《30條高質(zhì)量的sql編寫規(guī)范建議超實(shí)用sql語句格式規(guī)范》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《30條高質(zhì)量的sql編寫規(guī)范建議超實(shí)用sql語句格式規(guī)范（17頁珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、后端程序員必備：書寫高質(zhì)量SQL的30條建議大家好！我是 Guide 哥。今天推薦一篇非常不錯(cuò)的文章，助你寫出更高質(zhì)量的 SQL。文章內(nèi)容過多，為了方便隨時(shí)查閱，建議收藏！前言本文將結(jié)合實(shí)例demo，闡述30條有關(guān)于優(yōu)化SQL的建議，多數(shù)是實(shí)際開發(fā)中總結(jié)出來的，希望對(duì)大家有幫助。1、查詢SQL盡量不要使用select *，而是select具體字段。反例子：select * from employee;正例子：selectid，namefrom employee;理由： 只取需要的字段，節(jié)省資源、減少網(wǎng)絡(luò)開銷。 select * 進(jìn)行查詢時(shí)，很可能就不會(huì)使用到覆蓋索引了，就會(huì)造成回表查詢。2、如
2、果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄，建議用limit 1假設(shè)現(xiàn)在有employee員工表，要找出一個(gè)名字叫jay的人.CREATETABLEemployee ( idint(11) NOTNULL, namevarchar(255) DEFAULTNULL, ageint(11) DEFAULTNULL, date datetime DEFAULTNULL, sexint(1) DEFAULTNULL, PRIMARY KEY (id) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;反例：selectid，namefrom employee wherename
3、=jay正例selectid，namefrom employee wherename=jaylimit1;理由： 加上limit 1后,只要找到了對(duì)應(yīng)的一條記錄,就不會(huì)繼續(xù)向下掃描了,效率將會(huì)大大提高。 當(dāng)然，如果name是唯一索引的話，是不必要加上limit 1了，因?yàn)閘imit的存在主要就是為了防止全表掃描，從而提高性能,如果一個(gè)語句本身可以預(yù)知不用全表掃描，有沒有l(wèi)imit ，性能的差別并不大。3、應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件新建一個(gè)user表，它有一個(gè)普通索引userId，表結(jié)構(gòu)如下：CREATETABLEuser ( idint(11) NOTNULL AUTO_I
4、NCREMENT, userIdint(11) NOTNULL, ageint(11) NOTNULL, namevarchar(255) NOTNULL, PRIMARY KEY (id), KEYidx_userId (userId) ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;假設(shè)現(xiàn)在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的用戶，很容易有以下sql反例:select * fromuserwhere userid=1or age =18正例：/使用union allselect * fromuserwhere userid=1unionallselect * fro
5、muserwhere age = 18/或者分開兩條sql寫：select * fromuserwhere userid=1select * fromuserwhere age = 18理由： 使用or可能會(huì)使索引失效，從而全表掃描。對(duì)于or+沒有索引的age這種情況，假設(shè)它走了userId的索引，但是走到age查詢條件時(shí)，它還得全表掃描，也就是需要三步過程：全表掃描+索引掃描+合并 如果它一開始就走全表掃描，直接一遍掃描就完事。mysql是有優(yōu)化器的，處于效率與成本考慮，遇到or條件，索引可能失效，看起來也合情合理。4、優(yōu)化limit分頁我們?nèi)粘Ｗ龇猪撔枨髸r(shí)，一般會(huì)用 limit 實(shí)現(xiàn)，但是
6、當(dāng)偏移量特別大的時(shí)候，查詢效率就變得低下。反例：selectid，name，age from employee limit10000，10正例：/方案一 ：返回上次查詢的最大記錄(偏移量)selectid，namefrom employee whereid10000limit10./方案二：orderby + 索引selectid，namefrom employee orderbyidlimit10000，10/方案三：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù)：理由： 當(dāng)偏移量最大的時(shí)候，查詢效率就會(huì)越低，因?yàn)镸ysql并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù)，而是先把偏移量+要取的條數(shù)，然后再把前面偏移量這一段
7、的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的。 如果使用優(yōu)化方案一，返回上次最大查詢記錄（偏移量），這樣可以跳過偏移量，效率提升不少。 方案二使用order by+索引，也是可以提高查詢效率的。 方案三的話，建議跟業(yè)務(wù)討論，有沒有必要查這么后的分頁啦。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會(huì)往后翻太多頁。5、優(yōu)化你的like語句日常開發(fā)中，如果用到模糊關(guān)鍵字查詢，很容易想到like，但是like很可能讓你的索引失效。反例：select userId，namefromuserwhere userId like%123;正例：select userId，namefromuserwhere userId like123%;理由： 把%放前面
8、，并不走索引，如下： 把% 放關(guān)鍵字后面，還是會(huì)走索引的。如下：6、使用where條件限定要查詢的數(shù)據(jù)，避免返回多余的行假設(shè)業(yè)務(wù)場景是這樣：查詢某個(gè)用戶是否是會(huì)員。曾經(jīng)看過老的實(shí)現(xiàn)代碼是這樣。反例：List userIds = sqlMap.queryList(select userId fromuserwhere isVip=1);boolean isVip = userIds.contains(userId);正例：Long userId = sqlMap.queryObject(select userId fromuserwhere userId=userIdand isVip=1)bo
9、olean isVip = userId！=null;理由： 需要什么數(shù)據(jù)，就去查什么數(shù)據(jù)，避免返回不必要的數(shù)據(jù)，節(jié)省開銷。7、盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)業(yè)務(wù)需求：查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設(shè)loginTime加了索引)反例：select userId,loginTime from loginuser whereDate_ADD(loginTime,Interval7DAY) =now();正例：explainselect userId,loginTime from loginuser where loginTime = Date_ADD(NOW(),INTERVAL -
10、7DAY);理由： 索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)，索引失效img 如果索引列不加內(nèi)置函數(shù)，索引還是會(huì)走的。8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進(jìn)行全表掃反例：select * fromuserwhere age-1 =10；正例：select * fromuserwhere age =11；理由： 雖然age加了索引，但是因?yàn)閷?duì)它進(jìn)行運(yùn)算，索引直接迷路了。9、Inner join 、left join、right join，優(yōu)先使用Inner join，如果是left join，左邊表結(jié)果盡量小 Inner join 內(nèi)連接，在兩張表進(jìn)行連接
11、查詢時(shí)，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集 left join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。 right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。都滿足SQL需求的前提下，推薦優(yōu)先使用Inner join（內(nèi)連接），如果要使用left join，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小，如果有條件的盡量放到左邊處理。反例:select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id2;正例：select * from (select * from t
12、ab1 where id 2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;理由： 如果inner join是等值連接，或許返回的行數(shù)比較少，所以性能相對(duì)會(huì)好一點(diǎn)。 同理，使用了左連接，左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小，條件盡量放到左邊處理，意味著返回的行數(shù)可能比較少。10、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。反例：select age,name from user where age 18;正例：/可以考慮分開兩條sql寫select age,name from user where age 18;理由： 使用!
13、=和很可能會(huì)讓索引失效img11、使用聯(lián)合索引時(shí)，注意索引列的順序，一般遵循最左匹配原則。表結(jié)構(gòu)：（有一個(gè)聯(lián)合索引idx_userid_age，userId在前，age在后）CREATE TABLE user ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, userId int(11) NOT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, name varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY idx_userid_age (userId,age) USING BTREE) ENGINE=InnoDB A
14、UTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;反例：select * from user where age = 10;img正例：/符合最左匹配原則select * from user where userid=10 and age =10；/符合最左匹配原則select * from user where userid =10;理由： 當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引的時(shí)候，如(k1,k2,k3)，相當(dāng)于創(chuàng)建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)索引，這就是最左匹配原則。 聯(lián)合索引不滿足最左原則，索引一般會(huì)失效，但是這個(gè)還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的。12、對(duì)查
15、詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，盡量避免全表掃描。反例：select * from user where address =深圳 order by age ;正例：添加索引alter table user add index idx_address_age (address,age)img13、如果插入數(shù)據(jù)過多，考慮批量插入。反例：for(User u :list) INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#) 正例：/一次500批量插入，分批進(jìn)行insert into user(name,age)
16、values (#item.name,#item.age)理由： 批量插入性能好，更加省時(shí)間打個(gè)比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個(gè)電梯,電梯一次可以放適量的磚（最多放500）,你可以選擇一次運(yùn)送一塊磚,也可以一次運(yùn)送500,你覺得哪個(gè)時(shí)間消耗大?14、在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候，使用覆蓋索引。覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表，僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù)，大大提高了查詢效率。反例：/ like模糊查詢，不走索引了select * from user where userid like %123%正例：/id為主鍵，那么為普通索引，即覆蓋索引登場了。select id,name fro
17、m user where userid like %123%;img15、慎用distinct關(guān)鍵字distinct 關(guān)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄，以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個(gè)字段或者很少字段的情況下使用時(shí)，給查詢帶來優(yōu)化效果。但是在字段很多的時(shí)候使用，卻會(huì)大大降低查詢效率。反例：SELECT DISTINCT * from user;正例：select DISTINCT name from user;理由： 帶distinct的語句cpu時(shí)間和占用時(shí)間都高于不帶distinct的語句。因?yàn)楫?dāng)查詢很多字段時(shí)，如果使用distinct，數(shù)據(jù)庫引擎就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)，然而這個(gè)比較，
18、過濾的過程會(huì)占用系統(tǒng)資源，cpu時(shí)間。16、刪除冗余和重復(fù)索引反例： KEY idx_userId (userId) KEY idx_userId_age (userId,age)正例:/刪除userId索引，因?yàn)榻M合索引（A，B）相當(dāng)于創(chuàng)建了（A）和（A，B）索引 KEY idx_userId_age (userId,age)理由： 重復(fù)的索引需要維護(hù)，并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時(shí)候也需要逐個(gè)地進(jìn)行考慮，這會(huì)影響性能的。17、如果數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)化你的修改/刪除語句。避免同時(shí)修改或刪除過多數(shù)據(jù)，因?yàn)闀?huì)造成cpu利用率過高，從而影響別人對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問。反例：/一次刪除10萬或者100萬+？delet
19、e from user where id 100000;/或者采用單一循環(huán)操作，效率低，時(shí)間漫長for（User user：list） delete from user；正例：/分批進(jìn)行刪除,如每次500delete user where id=500 and id0;理由： 并不是說使用了is null 或者 is not null 就會(huì)不走索引了，這個(gè)跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān)。如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)，走索引比不走索引成本還要高，肯定會(huì)放棄索引，這些條件！=，is null，is not null經(jīng)常被認(rèn)為讓索引失效，其實(shí)是因?yàn)橐话闱闆r下，查詢的成本高，優(yōu)化器自動(dòng)放棄的。 如果把
20、null值，換成默認(rèn)值，很多時(shí)候讓走索引成為可能，同時(shí)，表達(dá)意思會(huì)相對(duì)清晰一點(diǎn)。19、不要有超過5個(gè)以上的表連接 連表越多，編譯的時(shí)間和開銷也就越大。 把連接表拆開成較小的幾個(gè)執(zhí)行，可讀性更高。 如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù)，那么意味著糟糕的設(shè)計(jì)了。20、exist & in的合理利用假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表，表B表示部門表，查詢所有部門的所有員工，很容易有以下SQL:select * from A where deptId in (select deptId from B);這樣寫等價(jià)于：先查詢部門表Bselect deptId from B再由部門deptId，查詢A的員工sele
21、ct * from A where A.deptId = B.deptId可以抽象成這樣的一個(gè)循環(huán)： List resultSet ; for(int i=0;iB.length;i+) for(int j=0;jA.length;j+) if(Ai.id=Bj.id) resultSet.add(Ai); break; 顯然，除了使用in，我們也可以用exists實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能，如下：select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);因?yàn)閑xists查詢的理解就是，先執(zhí)行主查詢，獲得數(shù)據(jù)后，再
22、放到子查詢中做條件驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果（true或者false），來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。那么，這樣寫就等價(jià)于：select * from A,先從A表做循環(huán)select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).同理，可以抽象成這樣一個(gè)循環(huán)： List resultSet ; for(int i=0;iA.length;i+) for(int j=0;j= Date_sub(now(),Interval 1 Y)正例：/分頁查詢select * from LivingInfo where watchId =useId and watchT
23、ime= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset，pageSize/如果是前端分頁，可以先查詢前兩百條記錄，因?yàn)橐话阌脩魬?yīng)該也不會(huì)往下翻太多頁，select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;26、當(dāng)在SQL語句中連接多個(gè)表時(shí),請(qǐng)使用表的別名，并把別名前綴于每一列上，這樣語義更加清晰。反例：select * from A innerjoin B on A.deptId = B.deptId;正例：s
24、elect memeber.name,deptment.deptName from A member innerjoin B deptment on member.deptId = deptment.deptId;27、盡可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。反例： deptName char(100) DEFAULT NULL COMMENT 部門名稱正例： deptName varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT 部門名稱理由： 因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。 其次對(duì)于查詢來說，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索，效率更高
25、。28、為了提高group by 語句的效率，可以在執(zhí)行到該語句前，把不需要的記錄過濾掉。反例：select job，avg（salary） from employee group by job having job =presidentor job = managent正例：select job，avg（salary） from employee where job =presidentor job = managent group by job；29、如何字段類型是字符串，where時(shí)一定用引號(hào)括起來，否則索引失效反例：select * from user where userid =123;正例：select * from user where userid =123;理由： 為什么第一條語句未加單引號(hào)就不走索引了呢？這是因?yàn)椴患訂我?hào)時(shí)，是字符串跟數(shù)字的比較，它們類型不匹配，MySQL會(huì)做隱式的類型轉(zhuǎn)換，把它們轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)再做比較。30、使用explain 分析你SQL的計(jì)劃日常開發(fā)寫SQL的時(shí)候，盡量養(yǎng)成一個(gè)習(xí)慣吧。用explain分析一下你寫的SQL，尤其是走不走索引這一塊。explain select * from user where userid =10086 or age =18;img參考與感謝
30條高質(zhì)量的sql編寫規(guī)范建議超實(shí)用sql語句格式規(guī)范
