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SQL 优化极简法则,还有谁不会?

本文主要是介绍SQL 优化极简法则,还有谁不会?,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

        法则一:只返回需要的结果
        法则二:确保查询使用了正确的索引
        法则三:尽量避免使用子查询
        法则四:不要使用 OFFSET 实现分页
        法则五:了解 SQL 子句的逻辑执行顺序
        总结

SQL 作为关系型数据库的标准语言,是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学,编写查询语句也很容易,但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。

查询优化是一个复杂的工程,涉及从硬件到参数配置、不同数据库的解析器、优化器实现、SQL 语句的执行顺序、索引以及统计信息的采集等,甚至应用程序和系统的整体架构。本文介绍几个关键法则,可以帮助我们编写高效的 SQL 查询;尤其是对于初学者而言,这些法则至少可以避免我们写出性能很差的查询语句。

以下法则适用于各种关系型数据库,包括但不限于:MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite 等。
法则一:只返回需要的结果

一定要为查询语句指定 WHERE 条件,过滤掉不需要的数据行。通常来说,OLTP 系统每次只需要从大量数据中返回很少的几条记录;指定查询条件可以帮助我们通过索引返回结果,而不是全表扫描。绝大多数情况下使用索引时的性能更好,因为索引(B-树、B+树、B*树)执行的是二进制搜索,具有对数时间复杂度,而不是线性时间复杂度。以下是 MySQL 聚簇索引的示意图:

举例来说,假设每个索引分支节点可以存储 100 个记录,100 万(1003)条记录只需要 3 层 B-树即可完成索引。通过索引查找数据时需要读取 3 次索引数据(每次磁盘 IO 读取整个分支节点),加上 1 次磁盘 IO 读取数据即可得到查询结果。

相反,如果采用全表扫描,需要执行的磁盘 IO 次数可能高出几个数量级。当数据量增加到 1 亿(1004)时,B-树索引只需要再增加 1 次索引 IO 即可;而全表扫描则需要再增加几个数量级的 IO。

同理,我们应该避免使用 SELECT * FROM, 因为它表示查询表中的所有字段。这种写法通常导致数据库需要读取更多的数据,同时网络也需要传输更多的数据,从而导致性能的下降。

   

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