8种常见的SQL错误用法(建议收藏)

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前言

MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上&＃xff0c;甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢&＃xff0c;CPU打满等情况。阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下&＃xff0c;供大家参考。

常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;性能迅速提升。

SELECT * 
FROM   operation 
WHERE  type &＃61; &＃39;SQLStats&＃39; AND name &＃61; &＃39;SlowLog&＃39; 
ORDER  BY create_time 
LIMIT  1000, 10; 


好吧&＃xff0c;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&＃xff0c;程序员仍然会抱怨&＃xff1a;我只取10条记录为什么还是慢&＃xff1f;

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始&＃xff0c;即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题&＃xff0c;多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页&＃xff0c;或者大数据分批导出等场景下&＃xff0c;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&＃xff1a;

SELECT   * 
FROM     operation 
WHERE    type &＃61; &＃39;SQLStats&＃39; 
AND      name &＃61; &＃39;SlowLog&＃39; 
AND      create_time > &＃39;2017-03-16 14:00:00&＃39; 
ORDER BY create_time limit 10;


在新设计下查询时间基本固定&＃xff0c;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&＃xff1a;

mysql> explain extended SELECT * > FROM   my_balance b > WHERE  b.bpn &＃61; 14000000123 >       AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index &＃39;bpn&＃39; due to type or collation conversion on field &＃39;bpn&＃39;


其中字段bpn的定义为varchar(20)&＃xff0c;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&＃xff0c;索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数&＃xff0c;而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂&＃xff0c;使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3. 关联更新、删除

虽然MySQL5.6引入了物化特性&＃xff0c;但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成JOIN。

比如下面UPDATE语句&＃xff0c;MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询&＃xff08;DEPENDENT SUBQUERY)&＃xff0c;其执行时间可想而知。

UPDATE operation o 
SET    status &＃61; &＃39;applying&＃39; 
WHERE  o.id IN (SELECT id FROM   (SELECT o.id, o.status FROM   operation o WHERE  o.group &＃61; 123 AND o.status NOT IN ( &＃39;done&＃39; ) ORDER  BY o.parent, o.id LIMIT  1) t); 


执行计划&＃xff1a;

&＃43;----&＃43;--------------------&＃43;-------&＃43;-------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----------------------------------------------------&＃43;
| id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
&＃43;----&＃43;--------------------&＃43;-------&＃43;-------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----------------------------------------------------&＃43;
| 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
&＃43;----&＃43;--------------------&＃43;-------&＃43;-------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----------------------------------------------------&＃43;


重写为JOIN之后&＃xff0c;子查询的选择模式从DEPENDENT SUBQUERY变成DERIVED,执行速度大大加快&＃xff0c;从7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o JOIN  (SELECT o.id, o.status FROM   operation o WHERE  o.group &＃61; 123 AND o.status NOT IN ( &＃39;done&＃39; ) ORDER  BY o.parent, o.id LIMIT  1) tON o.id &＃61; t.id 
SET    status &＃61; &＃39;applying&＃39; 


执行计划简化为&＃xff1a;

&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;------&＃43;---------------&＃43;-------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----------------------------------------------------&＃43;
| id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;------&＃43;---------------&＃43;-------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----------------------------------------------------&＃43;
| 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;------&＃43;---------------&＃43;-------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----------------------------------------------------&＃43;


4. 混合排序

MySQL不能利用索引进行混合排序。但在某些场景&＃xff0c;还是有机会使用特殊方法提升性能的。

SELECT * 
FROM   my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid &＃61; 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&＃xff1a;

&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;-------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;-&＃43;
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra    
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;-------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;-&＃43;
|  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-----------------&＃43;---------&＃43;-&＃43;


由于is_reply只有0和1两种状态&＃xff0c;我们按照下面的方法重写后&＃xff0c;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 &＃61; o.id AND is_reply &＃61; 0 ORDER  BY appraise_time DESC LIMIT  0, 20) UNION ALL (SELECT *FROM   my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid &＃61; o.id AND is_reply &＃61; 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&＃xff0c;仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的SQL语句&＃xff1a;

SELECT *
FROM   my_neighbor n LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id &＃61; sra.neighbor_id AND sra.user_id &＃61; &＃39;xxx&＃39; 
WHERE  n.topic_status < 4 AND EXISTS(SELECT 1 FROM   message_info m WHERE  n.id &＃61; m.neighbor_id AND m.inuser &＃61; &＃39;xxx&＃39;) AND n.topic_type <> 5 


执行计划为&＃xff1a;

&＃43;----&＃43;--------------------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-----&＃43;------------------------------------------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;---------&＃43; -----&＃43;
| id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |
&＃43;----&＃43;--------------------&＃43;-------&＃43;------&＃43; -----&＃43;------------------------------------------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;---------&＃43; -----&＃43;
|  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |
|  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
&＃43;----&＃43;--------------------&＃43;-------&＃43;------&＃43; -----&＃43;------------------------------------------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;---------&＃43; -----&＃43;


去掉exists更改为join&＃xff0c;能够避免嵌套子查询&＃xff0c;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 &＃61; m.neighbor_id AND m.inuser &＃61; &＃39;xxx&＃39; LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id &＃61; sra.neighbor_id AND sra.user_id &＃61; &＃39;xxx&＃39; 
WHERE  n.topic_status < 4 AND n.topic_type <> 5 


新的执行计划&＃xff1a;

&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43; -----&＃43;------------------------------------------&＃43;---------&＃43; -----&＃43;------&＃43; -----&＃43;
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43; -----&＃43;------------------------------------------&＃43;---------&＃43; -----&＃43;------&＃43; -----&＃43;
|  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |
|  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |
|  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43; -----&＃43;------------------------------------------&＃43;---------&＃43; -----&＃43;------&＃43; -----&＃43;


6. 条件下推

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&＃xff1a;

1. 聚合子查询&＃xff1b;

2. 含有LIMIT的子查询&＃xff1b;

3. UNION 或UNION ALL子查询&＃xff1b;

4. 输出字段中的子查询&＃xff1b;

如下面的语句&＃xff0c;从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后&＃xff1a;

SELECT * 
FROM   (SELECT target, Count(*) FROM   operation GROUP  BY target) t 
WHERE  target &＃61; &＃39;rm-xxxx&＃39; 
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;------------&＃43;-------&＃43;---------------&＃43;-------------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-------------&＃43;
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;------------&＃43;-------&＃43;---------------&＃43;-------------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-------------&＃43;
|  1 | PRIMARY     |  | ref   |    |  | 514     | const |    2 | Using where |
|  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;------------&＃43;-------&＃43;---------------&＃43;-------------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;-------------&＃43;


确定从语义上查询条件可以直接下推后&＃xff0c;重写如下&＃xff1a;

SELECT target, Count(*) 
FROM   operation 
WHERE  target &＃61; &＃39;rm-xxxx&＃39; 
GROUP  BY target


执行计划变为&＃xff1a;

&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-----------&＃43;------&＃43;---------------&＃43;-------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;--------------------&＃43;
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-----------&＃43;------&＃43;---------------&＃43;-------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;--------------------&＃43;
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-----------&＃43;------&＃43;---------------&＃43;-------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;------&＃43;--------------------&＃43;


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&＃xff1a;MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表

7. 提前缩小范围

先上初始SQL语句&＃xff1a;

SELECT * 
FROM   my_order o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid &＃61; u.uidLEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid &＃61; p.pid 
WHERE  ( o.display &＃61; 0 ) AND ( o.ostaus &＃61; 1 ) 
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15 


该SQL语句原意是&＃xff1a;先做一系列的左连接&＃xff0c;然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出&＃xff0c;最后一步估算排序记录数为90万&＃xff0c;时间消耗为12秒。

&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-----------------&＃43;--------&＃43;----------------------------------------------------&＃43;
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-----------------&＃43;--------&＃43;----------------------------------------------------&＃43;
|  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |
|  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-----------------&＃43;--------&＃43;----------------------------------------------------&＃43;


由于最后WHERE条件以及排序均针对最左主表&＃xff0c;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&＃xff0c;执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT * 
FROM (
SELECT * 
FROM   my_order o 
WHERE  ( o.display &＃61; 0 ) AND ( o.ostaus &＃61; 1 ) 
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15
) o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid &＃61; u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid &＃61; p.pid 
ORDER BY  o.selltime DESC
limit 0, 15


再检查执行计划&＃xff1a;子查询物化后&＃xff08;select_type&＃61;DERIVED)参与JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万&＃xff0c;但是利用了索引以及LIMIT 子句后&＃xff0c;实际执行时间变得很小。

&＃43;----&＃43;-------------&＃43;------------&＃43;--------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;----------------------------------------------------&＃43;
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;------------&＃43;--------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;----------------------------------------------------&＃43;
|  1 | PRIMARY     |  | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |
&＃43;----&＃43;-------------&＃43;------------&＃43;--------&＃43;---------------&＃43;---------&＃43;---------&＃43;-------&＃43;--------&＃43;----------------------------------------------------&＃43;


8. 中间结果集下推

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)&＃xff1a;

SELECT    a.*, c.allocated 
FROM      ( SELECT   resourceid FROM     my_distribute d WHERE    isdelete &＃61; 0 AND      cusmanagercode &＃61; &＃39;1234567&＃39; ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN ( SELECT   resourcesid&＃xff0c; sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM     my_resources GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid &＃61; c.resourcesid


那么该语句还存在其它问题吗&＃xff1f;不难看出子查询 c 是全表聚合查询&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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 &＃61; 0 AND      cusmanagercode &＃61; &＃39;1234567&＃39; ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN ( SELECT   resourcesid&＃xff0c; sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM     my_resources r, ( SELECT   resourceid FROM     my_distribute d WHERE    isdelete &＃61; 0 AND      cusmanagercode &＃61; &＃39;1234567&＃39; ORDER BY salecode limit 20) a WHERE    r.resourcesid &＃61; a.resourcesid GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid &＃61; 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&＃xff0c;还使得整个语句显的繁杂。使用WITH语句再次重写&＃xff1a;

WITH a AS 
( SELECT   resourceid FROM     my_distribute d WHERE    isdelete &＃61; 0 AND      cusmanagercode &＃61; &＃39;1234567&＃39; ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*, c.allocated 
FROM      a 
LEFT JOIN ( SELECT   resourcesid&＃xff0c; sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM     my_resources r, a WHERE    r.resourcesid &＃61; a.resourcesid GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid &＃61; c.resourcesid


AliSQL即将推出WITH语法&＃xff0c;敬请期待。

总结

1. 数据库编译器产生执行计划&＃xff0c;决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;才能避规其短处&＃xff0c;写出高性能的SQL语句。

2. 程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时&＃xff0c;要把算法的思想或意识带进来。

3. 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 ^^。

4. 使用云上数据库遇到难点&＃xff08;不局限于SQL问题&＃xff09;&＃xff0c;随时寻求阿里云原厂专家服务的帮助。

作者 | db匠

来源 | http://yq.aliyun.com/articles/72501

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