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盤點(diǎn)SQL中幾個(gè)比較實(shí)用的小 Tips!

數(shù)據(jù)庫(kù) SQL Server
工作中,我們經(jīng)常需要編寫 SQL 腳本,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行增、刪、改、查,很少會(huì)考慮到 Sql 性能優(yōu)化

 1. 前言

[[436443]]

大家好,我是安果!

工作中,我們經(jīng)常需要編寫 SQL 腳本,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行增、刪、改、查,很少會(huì)考慮到 Sql 性能優(yōu)化

實(shí)際上,從性能角度考慮,有很多 Sql 關(guān)鍵字都有它們各自的使用場(chǎng)景;如果使用恰當(dāng),能大大地提升后端服務(wù)的響應(yīng)效率

下面以 Mysql 為例,羅列出幾個(gè)比較實(shí)用的小 Tips

2. union、union all、or

union [all] 代表聯(lián)合查詢,即:將多個(gè)查詢結(jié)果合并起來(lái)成一個(gè)結(jié)果并返回

PS:union 聯(lián)合查詢針對(duì)每一個(gè)查詢結(jié)果,必須保證列數(shù)量、列數(shù)據(jù)類型及查詢順序一致

語(yǔ)法如下: 

  1. # 以兩張表的聯(lián)合查詢?yōu)槔?nbsp;
  2. # table_one:表一 
  3. # table_two:表二 
  4. # 表一中的查詢字段:table_one_field1,table_one_fileld2... 
  5. # 表二種的查詢字段:table_two_field1,table_two_field2... 
  6. # 注意:表一、表二查詢字段數(shù)目、字段類型、字段順序應(yīng)該保持一致 
  7. select table_one_field1,table_one_fileld2... 
  8. from table_one 
  9. union [all
  10. select table_two_field1,table_two_field2... 
  11. from table_two; 

其中,union、union all、or 三者的區(qū)別如下:

  • union

表鏈接后會(huì)利用字段的順序進(jìn)行排序,以此篩選掉重復(fù)的數(shù)據(jù)行,最后再返回結(jié)果

因此,當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時(shí)效率很低

  • union all

相比 union,union all 在表鏈接時(shí)不會(huì)刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)行,直接返回表聯(lián)合后的結(jié)果

因此,union all 執(zhí)行效率要高很多,在不需要去重和排序時(shí),更推薦使用 union all

  • or

or 用于 SQL where 子句中,SQL 腳本可讀性更高,但是它會(huì)引起全表掃描,根本不走索引查詢

所以通常情況下,union [all] 查詢會(huì)利用索引進(jìn)行查詢,執(zhí)行效率要高于 or;但是當(dāng) or 條件中查詢列相同,or 的執(zhí)行效率要高于 union

3. group by + having、where

group by 分組查詢,根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對(duì)結(jié)果集進(jìn)行分組,一般配合聚合函數(shù)使用

語(yǔ)法如下: 

  1. # 查詢字段:多個(gè)查詢字段 
  2. select 查詢字段...,聚合函數(shù)... 
  3. from table_one where 條件語(yǔ)句 group by 分組字段...having 分組條件; 
  4.  
  5. # 比如 
  6. select red_num1,count(red_num1) 
  7. from dlt where create_at>='2021-11-01' group by red_num1; 

其中,having 和 where 使用上有下面區(qū)別:

  • where

在 group by 分組前執(zhí)行,將查詢結(jié)果按照條件過(guò)濾數(shù)據(jù)

需要注意的是,where 無(wú)法與聚合函數(shù)一起使用

  • having

只能配合 group by 使用,在分組之后執(zhí)行,用于過(guò)濾滿足條件的組

需要注意的是,分組是一個(gè)耗時(shí)的操作,建議在分組前使用 where 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一次過(guò)濾,然后再進(jìn)行分組

比如,where 搭配 having 一起使用 

  1. # 查詢表dlt 
  2. # 首先,使用where通過(guò)時(shí)間過(guò)濾數(shù)據(jù) 
  3. # 然后,使用字段red_num1+group by對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組 
  4. # 最后,使用having對(duì)分組后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行一次過(guò)濾 
  5. select red_num1,count(red_num1) 
  6. from dlt where create_at>='2021-10-01' group by red_num1 having count(red_num1)>=2; 

4. exists、in

exists 用于 where 子句中,一般用于判斷子查詢中是否會(huì)返回?cái)?shù)據(jù),如果返回的數(shù)據(jù)不為空,則為 True,否則為 False

PS:exists 也可以搭配 not 使用,查詢出不滿足子查詢語(yǔ)句的數(shù)據(jù)

語(yǔ)法如下: 

  1. -- exists使用 
  2. select * 
  3. from 表一 where exists(select * from 表二 where 條件判斷語(yǔ)句); 
  4.  
  5. -- not exists使用 
  6. select * 
  7. from 表一 where not exists(select * from 表二 where 條件判斷語(yǔ)句); 

in 同樣用于 where 子句中,篩選出某個(gè)表字段存在于多個(gè)值中的所有數(shù)據(jù)

關(guān)鍵字 in 常見(jiàn)的 2 種使用方式如下: 

  1. -- in 使用 
  2. -- 方式一 
  3. select * 
  4. from 表名 where 字段 in(過(guò)濾字段1,過(guò)濾字段2,過(guò)濾字段3...); 
  5.  
  6. -- 方式二 
  7. select * 
  8. from  表名1 
  9. where  字段1 in (select 字段2 from 表名2 where condition) 

由于 SQL 做子查詢最優(yōu)方案是小表驅(qū)動(dòng)大表,對(duì)于 in 來(lái)說(shuō)是子查詢表驅(qū)動(dòng)外表,當(dāng)子查詢表數(shù)據(jù)少于主表數(shù)據(jù)時(shí)推薦使用

而 exists 是外表驅(qū)動(dòng)子查詢表,因此當(dāng)外表數(shù)據(jù)少于子查詢表時(shí)更推薦使用

 

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: AirPython
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