary=30000
分开两条sql写
SELECT * FROM student WHERE id=1
SELECT * FROM student WHERE salary=30000
理由:
反例:
`deptname` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
正例:
`deptname` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'
理由:
如果查询返回数据量很大,就会造成查询时间过长,网络传输时间过长。同时,大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多,用户也看不过来。
通常采用分页,一页习惯10/20/50/100条。
SQL很灵活,一个需求可以很多实现,那哪个最优呢?SQL提供了explain关键字,它可以分析你的SQL执行计划,看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=1
返回结果:
type:
性能排行:
System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
possible_keys:
key:
提高查询速度的最简单最佳的方式
ALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)
模糊查询,程序员最喜欢的就是使用like,但是like很可能让你的索引失效
反例:
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1'
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1%'
正例:
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '1%'
理由:
未使用索引:故意使用sex非索引字段
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME=1 OR sex=1
主键索引生效
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE id=1
索引失效,type=ALL,全表扫描
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE id LIKE '%1'
反例:
#未使用索引
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME=123
正例:
#使用索引
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='123'
理由:
如性别字段。因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的,如果索引
列有大量重复数据,Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低,很可能就放弃索引了。
数据中假定就一个男的记录
反例:
SELECT id,NAME FROM student WHERE sex='男'
正例:
SELECT id,NAME FROM student WHERE id=1 AND sex='男'
理由:
业务需求:查询最近七天内新生儿(用学生表替代下)
给birthday字段创建索引:
ALTER TABLE student ADD INDEX idx_birthday (birthday)
当前时间加7天:
SELECT NOW()
SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student
WHERE DATE_ADD(birthday,INTERVAL 7 DAY) >=NOW();
正例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student
WHERE birthday >= DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 7 DAY);
理由:
使用索引列上内置函数
索引失效:
索引有效:
反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id+1-1=+1
正例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=+1-1+1
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=1
理由:
应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先,实在没办法,就只能使用,并不是不能使用。如果不能使用,SQL也就无需支持了。
反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary!=3000
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary<>3000
理由:
#索引失效
EXPLAIN
SELECT DISTINCT * FROM student
#索引生效
EXPLAIN
SELECT DISTINCT id,NAME FROM student
EXPLAIN
SELECT DISTINCT NAME FROM student
理由:
环境准备:
#修改表,增加age字段,类型int,非空,默认值0
ALTER TABLE student ADD age INT NOT NULL DEFAULT 0;
#修改表,增加age字段的索引,名称为idx_age
ALTER TABLE student ADD INDEX idx_age (age);
反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE age IS NOT NULL
正例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE age>0
理由:
大量数据提交,上千,上万,批量性能非常快,mysql独有
多条提交:
INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(4,'name1');
INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(5,'name2');
批量提交:
INSERT INTO student (id,NAME) VALUES(4,'name1'),(5,'name2');
理由:
避免同时修改或删除过多数据,因为会造成cpu利用率过高,会造成锁表操作,从而影响别人对数据库的访问。
反例:
#一次删除10万或者100万+?
delete from student where id <100000;
#采用单一循环操作,效率低,时间漫长
for(User user:list){
delete from student;
}
正例:
#分批进行删除,如每次500
for(){
delete student where id<500;
}
delete student where id>=500 and id<1000;
理由:
商品状态(state):1-上架、2-下架、3-删除
理由:
可以在执行到该语句前,把不需要的记录过滤掉
反例:先分组,再过滤
select job,avg(salary) from employee
group by job
having job ='president' or job = 'managent';
正例:先过滤,后分组
select job,avg(salary) from employee
where job ='president' or job = 'managent'
group by job;
创建复合索引,也就是多个字段
ALTER TABLE student ADD INDEX idx_name_salary (NAME,salary)
满足复合索引的左侧顺序,哪怕只是部分,复合索引生效
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='name1'
没有出现左边的字段,则不满足最左特性,索引失效
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary=3000
复合索引全使用,按左侧顺序出现 name,salary,索引生效
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='陈子枢' AND salary=3000
虽然违背了最左特性,但MYSQL执行SQL时会进行优化,底层进行颠倒优化
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary=3000 AND NAME='name1'
理由:
什么样的字段才需要创建索引呢?原则就是where和order by中常出现的字段就创建索引。
#使用*,包含了未索引的字段,导致索引失效
EXPLAIN
SELECT * FROM student ORDER BY NAME;
EXPLAIN
SELECT * FROM student ORDER BY NAME,salary
#name字段有索引
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY NAME
#name和salary复合索引
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY NAME,salary
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY salary,NAME
#排序字段未创建索引,性能就慢
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student ORDER BY sex
SHOW INDEX FROM student
#创建索引index_name
ALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)
#删除student表的index_name索引
DROP INDEX index_name ON student ;
#修改表结果,删除student表的index_name索引
ALTER TABLE student DROP INDEX index_name ;
#主键会自动创建索引,删除主键索引
ALTER TABLE student DROP PRIMARY KEY ;
三种连接如果结果相同,优先使用inner join,如果使用left join左边表尽量小
理由:
日常开发实现业务需求可以有两种方式实现:
#in子查询
SELECT * FROM tb_user WHERE dept_id IN (SELECT id FROM tb_dept);
#这样写等价于:
#先查询部门表
SELECT id FROM tb_dept
#再由部门dept_id,查询tb_user的员工
SELECT * FROM tb_user u,tb_dept d WHERE u.dept_id = d.id
假设表A表示某企业的员工表,表B表示部门表,查询所有部门的所有员工,很容易有以下程序实现,可以抽象成这样的一个嵌套循环:
List<> resultSet;
for(int i=0;i<B.length;i++) {
for(int j=0;j<A.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
上面的需求使用SQL就远不如程序实现,特别当数据量巨大时。
理由:
反例:
SELECT * FROM student
UNION
SELECT * FROM student
正例:
SELECT * FROM student
UNION ALL
SELECT * FROM student
理由:
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