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目录 前言 1 避免使用select * 2 用union all代替union 3 小表驱动大表 4 批量操作 5 多用limit 6 in中值太多 7 增量查询 8 高效的分页 9 用连接查询代替子查询 10 join的表不宜过多 11 join时要注意 12 控制索引的数量 13 选择合理的字段类型 14 提升group by的效率 15 索引优化 前言sql优化是一个大家都比较关注的热门话题,无论你在面试,还是工作中,都很有可能会遇到。 如果某天你负责的某个线上接口,出现了性能问题,需要做优化。那么你首先想到的很有可能是优化sql语句,因为它的改造成本相对于代码来说也要小得多。 那么,如何优化sql语句呢? 这篇文章从15个方面,分享了sql优化的一些小技巧,希望对你有所帮助。 很多时候,我们写sql语句时,为了方便,喜欢直接使用select *,一次性查出表中所有列的数据。 反例: select * from user where id=1;在实际业务场景中,可能我们真正需要使用的只有其中一两列。查了很多数据,但是不用,白白浪费了数据库资源,比如:内存或者cpu。 此外,多查出来的数据,通过网络IO传输的过程中,也会增加数据传输的时间。 还有一个最重要的问题是:select *不会走覆盖索引,会出现大量的回表操作,而从导致查询sql的性能很低。 那么,如何优化呢? 正例: select name,age from user where id=1;sql语句查询时,只查需要用到的列,多余的列根本无需查出来。 2 用union all代替union我们都知道sql语句使用union关键字后,可以获取排重后的数据。 而如果使用union all关键字,可以获取所有数据,包含重复的数据。 反例: (select * from user where id=1) union (select * from user where id=2);排重的过程需要遍历、排序和比较,它更耗时,更消耗cpu资源。 所以如果能用union all的时候,尽量不用union。 正例: (select * from user where id=1) union all (select * from user where id=2);除非是有些特殊的场景,比如union all之后,结果集中出现了重复数据,而业务场景中是不允许产生重复数据的,这时可以使用union。 3 小表驱动大表小表驱动大表,也就是说用小表的数据集驱动大表的数据集。 假如有order和user两张表,其中order表有10000条数据,而user表有100条数据。 这时如果想查一下,所有有效的用户下过的订单列表。 可以使用in关键字实现: select * from order where user_id in (select id from user where status=1)也可以使用exists关键字实现: select * from order where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1)前面提到的这种业务场景,使用in关键字去实现业务需求,更加合适。 为什么呢? 因为如果sql语句中包含了in关键字,则它会优先执行in里面的子查询语句,然后再执行in外面的语句。如果in里面的数据量很少,作为条件查询速度更快。 而如果sql语句中包含了exists关键字,它优先执行exists左边的语句(即主查询语句)。然后把它作为条件,去跟右边的语句匹配。如果匹配上,则可以查询出数据。如果匹配不上,数据就被过滤掉了。 这个需求中,order表有10000条数据,而user表有100条数据。order表是大表,user表是小表。如果order表在左边,则用in关键字性能更好。 总结一下: in 适用于左边大表,右边小表。 exists 适用于左边小表,右边大表。 不管是用in,还是exists关键字,其核心思想都是用小表驱动大表。 4 批量操作如果你有一批数据经过业务处理之后,需要插入数据,该怎么办? 反例: for(Order order: list){ orderMapper.insert(order): }在循环中逐条插入数据。 insert into order(id,code,user_id) values(123,'001',100);该操作需要多次请求数据库,才能完成这批数据的插入。 但众所周知,我们在代码中,每次远程请求数据库,是会消耗一定性能的。而如果我们的代码需要请求多次数据库,才能完成本次业务功能,势必会消耗更多的性能。 那么如何优化呢? 正例: orderMapper.insertBatch(list):提供一个批量插入数据的方法。 insert into order(id,code,user_id) values(123,'001',100),(124,'002',100),(125,'003',101);这样只需要远程请求一次数据库,sql性能会得到提升,数据量越多,提升越大。 但需要注意的是,不建议一次批量操作太多的数据,如果数据太多数据库响应也会很慢。批量操作需要把握一个度,建议每批数据尽量控制在500以内。如果数据多于500,则分多批次处理。 5 多用limit有时候,我们需要查询某些数据中的第一条,比如:查询某个用户下的第一个订单,想看看他第一次的首单时间。 反例: select id, create_date from order where user_id=123 order by create_date asc;根据用户id查询订单,按下单时间排序,先查出该用户所有的订单数据,得到一个订单集合。然后在代码中,获取第一个元素的数据,即首单的数据,就能获取首单时间。 List list = orderMapper.getOrderList(); Order order = list.get(0);虽说这种做法在功能上没有问题,但它的效率非常不高,需要先查询出所有的数据,有点浪费资源。 那么,如何优化呢? 正例: select id, create_date from order where user_id=123 order by create_date asc limit 1;使用limit 1,只返回该用户下单时间最小的那一条数据即可。 此外,在删除或者修改数据时,为了防止误操作,导致删除或修改了不相干的数据,也可以在sql语句最后加上limit。 例如: update order set status=0,edit_time=now(3) where id>=100 and id 0 ) { //当存在时,执行这里的代码 } else { //当不存在时,执行这里的代码 }是不是感觉很OK,没有什么问题 优化方案推荐写法如下: #### SQL写法: SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1 #### Java写法: Integer exist = xxDao.existXxxxByXxx(params); if ( exist != NULL ) { //当存在时,执行这里的代码 } else { //当不存在时,执行这里的代码 }SQL不再使用count,而是改用LIMIT 1,让数据库查询时遇到一条就返回,不要再继续查找还有多少条了 业务代码中直接判断是否非空即可 总结根据查询条件查出来的条数越多,性能提升的越明显,在某些情况下,还可以减少联合索引的创建。 6 in中值太多对于批量查询接口,我们通常会使用in关键字过滤出数据。比如:想通过指定的一些id,批量查询出用户信息。 sql语句如下: select id,name from category where id in (1,2,3...100000000);如果我们不做任何限制,该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据,很容易导致接口超时。 这时该怎么办呢? select id,name from category where id in (1,2,3...100) limit 500;可以在sql中对数据用limit做限制。 不过我们更多的是要在业务代码中加限制,伪代码如下: public List getCategory(List ids) { if(CollectionUtils.isEmpty(ids)) { return null; } if(ids.size() > 500) { throw new BusinessException("一次最多允许查询500条记录") } return mapper.getCategoryList(ids); }还有一个方案就是:如果ids超过500条记录,可以分批用多线程去查询数据。每批只查500条记录,最后把查询到的数据汇总到一起返回。 不过这只是一个临时方案,不适合于ids实在太多的场景。因为ids太多,即使能快速查出数据,但如果返回的数据量太大了,网络传输也是非常消耗性能的,接口性能始终好不到哪里去。 7 增量查询有时候,我们需要通过远程接口查询数据,然后同步到另外一个数据库。 反例: select * from user;如果直接获取所有的数据,然后同步过去。这样虽说非常方便,但是带来了一个非常大的问题,就是如果数据很多的话,查询性能会非常差。 这时该怎么办呢? 正例: select * from user where id>#{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} limit 100;按id和时间升序,每次只同步一批数据,这一批数据只有100条记录。每次同步完成之后,保存这100条数据中最大的id和时间,给同步下一批数据的时候用。 通过这种增量查询的方式,能够提升单次查询的效率。 8 高效的分页有时候,列表页在查询数据时,为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能,我们一般会对查询接口做分页处理。 在mysql中分页一般用的limit关键字: select id,name,age from user limit 10,20;如果表中数据量少,用limit关键字做分页,没啥问题。但如果表中数据量很多,用它就会出现性能问题。 比如现在分页参数变成了: select id,name,age from user limit 1000000,20;mysql会查到1000020条数据,然后丢弃前面的1000000条,只查后面的20条数据,这个是非常浪费资源的。 那么,这种海量数据该怎么分页呢? 优化sql: select id,name,age from user where id > 1000000 limit 20;先找到上次分页最大的id,然后利用id上的索引查询。不过该方案,要求id是连续的,并且有序的。 还能使用between优化分页。 select id,name,age from user where id between 1000000 and 1000020;需要注意的是between要在唯一索引上分页,不然会出现每页大小不一致的问题。 9 用连接查询代替子查询mysql中如果需要从两张以上的表中查询出数据的话,一般有两种实现方式:子查询 和 连接查询。 子查询的例子如下: select * from order where user_id in (select id from user where status=1)子查询语句可以通过in关键字实现,一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句,再运行外层的语句。 子查询语句的优点是简单,结构化,如果涉及的表数量不多的话。 但缺点是mysql执行子查询时,需要创建临时表,查询完毕后,需要再删除这些临时表,有一些额外的性能消耗。 这时可以改成连接查询。具体例子如下: select o.* from order o inner join user u on o.user_id = u.id where u.status=1 10 join的表不宜过多根据阿里巴巴开发者手册的规定,join表的数量不应该超过3个。 反例: select a.name,b.name.c.name,d.name from a inner join b on a.id = b.a_id inner join c on c.b_id = b.id inner join d on d.c_id = c.id inner join e on e.d_id = d.id inner join f on f.e_id = e.id inner join g on g.f_id = f.id如果join太多,mysql在选择索引的时候会非常复杂,很容易选错索引。 并且如果没有命中中,nested loop join 就是分别从两个表读一行数据进行两两对比,复杂度是 n^2。 所以我们应该尽量控制join表的数量。 正例: select a.name,b.name.c.name,a.d_name from a inner join b on a.id = b.a_id inner join c on c.b_id = b.id如果实现业务场景中需要查询出另外几张表中的数据,可以在a、b、c表中冗余专门的字段,比如:在表a中冗余d_name字段,保存需要查询出的数据。 不过我之前也见过有些ERP系统,并发量不大,但业务比较复杂,需要join十几张表才能查询出数据。 所以join表的数量要根据系统的实际情况决定,不能一概而论,尽量越少越好。 11 join时要注意我们在涉及到多张表联合查询的时候,一般会使用join关键字。 而join使用最多的是left join和inner join。 left join:求两个表的交集外加左表剩下的数据。 inner join:求两个表交集的数据。 使用inner join的示例如下: select o.id,o.code,u.name from order o inner join user u on o.user_id = u.id where u.status=1;如果两张表使用inner join关联,mysql会自动选择两张表中的小表,去驱动大表,所以性能上不会有太大的问题。 使用left join的示例如下: select o.id,o.code,u.name from order o left join user u on o.user_id = u.id where u.status=1;如果两张表使用left join关联,mysql会默认用left join关键字左边的表,去驱动它右边的表。如果左边的表数据很多时,就会出现性能问题。 要特别注意的是在用left join关联查询时,左边要用小表,右边可以用大表。如果能用inner join的地方,尽量少用left join。 12 控制索引的数量众所周知,索引能够显著的提升查询sql的性能,但索引数量并非越多越好。 因为表中新增数据时,需要同时为它创建索引,而索引是需要额外的存储空间的,而且还会有一定的性能消耗。 阿里巴巴的开发者手册中规定,单表的索引数量应该尽量控制在5个以内,并且单个索引中的字段数不超过5个。 mysql使用的B+树的结构来保存索引的,在insert、update和delete操作时,需要更新B+树索引。如果索引过多,会消耗很多额外的性能。 那么,问题来了,如果表中的索引太多,超过了5个该怎么办? 这个问题要辩证的看,如果你的系统并发量不高,表中的数据量也不多,其实超过5个也可以,只要不要超过太多就行。 但对于一些高并发的系统,请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。 那么,高并发系统如何优化索引数量? 能够建联合索引,就别建单个索引,可以删除无用的单个索引。 将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中,比如:Elastic Seach、HBase等,在业务表中只需要建几个关键索引即可。 13 选择合理的字段类型char表示固定字符串类型,该类型的字段存储空间的固定的,会浪费存储空间。 alter table order add column code char(20) NOT NULL;varchar表示变长字符串类型,该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度调整,不会浪费存储空间。 alter table order add column code varchar(20) NOT NULL;如果是长度固定的字段,比如用户手机号,一般都是11位的,可以定义成char类型,长度是11字节。 但如果是企业名称字段,假如定义成char类型,就有问题了。 如果长度定义得太长,比如定义成了200字节,而实际企业长度只有50字节,则会浪费150字节的存储空间。 如果长度定义得太短,比如定义成了50字节,但实际企业名称有100字节,就会存储不下,而抛出异常。 所以建议将企业名称改成varchar类型,变长字段存储空间小,可以节省存储空间,而且对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 我们在选择字段类型时,应该遵循这样的原则: 能用数字类型,就不用字符串,因为字符的处理往往比数字要慢。 尽可能使用小的类型,比如:用bit存布尔值,用tinyint存枚举值等。 长度固定的字符串字段,用char类型。 长度可变的字符串字段,用varchar类型。 金额字段用decimal,避免精度丢失问题。 还有很多原则,这里就不一一列举了。 14 提升group by的效率我们有很多业务场景需要使用group by关键字,它主要的功能是去重和分组。 通常它会跟having一起配合使用,表示分组后再根据一定的条件过滤数据。 反例: select user_id,user_name from order group by user_id having user_id |
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