关于ruby:这几个SQL语法的坑你踩过吗

1、LIMIT 语句
分页查问是最罕用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的中央。比方对于上面简略的语句，个别 DBA 想到的方法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能无效的利用到索引，性能迅速晋升。
SELECT *
FROM   operation
WHERE type = ‘SQLStats’
      AND name = ‘SlowLog’
ORDER BY create_time
LIMIT 1000, 10;
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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，程序员依然会埋怨：我只取 10 条记录为什么还是慢？
要晓得数据库也并不知道第 1000000 条记录从什么中央开始，即便有索引也须要从头计算一次。呈现这种性能问题，少数情景下是程序员偷懒了。
在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是能够将上一页的最大值当成参数作为查问条件的。SQL 从新设计如下：
SELECT   *
FROM     operation
WHERE   type = ‘SQLStats’
AND     name = ‘SlowLog’
AND     create_time > ‘2017-03-16 14:00:00’
ORDER BY create_time limit 10;
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在新设计下查问工夫根本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。
2、隐式转换
SQL 语句中查问变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的谬误。比方上面的语句：
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’
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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拟。函数作用于表字段，索引生效。
上述情况可能是应用程序框架主动填入的参数，而不是程序员的原意。当初利用框架很多很繁冗，使用方便的同时也小心它可能给本人挖坑。
3、关联更新、删除
尽管 MySQL5.6 引入了物化个性，但须要特地留神它目前仅仅针对查问语句的优化。对于更新或删除须要手工重写成 JOIN。
比方上面 UPDATE 语句，MySQL 理论执行的是循环 / 嵌套子查问（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行工夫可想而知。
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);
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重写为 JOIN 之后，子查问的抉择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED，执行速度大大放慢，从 7 秒升高到 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’
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4、混合排序
MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会应用非凡办法晋升性能的。
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
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因为 is_reply 只有 0 和 1 两种状态，咱们依照上面的办法重写后，执行工夫从 1.58 秒升高到 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;
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5、EXISTS 语句
MySQL 看待 EXISTS 子句时，依然采纳嵌套子查问的执行形式。如上面的 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

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去掉 exists 更改为 join，可能防止嵌套子查问，将执行工夫从 1.93 秒升高为 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

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6、条件下推
内部查问条件不可能下推到简单的视图或子查问的状况有：
1、聚合子查问；
2、含有 LIMIT 的子查问；
3、UNION 或 UNION ALL 子查问；
4、输入字段中的子查问；
如上面的语句，从执行打算能够看出其条件作用于聚合子查问之后：
SELECT *
FROM (SELECT target,

           Count(*)
    FROM   operation
    GROUP  BY target) t

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确定从语义上查问条件能够间接下推后，重写如下：
SELECT target,

   Count(*)

FROM operation
WHERE target = ‘rm-xxxx’
GROUP BY target
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对于 MySQL 内部条件不能下推的具体解释阐明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表 mysql.taobao.org/monthly/201…
7、提前放大范畴
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
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因为最初 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因而能够先对 my_order 排序提前放大数据量再做左连贯。SQL 重写后如下，执行工夫放大为 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
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8、两头后果集下推
再来看上面这个曾经初步优化过的例子 (左连贯中的主表优先作用查问条件)：
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
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那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查问 c 是全表聚合查问，在表数量特地大的状况下会导致整个语句的性能降落。
其实对于子查问 c，左连贯最初后果集只关怀能和主表 resourceid 能匹配的数据。因而咱们能够重写语句如下，执行工夫从原来的 2 秒降落到 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
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然而子查问 a 在咱们的 SQL 语句中呈现了屡次。这种写法不仅存在额定的开销，还使得整个语句显的繁冗。应用 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
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总结
数据库编译器产生执行打算，决定着 SQL 的理论执行形式。然而编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽如人意的。
上述提到的少数场景，在其它数据库中也存在性能问题。理解数据库编译器的个性，能力避规其短处，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，要把算法的思维或意识带进来。
编写简单 SQL 语句要养成应用 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累赘。