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写SQL的21个好习惯

白鹭 - 2022-02-14 2099 0 0

写SQL的21个好习惯

  1. 写完SQL先explain查看执行计划(SQL性能优化)
    日常开发写SQL的时候,尽量养成这个好习惯呀:写完SQL后,用explain分析一下,尤其注意走不走索引,
explain select * from user where userid =10086 or age =18;
  1. 操作delete或者update陈述句,加个limit(SQL后悔药)
    在执行洗掉或者更新陈述句,尽量加上limit,以下面的这条 SQL 为例吧:
delete from euser where age > 30 limit 200;

因为加了limit 主要有这些好处:
在这里插入图片描述
(1)「降低写错SQL的代价」, 你在命令列执行这个SQL的时候,如果不加limit,执行的时候一个「不小心手抖」,可能资料全删掉了,如果「删错」了呢?加了limit 200,就不一样了,删错也只是丢失200条资料,可以通过binlog日志快速恢复的,
(2)「SQL效率很可能更高」,你在SQL行中,加了limit 1,如果第一条就命中目标return, 没有limit的话,还会继续执行扫描表,
(3)「避免了长事务」,delete执行时,如果age加了索引,MySQL会将所有相关的行加写锁和间隙锁,所有执行相关行会被锁住,如果洗掉数量大,会直接影响相关业务无法使用,
(4)「资料量大的话,容易把CPU打满」 ,如果你洗掉资料量很大时,不加 limit限制一下记录数,容易把cpu打满,导致越删越慢的,

  1. 设计表的时候,所有表和栏位都添加相应的注释(SQL规范优雅)
    这个好习惯一定要养成啦,设计数据库表的时候,所有表和栏位都添加相应的注释,后面更容易维护,
CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';
  1. SQL书写格式,关键字大小保持一致,使用缩进,(SQL规范优雅)
SELECT stu.name, sum(stu.score)
FROM Student stu
WHERE stu.classNo = '1班'
GROUP BY stu.name
  1. INSERT陈述句标明对应的栏位名称(SQL规范优雅)
insert into Student(student_id,name,score) values ('666','捡田螺的小男孩','100');
  1. 变更SQL操作先在测验环境执行,写明详细的操作步骤以及回滚方案,并在上生产前review,(SQL后悔药)
    (1)变更SQL操作先在测验环境测验,避免有语法错误就放到生产上了,
    (2)变更Sql操作需要写明详细操作步骤,尤其有依赖关系的时候,如:先修改表结构再补充对应的资料,
    (3)变更Sql操作有回滚方案,并在上生产前,review对应变更SQL,
  2. 设计数据库表的时候,加上三个栏位:主键,create_time,update_time,(SQL规范优雅)
CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

(1)主键一定要加上的,没有主键的表是没有灵魂的
(2)创建时间和更新时间的话,还是建议加上吧,详细审计、跟踪记录,都是有用的,
阿里开发手册也提到这个点,如图
在这里插入图片描述

  1. 写完SQL陈述句,检查where,order by,group by后面的列,多表关联的列是否已加索引,优先考虑组合索引,(SQL性能优化)
添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)
  1. 修改或洗掉重要资料前,要先备份,先备份,先备份(SQL后悔药)
    如果要修改或洗掉资料,在执行SQL前一定要先备份要修改的资料,万一误操作,还能吃口「后悔药」
  2. where后面的栏位,留意其资料型别的隐式转换(SQL性能优化)
select * from user where userid ='123';

因为不加单引号时,是字符串跟数字的比较,它们型别不匹配,MySQL会做隐式的型别转换,把它们转换为浮点数再做比较,最后导致索引失效

  1. 尽量把所有列定义为NOT NULL(SQL规范优雅)
    (1)「NOT NULL列更节省空间」,NULL列需要一个额外字节作为判断是否为 NULL 的标志位,
    (2)「NULL列需要注意空指标问题」,NULL列在计算和比较的时候,需要注意空指标问题,
  2. 修改或者洗掉SQL,先写WHERE查一下,确认后再补充 delete 或 update(SQL后悔药)
    尤其在操作生产的资料时,遇到修改或者洗掉的SQL,先加个where查询一下,确认OK之后,再执行update或者delete操作
  3. 减少不必要的栏位回传,如使用select <具体栏位> 代替 select * (SQL性能优化)
select id,name from employee;

节省资源、减少网络开销,
可能用到覆写索引,减少回表,提高查询效率,

  1. 所有表必须使用Innodb存盘引擎(SQL规范优雅)
    Innodb 「支持事务,支持行级锁,更好的恢复性」,高并发下性能更好,所以呢,没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存盘,存盘空间资料等)的情况下,所有表必须使用Innodb存盘引擎

  2. 数据库和表的字符集统一使用UTF8(SQL规范优雅)
    统一使用UTF8编码
    可以避免乱码问题
    可以避免,不同字符集比较转换,导致的索引失效问题

  3. 尽量使用varchar代替 char,(SQL性能优化)

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'

因为首先变长栏位存盘空间小,可以节省存盘空间,
其次对于查询来说,在一个相对较小的栏位内搜索,效率更高,

  1. 如果修改栏位含义或对栏位表示的状态追加时,需要及时更新栏位注释,(SQL规范优雅)
    这个点,是阿里开发手册中,Mysql的规约,你的栏位,尤其是表示列举状态时,如果含义被修改了,或者状态追加时,为了后面更好维护,需要实时更新栏位的注释,
  2. SQL修改资料,养成begin + commit 事务的习惯(SQL后悔药)
begin;
update account set balance =1000000
where name ='捡田螺的小男孩';
commit;
  1. 索引命名要规范,主键索引名为 pk_ 栏位名;唯一索引名为 uk _栏位名 ;普通索引名则为 idx 栏位名,(SQL规范优雅)
    说明:pk
    即 primary key;uk _ 即 unique key;idx _ 即 index 的简称,
  2. WHERE从句中不对列进行函式转换和表达式计算
    假设loginTime加了索引
explain  select userId,loginTime from loginuser where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

索引列上使用mysql的内置函式,索引失效

  1. 如果修改/更新资料过多,考虑批量进行,
for each(200)
{
 delete from account  limit 500;
}

大批量操作会会造成主从延迟,
大批量操作会产生大事务,阻塞,
大批量操作,资料量过大,会把cpu打满,

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