作者：一杯甜酒
原文：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/71403500

sql語句的執行順序:

FROM <left_table>
ON <join_condition>
<join_type> JOIN <right_table>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
SELECT
DISTINCT <select_list>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

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。比如對於下面簡單的語句，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。

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 解決該問題就到此爲止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄爲什麼還是慢？

要知道數據庫也並不知道第1000000條記錄從什麼地方開始，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爲查詢條件的。SQL 重新設計如下：

SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' 
AND name = 'SlowLog' AND create_time > '2017-03-16 14:00:00' 
ORDER BY create_time limit 10;

在新設計下查詢時間基本固定，不會隨着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 to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段 bpn 的定義爲 varchar(20)，MySQL 的策略是將字符串轉換爲數字之後再比較。函數作用於表字段，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。現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。對於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。

UPDATE operation o SET status = 'applying' WHERE  o.id 
IN (SELECT id FROM (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);

執行計劃：

重寫爲 JOIN 之後，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。

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'

執行計劃簡化爲：

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。

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

執行計劃顯示爲全表掃描：

由於 is_reply 只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從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語句

MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然採用嵌套子查詢的執行方式。如下面的 SQL 語句：

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

執行計劃爲：

去掉 exists 更改爲 join，能夠避免嵌套子查詢，將執行時間從1.93秒降低爲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

新的執行計劃：

6. 條件下推

外部查詢條件不能夠下推到複雜的視圖或子查詢的情況有：

1、聚合子查詢；

2、含有 LIMIT 的子查詢；

3、UNION 或 UNION ALL 子查詢；

4、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於聚合子查詢之後：

SELECT * 
FROM   (SELECT target, 
             Count(*) 
      FROM   operation 
      GROUP  BY target) t 
WHERE  target = 'rm-xxxx'

確定從語義上查詢條件可以直接下推後，重寫如下：

SELECT target, 
     Count(*) 
FROM   operation 
WHERE  target = 'rm-xxxx' 
GROUP  BY target

執行計劃變爲：

關於 MySQL 外部條件不能下推的詳細解釋說明請參考以前文章：MySQL · 性能優化 · 條件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

7. 提前縮小範圍

先上初始 SQL 語句：

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

該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然後排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最後一步估算排序記錄數爲90萬，時間消耗爲12秒。

由於最後 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 重寫後如下，執行時間縮小爲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

再檢查執行計劃：子查詢物化後（select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然爲90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句後，實際執行時間變得很小。

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)：

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

那麼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。

其實對於子查詢 c，左連接最後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。

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：

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

總結

數據庫編譯器產生執行計劃，決定着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。瞭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。

編寫複雜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。

8種常被忽視的SQL錯誤用法

sql語句的執行順序:

1. LIMIT 語句

2. 隱式轉換

3. 關聯更新、刪除

4. 混合排序

5. EXISTS語句

7. 提前縮小範圍

總結

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