8种常被忽视的SQL错误用法

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。

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。

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：

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：

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;

5. 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：

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：

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：

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；

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'

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 ：

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

先上初始 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。

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。

再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 。

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