2020-05-25

SQL优化之SQL 进阶技巧（上）

由于工作需要，最近做了很多 BI 取数的工作，需要用到一些比较高级的 SQL 技巧，总结了一下工作中用到的一些比较骚的进阶技巧，特此记录一下，以方便自己查阅，主要目录如下：

SQL 的书写规范
SQL 的一些进阶使用技巧
SQL 的优化方法

SQL 的书写规范

在介绍一些技巧之前，有必要强调一下规范，这一点我发现工作中经常被人忽略，其实遵循好的规范可读性会好很多，应该遵循哪些规范呢

1、表名要有意义，且标准 SQL 中规定表名的第一个字符应该是字母。

2、注释，有单行注释和多行注释，如下

-- 单行注释-- 从SomeTable中查询col_1 SELECT col_1  FROM SomeTable;/*多行注释从 SomeTable 中查询 col_1 */SELECT col_1  FROM SomeTable;

多行注释很多人不知道，这种写法不仅可以用来添加真正的注释，也可以用来注释代码，非常方便

3、缩进

就像写 Java，Python 等编程语言一样，SQL 也应该有缩进，良好的缩进对提升代码的可读性帮助很大，以下分别是好的缩进与坏的缩进示例

-- 好的缩进SELECT col_1,     col_2,     col_3,COUNT(*) FROM tbl_AWHERE col_1 = 'a'AND col_2 = ( SELECT MAX(col_2)FROM tbl_BWHERE col_3 = 100 )GROUP BY col_1,          col_2,          col_3-- 坏的示例
SELECT col1_1, col_2, col_3, COUNT(*)
FROM   tbl_A
WHERE  col1_1 = 'a'
AND    col1_2 = (
SELECT MAX(col_2)
FROM   tbl_B
WHERE  col_3 = 100
) GROUP BY col_1, col_2, col_3

4、空格

代码中应该适当留有一些空格，如果一点不留，代码都凑到一起，逻辑单元不明确，阅读的人也会产生额外的压力，以下分别是是好的与坏的示例

-- 好的示例SELECT col_1FROM tbl_A A, tbl_B BWHERE ( A.col_1 >= 100 OR A.col_2 IN ( 'a', 'b' ) )AND A.col_3 = B.col_3;-- 坏的示例
SELECT col_1
  FROM tbl_A A,tbl_B B
 WHERE (A.col_1>=100 OR A.col_2 IN ('a','b'))
   AND A.col_3=B.col_3;

4、大小写

关键字使用大小写，表名列名使用小写，如下

SELECT col_1, col_2, col_3,COUNT(*)FROM tbl_AWHERE col_1 = 'a'AND col_2 = ( SELECT MAX(col_2)FROM tbl_BWHERE col_3 = 100 )GROUP BY col_1, col_2, col_3

花了这么多时间强调规范，有必要吗，有！好的规范让代码的可读性更好，更有利于团队合作，之后的 SQL 示例都会遵循这些规范。

SQL 的一些进阶使用技巧

一、巧用 CASE WHEN 进行统计

来看看如何巧用 CASE WHEN 进行定制化统计,假设我们有如下的需求，希望根据左边各个市的人口统计每个省的人口

使用 CASE WHEN 如下

SELECT CASE pref_nameWHEN '长沙' THEN '湖南'WHEN '衡阳' THEN '湖南'WHEN '海口' THEN '海南'WHEN '三亚' THEN '海南'ELSE '其他' END AS district,SUM(population) FROM PopTblGROUP BY district;

二、巧用 CASE WHEN 进行更新

现在某公司员人工资信息表如下:

现在公司出台了一个奇葩的规定

对当前工资为 1 万以上的员工，降薪 10%。
对当前工资低于 1 万的员工，加薪 20%。

一些人不假思索可能写出了以下的 SQL:

--条件1UPDATE SalariesSET salary = salary * 0.9 WHERE salary >= 10000;--条件2UPDATE SalariesSET salary = salary * 1.2WHERE salary < 10000;

这么做其实是有问题的，什么问题，对小明来说，他的工资是 10500，执行第一个 SQL 后，工资变为 10500 * 0.9 = 9450, 紧接着又执行条件 2，工资变为了 9450 * 1.2 = 11340，反而涨薪了！

如果用 CASE WHEN 可以解决此类问题，如下：

UPDATE SalariesSET salary = CASE WHEN salary >= 10000 THEN salary * 0.9WHEN salary < 10000 THEN salary * 1.2ELSE salary END;

三、巧用 HAVING 子句

一般 HAVING 是与 GROUP BY 结合使用的，但其实它是可以独立使用的，假设有如下表，第一列 seq 叫连续编号，但其实有些编号是缺失的，怎么知道编号是否缺失呢，

用 HAVING 表示如下:

SELECT '存在缺失的编号' AS gapFROM SeqTblHAVING COUNT(*) <> MAX(seq);

四、自连接

针对相同的表进行的连接被称为"自连接"(self join)，这个技巧常常被人们忽视，其实是有挺多妙用的

1、删除重复行

上图中有三个橘子，需要把这些重复的行给删掉，用如下自连接可以解决：

DELETE FROM Products P1WHERE id < ( SELECT MAX(P2.id) FROM Products P2 WHERE P1.name = P2.name AND P1.price = P2.price );

2、排序

在 db 中，我们经常需要按分数，人数，销售额等进行排名，有 Oracle, DB2 中可以使用 RANK 函数进行排名，不过在 MySQL 中 RANK 函数未实现，这种情况我们可以使用自连接来实现,如对以下 Products 表按价格高低进行排名

使用自连接可以这么写:

-- 排序从 1 开始。如果已出现相同位次，则跳过之后的位次 SELECT P1.name,       P1.price,       (SELECT COUNT(P2.price)FROM Products P2WHERE P2.price > P1.price) + 1 AS rank_1FROM Products P1 ORDER BY rank_1;

结果如下:

name   price  rank -----  ------  ------ 橘子     100     1 西瓜     80     2 苹果     50     3 葡萄     50     3 香蕉     50     3 柠檬     30     6

五、巧用 COALESCE 函数

此函数作用返回参数中的第一个非空表达式，假设有如下商品，我们重新格式化一样，如果 city 为 null，代表商品不在此城市发行，但我们在展示结果的时候不想展示 null，而想展示 'N/A', 可以这么做:

SELECTCOALESCE(city, 'N/A')FROM    customers;

SQL 性能优化技巧

一、参数是子查询时，使用 EXISTS 代替 IN

如果 IN 的参数是（1，2，3）这样的值列表时，没啥问题，但如果参数是子查询时，就需要注意了。比如，现在有如下两个表：

现在我们要查出同时存在于两个表的员工，即田中和铃木，则以下用 IN 和 EXISTS 返回的结果是一样，但是用 EXISTS 的 SQL 会更快:

-- 慢SELECT * FROM Class_AWHERE id IN (SELECT idFROM  CLASS_B);-- 快SELECT *  FROM Class_A A  WHERE EXISTS(SELECT *    FROM Class_B  B  WHERE A.id = B.id);

为啥使用 EXISTS 的 SQL 运行更快呢，有两个原因

可以`用到索引，如果连接列 (id) 上建立了索引，那么查询 Class_B 时不用查实际的表，只需查索引就可以了。
如果使用 EXISTS，那么只要查到一行数据满足条件就会终止查询，不用像使用 IN 时一样扫描全表。在这一点上 NOT EXISTS 也一样

另外如果 IN 后面如果跟着的是子查询，由于 SQL 会先执行 IN 后面的子查询，会将子查询的结果保存在一张临时的工作表里（内联视图），然后扫描整个视图，显然扫描整个视图这个工作很多时候是非常耗时的，而用 EXISTS 不会生成临时表。

当然了，如果 IN 的参数是子查询时，也可以用连接来代替，如下：

-- 使用连接代替 IN SELECT A.id, A.nameFROM Class_A A INNER JOIN Class_B B ON A.id = B.id;

用到了「id」列上的索引，而且由于没有子查询，也不会生成临时表

二、避免排序

SQL 是声明式语言，即对用户来说，只关心它能做什么，不用关心它怎么做。这样可能会产生潜在的性能问题：排序，会产生排序的代表性运算有下面这些

GROUP BY 子句
ORDER BY 子句
聚合函数(SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN)
DISTINCT
集合运算符(UNION、INTERSECT、EXCEPT)
窗口函数(RANK、ROW_NUMBER 等)

如果在内存中排序还好，但如果内存不够导致需要在硬盘上排序上的话，性能就会急剧下降，所以我们需要减少不必要的排序。怎样做可以减少排序呢。

1、使用集合运算符的 ALL 可选项

SQL 中有 UNION，INTERSECT，EXCEPT 三个集合运算符，默认情况下，这些运算符会为了避免重复数据而进行排序，对比一下使用 UNION 运算符加和不加 ALL 的情况:

注意：加 ALL 是优化性能非常有效的手段，不过前提是不在乎结果是否有重复数据。

2、使用 EXISTS 代表 DISTINCT

为了排除重复数据， DISTINCT 也会对结果进行排序，如果需要对两张表的连接结果进行去重，可以考虑用 EXISTS 代替 DISTINCT，这样可以避免排序。

如何找出有销售记录的商品，使用如下 DISTINCT 可以：

SELECT DISTINCT I.item_noFROM Items I INNER JOIN SalesHistory SHON I. item_no = SH. item_no;

不过更好的方式是使用 EXISTS:

SELECT item_no FROM Items IWHERE EXISTS        (SELECT *FROM SalesHistory SHWHERE I.item_no = SH.item_no);

既用到了索引，又避免了排序对性能的损耗。

三、在极值函数中使用索引（MAX/MIN）

使用 MAX/ MIN 都会对进行排序，如果参数字段上没加索引会导致全表扫描，如果建有索引，则只需要扫描索引即可，对比如下

-- 这样写需要扫描全表 SELECT MAX(item)FROM Items;-- 这样写能用到索引 SELECT MAX(item_no)  FROM Items;

注意：极值函数参数推荐为索引列中并不是不需要排序，而是优化了排序前的查找速度（毕竟索引本身就是有序排列的）。

四、能写在 WHERE 子句里的条件不要写在 HAVING 子句里

下列 SQL 语句返回的结果是一样的:

-- 聚合后使用 HAVING 子句过滤SELECT sale_date, SUM(quantity)FROM SalesHistory GROUP BY sale_dateHAVING sale_date = '2007-10-01';-- 聚合前使用 WHERE 子句过滤SELECT sale_date, SUM(quantity)  FROM SalesHistory WHERE sale_date = '2007-10-01'  GROUP BY sale_date;

使用第二条语句效率更高，原因主要有两点

使用 GROUP BY 子句进行聚合时会进行排序，如果事先通过 WHERE 子句能筛选出一部分行，能减轻排序的负担
在 WHERE 子句中可以使用索引，而 HAVING 子句是针对聚合后生成的视频进行筛选的，但很多时候聚合后生成的视图并没有保留原表的索引结构

五、在 GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句中使用索引

GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句一般都会进行排序，以对行进行排列和替换，不过如果指定带有索引的列作为这两者的参数列，由于用到了索引，可以实现高速查询，由于索引是有序的，排序本身都会被省略掉

六、使用索引时，条件表达式的左侧应该是原始字段

假设我们在 col 列上建立了索引，则下面这些 SQL 语句无法用到索引

SELECT *FROM SomeTableWHERE col * 1.1 > 100;SELECT *  FROM SomeTable WHERE SUBSTR(col, 1, 1) = 'a';

以上第一个 SQL 在索引列上进行了运算, 第二个 SQL 对索引列使用了函数，均无法用到索引，正确方式是把列单独放在左侧,如下:

SELECT *FROM SomeTableWHERE col_1 > 100 / 1.1;

当然如果需要对此列使用函数，则无法避免在左侧运算，可以考虑使用函数索引，不过一般不推荐随意这么做。

七、尽量避免使用否定形式

如下的几种否定形式不能用到索引：

<>
!=
NOT IN

所以以下了SQL 语句会导致全表扫描

SELECT *FROM SomeTableWHERE col_1 <> 100;

可以改成以下形式

SELECT *FROM SomeTableWHERE col_1 > 100 or col_1 < 100;

八、进行默认的类型转换

假设 col 是 char 类型，则推荐使用以下第二，三条 SQL 的写法，不推荐第一条 SQL 的写法

× SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10;○ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = '10';○ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = CAST(10, AS CHAR(2));

虽然第一条 SQL 会默认把 10 转成 '10'，但这种默认类型转换不仅会增加额外的性能开销，还会导致索引不可用，所以建议使用的时候进行类型转换。

九、减少中间表

在 SQL 中，子查询的结果会产生一张新表，不过如果不加限制大量使用中间表的话，会带来两个问题，一是展示数据需要消耗内存资源，二是原始表中的索引不容易用到，所以尽量减少中间表也可以提升性能。

十、灵活使用 HAVING 子句

这一点与上面第八条相呼应，对聚合结果指定筛选条件时，使用 HAVING 是基本的原则，可能一些工程师会倾向于使用下面这样的写法:

SELECT *FROM (SELECT sale_date, MAX(quantity) AS max_qtyFROM SalesHistory GROUP BY sale_date) TMPWHERE max_qty >= 10;

虽然上面这样的写法能达到目的，但会生成 TMP 这张临时表，所以应该使用下面这样的写法:

SELECT sale_date, MAX(quantity) FROM SalesHistoryGROUP BY sale_dateHAVING MAX(quantity) >= 10;

HAVING 子句和聚合操作是同时执行的，所以比起生成中间表后再执行 HAVING 子句，效率会更高，代码也更简洁

10、需要对多个字段使用 IN 谓词时，将它们汇总到一处

一个表的多个字段可能都使用了 IN 谓词，如下:

SELECT id, state, city FROM Addresses1 A1WHERE state IN (SELECT stateFROM Addresses2 A2WHERE A1.id = A2.id) AND city IN (SELECT cityFROM Addresses2 A2 WHERE A1.id = A2.id);

这段代码用到了两个子查询，也就产生了两个中间表，可以像下面这样写

SELECT *FROM Addresses1 A1WHERE id || state || cityIN (SELECT id || state|| cityFROM Addresses2 A2);

这样子查询不用考虑关联性，没有中间表产生，而且只执行一次即可。

总结

本文一开始花了挺大的篇幅来讲解 SQL 的规范，请大家务必重视这部分内部，良好的规范有利于团队协作，对于代码的阅读也比较友好。

之后介绍了一些 SQL 的比较高级的用法，巧用这些技巧确实能达到事半功倍的效果，由于本文篇幅有限只是介绍了一部分，下篇我们会再介绍一些其他的技巧，敬请期待哦

SQL优化之SQL 进阶技巧（下）
SQL优化之SELECT COUNT(*)

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2020-05-25

SQL优化之SQL 进阶技巧（上）

SQL优化之SQL 进阶技巧（上）

SQL 的书写规范

SQL 的一些进阶使用技巧

一、巧用 CASE WHEN 进行统计

二、巧用 CASE WHEN 进行更新

三、巧用 HAVING 子句

四、自连接

1、删除重复行

2、排序

五、巧用 COALESCE 函数

SQL 性能优化技巧

一、参数是子查询时，使用 EXISTS 代替 IN

二、避免排序

三、在极值函数中使用索引（MAX/MIN）

四、能写在 WHERE 子句里的条件不要写在 HAVING 子句里

五、在 GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句中使用索引

六、使用索引时，条件表达式的左侧应该是原始字段

七、尽量避免使用否定形式

八、进行默认的类型转换

九、减少中间表

十、灵活使用 HAVING 子句

总结

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