作為一名后端程序員，可以說天天都要跟數(shù)據(jù)庫打交道，不管使用的是 MySQL， Oracle 還是 SQL Server，毫無疑問都逃不開 SQL，所以日常工作中對于 SQL 的性能優(yōu)化可謂說十分重要。今天阿粉就帶大家看一下，每個后端程序員都應(yīng)該知道的十個提升查詢性能的技巧。

1.使用 Exists 代替子查詢

子查詢在日常的工作中不可避免一定會使用到，很多時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@樣來使用的，其實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)量不大的時候，兩種方式都可以，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時候，exist 的方式會比 in 的方式效率高很多。因為 Exist 函數(shù)根據(jù)查詢結(jié)果返回一個布爾值，速度會快很多。

2.適當(dāng)?shù)氖褂?JOIN 來代替子查詢

除了上面的exist 之外在有些場景我們可以使用 JOIN 來替換子查詢，畢竟子查詢的效果是很差的，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

對于 where 的使用相信大家都很擅長，但是對于 Having 的使用可能平時用的不多，阿粉這里只能說：用得不多，挺好的!對于 Having 我們是能不用就不用不到萬不得已的時候不要用，說真的阿粉工作這么多年，真沒有使用 Having 的場景。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 Having 的性能沒有 Where 高呢?那是因為 Where 是一種精確的匹配，但是 Having 是需要配合 Group By 來配合使用，只要涉及到 Group By 自然就效率高不起來了。

4.使用精確的字段類型

有些小伙伴為了系統(tǒng)的可擴展性或者壓根就不知道該把數(shù)據(jù)庫字段的類型設(shè)置什么，所以就全部使用 char 或者 varchar，總覺得這樣更靈活，但是往往這個時候是對系統(tǒng)的最大隱患。

在使用時間類型的字段的時候，就需要設(shè)置成 DateTime，不能用 varchar;在使用標(biāo)識是否刪除的時候就應(yīng)該使用 tinyint，能用 varchar 的就不要用 char;對于大字段 text 需要獨立出來，這樣在查詢的時候就不會影響性能;對于能設(shè)置成唯一鍵的就需要設(shè)置成唯一鍵，因為你永遠無法避免程序會出現(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)的時候的，我們可以使用 values 來批量進行插入，而不是通過循環(huán)來進行單條數(shù)據(jù)的查詢，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);

不過要注意 values 后面的數(shù)量也是有限制的，所以兩者可以結(jié)合使用，具體的可以根據(jù)表字段的多少來決定分多少批來執(zhí)行。另外這里有一個注意的點，很多系統(tǒng)都會底層做操作日志，而且很多時候可能是 SQL 級別的，那這個時候就需要注意，記錄操作日志的表的字段是有長度限制的，這里整個 SQL 的長度是不能超過日志字段的長度的。

6.使用 UNION ALL 替代 UNION

在使用聯(lián)合查詢的時候，很多時候我們會使用到 UNION ALL 或者 UNION 來聯(lián)合多個表，進行匯總。那么 UNION ALL 和 UNION 的區(qū)別是什么呢?這兩個的區(qū)別是 UNION ALL 會返回聯(lián)合后的所有行記錄，而 UNION 是會進行去重后返回。

比如說我們有兩張表 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結(jié)果中已經(jīng)少了一行，說明我們上面說的 UNION 會去重的邏輯是存在的，而且去重是全字段都相同的時候才會被去重。

7.用精確的字段代替 *

另一個比較影響性能的點是使用 *，很多小伙伴為了省事，在編寫查詢語句的時候，會使用 * 來代替所有的字段，其實并不是說這種寫法有什么問題，只是這種寫法有點不可控，使用 * 表示要查詢所有字段，當(dāng)我們的表是一個很簡單的表，而且里面的字段都是一些小字段的時候，使用 * 完全是可以的。

但是如果是對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 * 號去查詢數(shù)據(jù)的話，就會有很大的問題了，一方面是有安全隱患，一方面還是增加磁盤，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)庫里面一個很重要的內(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)庫打交道了，如何在數(shù)據(jù)庫層面提效也是一個長久的話題，這也是為什么數(shù)據(jù)庫能得到發(fā)展的原因，從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，從 MySQL 到 ClickHouse，數(shù)據(jù)庫行業(yè)也在長久的發(fā)展。