编写SQL需要注意的细节Checklist总结
本周技术研究部(TRD)的一名DBA 对我们编写SQL时的一些问题,进行了汇报讲演,以下是来自它的脚本,我在它讲演的基础上写出了自己想表述的,以便于大家相互交流学习
代码如下:/*
--注意:准备数据(可略过,非常耗时)
CREATE TABLE CHECK1_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(8000)
)
CREATE TABLE CHECK1_T2
(
ID INT,
C1 CHAR(8000)
)
DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @IBEGIN
INSERT INTO CHECK1_T1 SELECT @I,'C1'
INSERT INTO CHECK1_T2 SELECT 10000+@I,'C1'
SET @I=@I+1
END
CREATE TABLE CHECK2_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(8000)
)
DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @IBEGIN
INSERT INTO CHECK2_T1 SELECT @I,'C1'
SET @I=@I+1
END
INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10001,'C2')
INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10002,'C1')
CREATE TABLE CHECK3_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(7000)
)
CREATE TABLE CHECK3_T2
(
ID INT,
C1 CHAR(7000)
)
DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @IBEGIN
IF @I%2 =0
BEGIN
INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C1'
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C2'
END
IF @I%100=0
BEGIN
INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I,'C1'
INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I+50000,'C2'
END
SET @I=@I+1
END
CREATE TABLE CHECK4_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(500),
)
DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @IBEGIN
IF @I%100000 =0
BEGIN
INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C2'
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C1'
END
SET @I=@I+1
END
CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1)
CREATE TABLE CHECK5_T1
(
ID INT,
C1 CHAR(10),
)
DECLARE @I INT
SET @I=1
WHILE @IBEGIN
INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'
IF @I%2=0
BEGIN
INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'
END
SET @I=@I+1
END
*/
--=====================================
--1、 Union all 代替 Union
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE
--测试一:(26s) 执行计划:表扫描->排序->合并联接
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1 --1W条数据
UNION
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2 --1W条数据
--测试二: (4s) 执行计划:表扫描->表扫描串联
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1 --1W条数据
UNION ALL
SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2 --1W条数据
--总结:测试一中的union 排序和去重合并是相当耗时的,如果不要此功能,大数据时最好加上ALL
--=====================================
--2、 Exists 代替 Count(*)
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE
----测试一: (7s) 执行计划:表扫描-> 流聚合-> 计算矢量
DECLARE @COUNT INT
SELECT @COUNT=COUNT(*) FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1' --1W条数据
IF @COUNT>0
BEGIN
PRINT 'S'
END
----测试二: (0s) 执行计划:常量扫描/表扫描-> 嵌套循环-> 计算标量
IF EXISTS(SELECT 1 FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1') --1W条数据
BEGIN
PRINT 'S'
END
--总结:判断是否存在,用Exist即可,没必要用COUNT(*)将表的所有记录统计出来,扫描一次
--=====================================
--3、 IN(Select COL1 From Table)的代替方式
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE
--测试一: (3s)执行计划:表扫描 -> 哈希匹配
SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T2 --400行
WHERE ID IN (SELECT ID FROM CHECK3_T1 WHERE C1='C1') --2W行
--测试二:(1s)执行计划:表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A
INNER JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'
--测试三:(3s)执行计划:表扫描-> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T1 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1')
--总结:能用INNER JOIN 尽量用它,SQL SERVER在查询时会将关联表进行优化
--=====================================
--4、 Not Exists 代替 Not In
--测试一:(8s) 执行计划:表扫描-> 嵌套循环 -> 哈希匹配
SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T1 --2W行
WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM CHECK3_T2 WHERE C1='C1') --400行
--测试二:(4s) 执行计划:表扫描-> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T2 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1')
--总结:尽量不使用NOT IN ,因为会调用嵌套循环,建议使用NOT EXISTS代替NOT IN
--=====================================
--5、 避免在条件列上使用任何函数
DROP TABLE CHECK4_T1
CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1) --加上非聚集索引
---测试一:(4s)执行计划: 索引扫描
SELECT * FROM CHECK4_T1 WHERE RTRIM(C1)='C2'
---测试二:(0s)执行计划: 索引查找
SELECT * FROM CHECK4_T1 WHERE C1='C2'
--总结:where条件里对索引字段使用了函数,会使索引查找变成索引扫描,从而查询效率大幅下降
--=====================================
--6、 用sp_executesql执行动态sql
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE
CREATE PROC UP_CHECK5_T1 (
@ID INT
)
AS
SET NOCOUNT ON
DECLARE @count INT,
@sql NVARCHAR(4000)
SET @sql = 'SELECT @count=count(*) FROM CHECK5_T1 WHERE ID = @ID'
EXEC sp_executesql @sql,
N'@count INT OUTPUT, @ID int',
@count OUTPUT,
@ID
PRINT @count
CREATE PROC UP_CHECK5_T2 (
@ID INT
)
AS
SET NOCOUNT ON
DECLARE @sql NVARCHAR(4000)
SET @sql = 'DECLARE @count INT;SELECT @count=count(*) FROM CHECK5_T1 WHERE ID = ' + CAST(@ID AS VARCHAR(10)) + ';PRINT @count'
EXEC(@sql)
---测试一:瞬时
DECLARE @N INT
SET @N=1
WHILE @NBEGIN
EXEC UP_CHECK5_T1 @N
SET @N=@N+1
END
---测试二:2s
DECLARE @N INT
SET @N=1
WHILE @NBEGIN
EXEC UP_CHECK5_T2 @N
SET @N=@N+1
END
CREATE CLUSTERED INDEX CIX_ID ON CHECK5_T1(ID)
DBCC DROPCLEANBUFFERS
DBCC FREEPROCCACHE
--查看缓存计划
SELECT a.size_in_bytes '占用字节数',
total_elapsed_time / execution_count '平均时间',
total_logical_reads / execution_count '逻辑读',
usecounts '重用次数',
SUBSTRING(d.text, (statement_start_offset / 2) + 1, ((CASE statement_end_offset
WHEN -1 THEN DATALENGTH(text)
ELSE statement_end_offset
END - statement_start_offset) / 2) + 1) '语句'
FROM sys.dm_exec_cached_plans a
CROSS apply sys.dm_exec_query_plan(a.plan_handle) c,
sys.dm_exec_query_stats b
CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(b.sql_handle) d
WHERE a.plan_handle = b.plan_handle
ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC;
--总结:通过执行下面缓存计划可以看出,第一种完全使用了缓存计划,查询达到了很好的效果;
--而第二种则将缓存计划浪费了,导致缓存很快被占满,这种做法是相当不可取的
--=====================================
--7、 Left Join 的替代法
--测试一 执行计划:表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A --2W行
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1' --400行
--测试二 执行计划:表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
RIGHT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE a.C1='C1'
--测试三 执行计划:表扫描 -> 哈希匹配
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'
--总结:三条语句,在执行计划上完全一样,都是走的INNER JOIN的计划,
--因为测试一和测试二中,WHERE语句都包含了LEFT 和RIGHT表的字段,SQLSERVER若发现只要有这个表的字段,则会自动按照INNER JOIN进行处理
--补充测试:(1s)执行计划:表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A --400行
INNER JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1' --2W行
--总结:这里有一个比较有趣的地方,若主表和关联表数据差别很大时,走的执行计划走的另一条路
--=====================================
--8、 ON(a.id=b.id AND a.tag=3)
--测试一
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND A.C1='C1'
--测试二
SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A
INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1'
--总结:内连接:无论是左表和右表的筛选条件都可以放到WHERE子句中
--测试一
SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND B.C1='C1'
--测试二
SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A
LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'
--总结:左外连接:当右表中的过滤条件放入ON子句后和WHERE子句后的结果不一样
--=====================================
--9、 赋值给变量,加Top 1
--测试一:(3s) 执行计划:表扫描
DECLARE @ID INT
SELECT @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'
SELECT @ID
--测试二:(0s)执行计划:表扫描-> 前几行
DECLARE @ID INT
SELECT TOP 1 @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'
SELECT @ID
--总结:给变量赋值最好都加上TOP 1,一从查询效率上增强,二为了准确性,若表CHECK1_T1有多个值,则会取最后一条记录赋给@ID
--=====================================
--10、 考虑是否适合用CASE语句
DECLARE @S INT=1
SELECT * FROM CHECK5_T1
WHERE C1=(CASE @S WHEN 1 THEN C1 ELSE 'C2' END)
SELECT * FROM CHECK5_T1
WHERE @S=1 OR C1='C2'
/*--=====================================
、检查语句是否需要Distinct. 执行计划:表扫描-> 哈希匹配-> 并行度-> 排序
select distinct c1 from CHECK3_T1
、禁用Select *,指定具体列名
select c1 from CHECK4_T1
select * from CHECK4_T1
、Insert into Table(*),指定具体的列名
、Isnull,没有必要的时候不要对字段使用isnull,同样会产生无法有效利用索引的问题,
和避免在筛选列上使用函数同样的原理。
、嵌套子查询,加上查询条件,确保子查询的结果集最小
--=====================================*/

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
