Java架構師筆記丨常見的錯誤 SQL 用法，你中招了嗎？
1、LIMIT 語句
分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對于下面簡單的語句，一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
好吧，可能90%以上的 DBA 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄為什么還是慢?
要知道數據庫也并不知道第1000000條記錄從什么地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種性能問題，多數情形下是程序員偷懶了。
在前端數據瀏覽翻頁，或者大數據分批導出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成參數作為查詢條件的。SQL 重新設計如下：
在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著數據量的增長而發生變化。
2、隱式轉換
SQL語句中查詢變量和字段定義類型不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：
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 totypeor collation conversion on field'bpn'
其中字段 bpn 的定義為 varchar(20)，MySQL 的策略是將字符串轉換為數字之后再比較。函數作用于表字段，索引失效。
上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數，而不是程序員的原意?，F在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。
3、關聯更新、刪除
雖然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對于更新或刪除需要手工重寫成 JOIN。
比如下面 UPDATE 語句，MySQL 實際執行的是循環/嵌套子查詢(DEPENDENT SUBQUERY)，其執行時間可想而知。
執行計劃：
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table |type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | PRIMARY | o | index | | PRIMARY | 8 | | 24 | Usingwhere; 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 | Usingwhere; Using filesort |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
重寫為 JOIN 之后，子查詢的選擇模式從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED，執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。
執行計劃簡化為：
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 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 | Usingwhere; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
4、混合排序
MySQL 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升性能的。
執行計劃顯示為全表掃描：
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| 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1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫后，執行時間從1.58秒降低到2毫秒。
5、EXISTS語句
MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然采用嵌套子查詢的執行方式。如下面的 SQL 語句：
執行計劃為：
+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type | table |type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| 1 | PRIMARY | n | ALL | | NULL | NULL | NULL | 1086041 | Usingwhere|
| 1 | PRIMARY | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Usingwhere|
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition; Usingwhere|
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+----
去掉 exists 更改為 join，能夠避免嵌套子查詢，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。
新的執行計劃：
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| 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 | Usingwhere|
| 1 | SIMPLE | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Usingwhere|
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+
6、條件下推
外部查詢條件不能夠下推到復雜的視圖或子查詢的情況有：
聚合子查詢;
含有 LIMIT 的子查詢;
UNION 或 UNION ALL 子查詢;
輸出字段中的子查詢;
如下面的語句，從執行計劃可以看出其條件作用于聚合子查詢之后：
確定從語義上查詢條件可以直接下推后，重寫如下：
執行計劃變為：
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type | table |type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Usingwhere; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
7、提前縮小范圍
先上初始 SQL 語句：
該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然后排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最后一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為12秒。
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table |type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | o | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 909119 | Usingwhere; 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 | Usingwhere; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
由于最后 WHERE 條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對 my_order 排序提前縮小數據量再做左連接。SQL 重寫后如下，執行時間縮小為1毫秒左右。
再檢查執行計劃：子查詢物化后(select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句后，實際執行時間變得很小。復制代碼
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table |type| possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| 1 | PRIMARY | | 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 | Usingwhere; Using join buffer (Block Nested Loop) |
| 2 | DERIVED | o | index | NULL | idx_1 | 5 | NULL | 909112 | Usingwhere|
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
8、中間結果集下推
再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連接中的主表優先作用查詢條件)：
那么該語句還存在其它問題嗎?不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的性能下降。
其實對于子查詢 c，左連接最后結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的數據。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。
但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫：
總結
數據庫編譯器產生執行計劃，決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有數據庫的編譯器都不是盡善盡美的。
上述提到的多數場景，在其它數據庫中也存在性能問題。了解數據庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高性能的SQL語句。
程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時，要把算法的思想或意識帶進來。
編寫復雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔 。
