作為一名后端程序員，可以說(shuō)天天都要跟數(shù)據(jù)庫(kù)打交道，不管使用的是 MySQL， Oracle 還是 SQL Server，毫無(wú)疑問(wèn)都逃不開(kāi) SQL，所以日常工作中對(duì)于 SQL 的性能優(yōu)化可謂說(shuō)十分重要。今天阿粉就帶大家看一下，每個(gè)后端程序員都應(yīng)該知道的十個(gè)提升查詢(xún)性能的技巧。

1.使用 Exists 代替子查詢(xún)

子查詢(xún)?cè)谌粘５墓ぷ髦胁豢杀苊庖欢〞?huì)使用到，很多時(shí)候我們的用法都是這樣的：

SELECT Id, Name
FROM Employee
WHERE DeptId In (SELECT Id
FROM Department
WHERE Name like '%Management%');

相信大家平?？隙ǘ际沁@樣來(lái)使用的，其實(shí)還有一種更好的方法，如下所示：

SELECT Id, Name
FROM Employee
WHERE DeptId Exist (SELECT Id
FROM Department
WHERE Name like '%Management%');

這里我們使用 exist 關(guān)鍵字而不是 In 關(guān)鍵字，當(dāng)然如果在數(shù)據(jù)量不大的時(shí)候，兩種方式都可以，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，exist 的方式會(huì)比 in 的方式效率高很多。因?yàn)?Exist 函數(shù)根據(jù)查詢(xún)結(jié)果返回一個(gè)布爾值，速度會(huì)快很多。

2.適當(dāng)?shù)氖褂?JOIN 來(lái)代替子查詢(xún)

除了上面的exist 之外在有些場(chǎng)景我們可以使用 JOIN 來(lái)替換子查詢(xún)，畢竟子查詢(xún)的效果是很差的，如下所示：

SELECT Id, Name
FROM Employee
WHERE DeptId in (SELECT Id
FROM Department
WHERE Name like '%Management%');

使用 JOIN 的方式如下：

SELECT Emp.Id, Emp.Name,Dept.DeptName
FROM Employee Emp
RIGHT JOIN Department Dept on Emp.DeptId = Dept.Id WHERE Dept.DeptName like '%Management%';

3.使用 Where 替代不必要的Having

對(duì)于 where 的使用相信大家都很擅長(zhǎng)，但是對(duì)于 Having 的使用可能平時(shí)用的不多，阿粉這里只能說(shuō)：用得不多，挺好的!對(duì)于 Having 我們是能不用就不用不到萬(wàn)不得已的時(shí)候不要用，說(shuō)真的阿粉工作這么多年，真沒(méi)有使用 Having 的場(chǎng)景。我們先看下面的示例：

Having 的用法

SELECT Emp.Id, Emp.Name,Dept.DeptName,Emp.Salary
FROM Employee Emp
RIGHT JOIN Department Dept on Emp.DeptId = Dept.Id
GROUP BY dept.DeptName
HAVING Emp.Salary >= 20000;

Where 的用法

SELECT Emp.Id, Emp.Name,Dept.DeptName,Emp.Salary
FROM Employee Emp
RIGHT JOIN Department Dept on Emp.DeptId = Dept.Id
WHERE Emp.Salary >= 20000;

為什么說(shuō) Having 的性能沒(méi)有 Where 高呢?那是因?yàn)?Where 是一種精確的匹配，但是 Having 是需要配合 Group By 來(lái)配合使用，只要涉及到 Group By 自然就效率高不起來(lái)了。

4.使用精確的字段類(lèi)型

有些小伙伴為了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性或者壓根就不知道該把數(shù)據(jù)庫(kù)字段的類(lèi)型設(shè)置什么，所以就全部使用 char 或者 varchar，總覺(jué)得這樣更靈活，但是往往這個(gè)時(shí)候是對(duì)系統(tǒng)的最大隱患。

在使用時(shí)間類(lèi)型的字段的時(shí)候，就需要設(shè)置成 DateTime，不能用 varchar;在使用標(biāo)識(shí)是否刪除的時(shí)候就應(yīng)該使用 tinyint，能用 varchar 的就不要用 char;對(duì)于大字段 text 需要獨(dú)立出來(lái)，這樣在查詢(xún)的時(shí)候就不會(huì)影響性能;對(duì)于能設(shè)置成唯一鍵的就需要設(shè)置成唯一鍵，因?yàn)槟阌肋h(yuǎn)無(wú)法避免程序會(huì)出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，要在數(shù)據(jù)層保證一致性。

5.使用批處理代替循環(huán)

在插入數(shù)據(jù)的時(shí)候的，我們可以使用 values 來(lái)批量進(jìn)行插入，而不是通過(guò)循環(huán)來(lái)進(jìn)行單條數(shù)據(jù)的查詢(xún)，如下所示：

//不可取
For(Int i = 0;i <= 5; i++)
{
INSER INTO Table1(Id,Value) Values( i , 'Value' + i );
}

//推薦
INSERT INTO Table1(Id, Value)
Values(1,Value1),(2,Value2),(2,Value3),(4,Value4),(5,Value5);

不過(guò)要注意 values 后面的數(shù)量也是有限制的，所以?xún)烧呖梢越Y(jié)合使用，具體的可以根據(jù)表字段的多少來(lái)決定分多少批來(lái)執(zhí)行。另外這里有一個(gè)注意的點(diǎn)，很多系統(tǒng)都會(huì)底層做操作日志，而且很多時(shí)候可能是 SQL 級(jí)別的，那這個(gè)時(shí)候就需要注意，記錄操作日志的表的字段是有長(zhǎng)度限制的，這里整個(gè) SQL 的長(zhǎng)度是不能超過(guò)日志字段的長(zhǎng)度的。

6.使用 UNION ALL 替代 UNION

在使用聯(lián)合查詢(xún)的時(shí)候，很多時(shí)候我們會(huì)使用到 UNION ALL 或者 UNION 來(lái)聯(lián)合多個(gè)表，進(jìn)行匯總。那么 UNION ALL 和 UNION 的區(qū)別是什么呢?這兩個(gè)的區(qū)別是 UNION ALL 會(huì)返回聯(lián)合后的所有行記錄，而 UNION 是會(huì)進(jìn)行去重后返回。

比如說(shuō)我們有兩張表 teacher 和 student，里面的數(shù)據(jù)分別是下面：

這里這兩張表當(dāng)中，存在相同的一條數(shù)據(jù)，就是(4， 馬六)這一條數(shù)據(jù)，我們可以看看使用 UNION ALL 和 UNION 的效果。

可以看到第二次的查詢(xún)結(jié)果中已經(jīng)少了一行，說(shuō)明我們上面說(shuō)的 UNION 會(huì)去重的邏輯是存在的，而且去重是全字段都相同的時(shí)候才會(huì)被去重。

7.用精確的字段代替 *

另一個(gè)比較影響性能的點(diǎn)是使用 *，很多小伙伴為了省事，在編寫(xiě)查詢(xún)語(yǔ)句的時(shí)候，會(huì)使用 * 來(lái)代替所有的字段，其實(shí)并不是說(shuō)這種寫(xiě)法有什么問(wèn)題，只是這種寫(xiě)法有點(diǎn)不可控，使用 * 表示要查詢(xún)所有字段，當(dāng)我們的表是一個(gè)很簡(jiǎn)單的表，而且里面的字段都是一些小字段的時(shí)候，使用 * 完全是可以的。

但是如果是對(duì)于一些大表特別是有 text 這種大字段的表，或者是一些敏感數(shù)據(jù)的表，我們還使用 * 號(hào)去查詢(xún)數(shù)據(jù)的話(huà)，就會(huì)有很大的問(wèn)題了，一方面是有安全隱患，一方面還是增加磁盤(pán)，內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的傳輸，完全得不償失。

8.給必要的字段增加索引

索引作為數(shù)據(jù)庫(kù)里面一個(gè)很重要的內(nèi)容，相比大家都不陌生，給必要的字段加上索引也是很有必要的，除了主鍵索引，我們還可以添加聚簇索引和唯一索引。

總結(jié)

后端程序員除了跟服務(wù)器打交道之外最多的就是跟數(shù)據(jù)庫(kù)打交道了，如何在數(shù)據(jù)庫(kù)層面提效也是一個(gè)長(zhǎng)久的話(huà)題，這也是為什么數(shù)據(jù)庫(kù)能得到發(fā)展的原因，從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)到 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，從 MySQL 到 ClickHouse，數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)也在長(zhǎng)久的發(fā)展。

新聞標(biāo)題：每個(gè)后端都應(yīng)該知道的八個(gè)提升SQL性能的Tips
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