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SQL 复杂查询和性能优化

news 来源：原创 2025/7/15 18:33:03

一、掌握复杂查询的核心技能

1. ​理解 SQL 执行顺序
  • SQL 语句的逻辑执行顺序（非书写顺序）： 
    FROM → JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT
  • ​关键点：每一步的结果会传递给下一步，影响优化逻辑。
2. ​多表连接（JOIN）​
  • ​类型：
    • INNER JOIN（默认）
    • LEFT/RIGHT JOIN
    • FULL OUTER JOIN（部分数据库不支持）
    • CROSS JOIN（笛卡尔积）
  • ​示例： 
    SELECT u.name, o.order_id
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.amount > 100;
3. ​子查询与 CTE
  • ​子查询： 
    SELECT name FROM users
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100);
  • ​CTE（公共表表达式）​： 
    WITH high_value_orders AS (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100
)
SELECT u.name FROM users u
JOIN high_value_orders hvo ON u.id = hvo.user_id;
  • ​优势：CTE 可读性更好，支持递归查询。
4. ​窗口函数
  • ​用途：在结果集的子集上计算聚合（不折叠行）。
  • ​示例： 
    SELECT name, salary,RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;
  • ​常用函数：
    • ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()
    • LEAD(), LAG()
    • SUM() OVER (PARTITION BY ...)
5. ​复杂条件与 CASE 语句
  • ​动态分类： 
    SELECT name,CASE WHEN salary > 10000 THEN 'High'WHEN salary > 5000 THEN 'Medium'ELSE 'Low' END AS salary_level
FROM employees;

​二、性能优化核心技巧

1. ​分析执行计划
  • ​使用 EXPLAIN： 
    EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'user@example.com';
  • ​关键指标：
    • Full Table Scan（全表扫描）→ 需要避免。
    • Index Scan（索引扫描）→ 理想情况。
    • Rows Removed by Filter → 过滤效率。
2. ​索引优化
  • ​何时使用索引：
    • 频繁作为查询条件的列（WHERE、JOIN、ORDER BY）。
    • 高选择性的列（唯一值多，如用户ID）。
  • ​索引类型：
    • 单列索引、复合索引、唯一索引、覆盖索引。
  • ​复合索引设计：
    • 将最常用的列放在前面。
    • 示例：INDEX (country, city) 可优化 WHERE country='US' AND city='NY'。
3. ​避免全表扫描
  • ​反例： 
    SELECT * FROM users WHERE YEAR(created_at) = 2023; -- 无法使用 created_at 的索引
  • ​优化： 
    SELECT * FROM users
WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
4. ​分页优化
  • ​低效写法： 
    SELECT * FROM users LIMIT 1000000, 10; -- 扫描前 100 万行
  • ​优化： 
    SELECT * FROM users WHERE id > 1000000 ORDER BY id LIMIT 10;
5. ​减少数据传输量
  • ​避免 SELECT *： 
    SELECT id, name FROM users; -- 只取必要字段
  • ​分批次处理： 
    -- 使用 WHERE 条件分块处理大表
DELETE FROM logs WHERE created_at < '2020-01-01' LIMIT 1000;
6. ​利用分区表
  • ​按时间分区： 
    -- 按月份分区（具体语法因数据库而异）
CREATE TABLE logs (id INT,log_time DATETIME,message TEXT
) PARTITION BY RANGE (YEAR(log_time), MONTH(log_time));
  • ​优势：快速定位分区，减少扫描范围。

​三、高级优化场景

1. ​JOIN 优化
  • ​小表驱动大表： 
    -- 假设 users 是小表，orders 是大表
SELECT * FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;
  • ​使用 STRAIGHT_JOIN（MySQL）​：强制指定 JOIN 顺序。
2. ​临时表与物化视图
  • ​临时表： 
    CREATE TEMPORARY TABLE temp_high_salary AS
SELECT * FROM employees WHERE salary > 10000;
  • ​物化视图：预计算复杂查询结果（如 PostgreSQL 的 MATERIALIZED VIEW）。
3. ​统计信息更新
  • ​手动更新​（适用于数据变化大的表）： 
    ANALYZE TABLE users; -- MySQL
VACUUM ANALYZE users; -- PostgreSQL
4. ​避免锁竞争
  • ​使用乐观锁： 
    UPDATE products SET stock = stock - 1
WHERE id = 100 AND stock > 0;
  • ​分拆事务：将大事务拆分为小操作。

​四、工具与调试

  1. ​数据库管理工具：
    • MySQL: EXPLAIN FORMAT=JSON、SHOW PROFILE
    • PostgreSQL: EXPLAIN ANALYZE、pg_stat_statements
  2. ​监控工具：
    • Prometheus + Grafana（监控慢查询、锁等待）。
  3. ​基准测试：
    • 使用 sysbench 或自定义脚本模拟负载。

​五、常见误区

  1. ​过度索引：索引会降低写入速度，需权衡。
  2. ​忽略 NULL 值：WHERE column = NULL 应改为 WHERE column IS NULL。
  3. ​滥用子查询：优先使用 JOIN 或 CTE。
  4. ​不更新统计信息：导致优化器选择错误执行计划。

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