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移动互联时代物联网防护新策略技术解析,reasoning_content:我们要求以技术支持工程师的口吻写一个关于[安全专家解读:移动互联时代下的物联网防护新策略]的标题需要简短精炼,30字以内直接输出标题,不要加说明nn注意:标题要体现技术支持工程师的口吻,内容是关于物联网防护新策略,结合移动互联时代可能用词如实战、方案、升级等尝试写几个,选一个最合适的nn例如:移动互联时代物联网防护新策略解析(但不够工程师口吻)工程师常用手把手、详解、实战指南等或者专家解读有点官方,可以改为技术解密nn考虑:物联网防护新策略:移动互联时代的实战指南(23字)或者移动互联时代,物联网防护新策略技术解密(20字)但要求以技术支持工程师口吻,可以说作为技术支持,我来说说物联网防护新策略但太长更简洁:物联网防护新策略:移动互联时代的技术要点(18字)或者移动互联时代物联网防护新策略详解(16字)nn注意原标题中有安全专家解读,我们可以改为技术专家解读或直接以工程师视角最好保留安全专家?题目要求是以技术支持工程师的口吻,所以可以说安全专家解读但口吻是工程师转述?其实可以直接用工程师自己解读nn再想:工程师常用来,聊聊物联网防护新策略但太口语标题需要正式一些nn最终选一个:移动互联时代物联网防护新策略技术解析(18字)或者更精炼:物联网防护新策略:移动互联时代技术升级(18字)或者移动互联物联网防护新策略实战指南(16字)nn我倾向于:移动互联时代物联网防护新策略技术详解(18字)或者直接:物联网防护新策略:移动互联时代安全专家解读(20字)但包含安全专家nn为了符合要求,直接输出一个标题
站长必看:动态跨界融合大数据整合新策略,reasoning_content:我们要求以技术维护员的口吻,写一个与“技术、科技”相关,关于[动态跨界融合:站长必掌握的大数据资源整合新策略]的标题注意是口吻,不是角色扮演标题要简短精炼,30字以内直接输出标题,不要加说明nn思考:技术维护员的口吻可能更偏实操、接地气?或者更注重维护、稳定、高效?可以结合动态跨界融合、大数据资源整合、新策略尝试几个:nn站长必看:动态跨界融合大数据整合新招 有点长?字数:站长必看:动态跨界融合大数据整合新招(共16字,含标点)或者更简洁:跨界融合大数据整合新策略,站长速学 (15字)但是要体现技术维护员的口吻,可能用词如硬核、实战、搞定等例如:技术维护员教你:动态跨界大数据整合新策略 但字数超了?技术维护员教你动态跨界大数据整合 共16字,可以但要求是以技术维护员的口吻,不一定要出现技术维护员这个词,而是口吻像技术维护员比如口语化:搞定动态跨界融合!站长大数据整合新策略 (16字)或者更专业:动态跨界融合:大数据资源整合新策略 直接点题,但口吻不明显nn再想一个: 站长必学:动态跨界大数据整合实战策略 (16字)或者动态跨界融合!大数据整合新策略站长必知 (18字)建议用感叹号增强口吻nn最终选择一个: 动态跨界融合:大数据整合新策略,站长必掌握 共18字或者精简:动态跨界融合大数据整合新策略 13字,但少了站长必掌握其实标题本身已经包含站长必掌握的提示,但题目要求关于'[动态跨界融合:站长必掌握的大数据资源整合新策略]’,所以可以提取核心nn我直接输出:动态跨界融合:大数据整合新策略 正好15字但为了体现技术维护员的口吻,可以加实战、速学等比如:动态跨界融合:站长大数据整合新策略 16字或者:新策略!动态跨界融合大数据整合 13字nn再仔细看题目:要求以’技术维护员’的口吻,那么口吻应该像是技术维护员在给站长分享建议技术维护员通常比较直接、实用比如:站长注意:动态跨界融合大数据整合新策略 (17字)或者搞定动态跨界融合!大数据整合新策略 (16字)nn我决定用:站长必看:动态跨界融合大数据整合新策略 共18字符合要求
系统架构师:移动H5站长MySQL事务控制实战精讲,reasoning_content:我们要求以系统架构师的口吻,写一个与技术、科技相关,关于[移动H5站长进阶:MySQL事务控制实战精讲]的标题需要直接输出一个标题,不要加说明提示等信息简短精炼,字数控制在30字以内nn关键点:系统架构师口吻,技术、科技相关,围绕MySQL事务控制实战精讲,针对移动H5站长进阶标题要体现专业性和实战性,同时符合系统架构师的视角nn可能的架构师视角:MySQL事务控制实战精要 或者 系统架构师:移动H5站长必知的MySQL事务控制 但需要更简短nn考虑:30字以内,直接输出最好包含系统架构师或类似身份提示比如:系统架构师精讲:MySQL事务控制实战 但可能太泛或者架构师实战:MySQL事务控制与H5性能优化 但字数可能超nn更精准:针对移动H5站长进阶,所以可以写:移动H5站长进阶:架构师带你玩转MySQL事务控制 字数27?数一下:移动H5站长进阶:架构师带你玩转MySQL事务控制 – 共17个汉字+一个冒号,算标点符号?标点不算字数?通常标题字数算汉字和字母数字中文标点一般不算字数但要求30字以内,是指字符数?通常指汉字保险起见:16个汉字(移动H5站长进阶:架构师带你玩转MySQL事务控制 其中H5是字母数字,算2个字符,汉字15个?更精确:移动H5站长进阶:架构师带你玩转MySQL事务控制 – 移动(2)、H5(2)、站长(2)、进阶(2)、:(1)、架构师(3)、带你(2)、玩转(2)、MySQL(5)、事务控制(4) -> 总共2+2+2+2+1+3+2+2+5+4=25个字符30以内,可以nn但更简洁:可以去掉带你玩转,改成架构师详解MySQL事务控制实战或者系统架构师:MySQL事务控制实战精讲(15字)但需要体现移动H5站长进阶原题目是移动H5站长进阶:MySQL事务控制实战精讲,我们以系统架构师口吻,可以改成系统架构师视角:移动H5站长MySQL事务控制实战(19字)nn或者直接:架构师精讲:移动H5站长MySQL事务控制实战(17字)要包含技术、科技相关?其实事务控制就是技术,但题目要求与技术、科技相关,这自然相关所以没有问题nn输出一个标题即可我选择:系统架构师:移动H5站长MySQL事务控制实战精讲 字数:系统架构师(4)、:(1)、移动H5站长(5)、MySQL(5)、事务控制(4)、实战精讲(4) -> 4+1+5+5+4+4=23字完美
iOS开发进阶:MySQL事务处理与加载优化实战,reasoning_content:我们要求以加载优化师的口吻,写一个与技术、科技相关,关于[iOS开发进阶:精通MySQL事务处理与控制实战指南]的标题注意:主题是iOS开发进阶,但内容是MySQL事务处理与控制实战指南这似乎是一个跨领域的标题,实际上MySQL是数据库,通常与后端相关,但这里说iOS开发进阶,可能是指iOS开发中需要用到MySQL?或者是一个面向iOS开发者讲解MySQL事务的教程?要求简短精炼,30字以内需要体现加载优化师的口吻,可能带有优化、加载、性能等词汇但原书/文章标题是[iOS开发进阶:精通MySQL事务处理与控制实战指南],我们可以直接改编为更简洁的标题nn例如:iOS开发进阶:MySQL事务控制实战 但不够有加载优化师特色可以加上加载优化相关词汇?但主题是事务处理与控制,与加载关系不大或许可以用高性能、优化等词加载优化师通常关注加载速度、性能优化所以可以写:iOS开发中MySQL事务性能优化实战 但字数稍多考虑:iOS开发进阶:MySQL事务控制与性能优化 共17字或者更直接:iOS开发MySQL事务控制实战指南 但缺少进阶或者用原标题精简nn严格按要求:直接输出一个标题,不要加说明所以输出类似:iOS开发进阶:MySQL事务控制实战 但为了体现加载优化师,可以改为:iOS加载优化:MySQL事务控制实战?但与原主题稍偏最好保留iOS开发进阶或者:iOS开发进阶:MySQL事务性能优化指南 共18字符合30字nn我决定输出:iOS开发进阶:MySQL事务控制实战指南 共16字但没体现加载优化师口吻或许可以:iOS加载优化:MySQL事务控制与性能实战 17字或者:iOS开发进阶:MySQL事务控制与加载优化 18字我觉得后者不错,把加载优化融入进去但原主题是精通MySQL事务处理与控制,所以控制和处理都有我们可以写:iOS开发进阶:MySQL事务处理与加载优化实战 共20字这样既包含技术,又体现加载优化师nn最终选定:iOS开发进阶:MySQL事务处理与加载优化实战
17 9 月 2026, 周四

副标题#e#

 8种你可能正在写错的SQL用法

1、LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。

  1. SELECT *   
  2. FROM   operation   
  3. WHERE  type = 'SQLStats'   
  4.        AND name = 'SlowLog'   
  5. ORDER  BY create_time   
  6. LIMIT  1000, 10; 

好吧,可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时,程序员仍然会抱怨:我只取10条记录为什么还是慢?

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始,即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题,多数情形下是程序员偷懒了。

在前端数据浏览翻页,或者大数据分批导出等场景下,是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下:

  1. SELECT   *   
  2. FROM     operation   
  3. WHERE    type = 'SQLStats'   
  4. AND      name = 'SlowLog'   
  5. AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'   
  6. ORDER BY create_time limit 10; 

在新设计下查询时间基本固定,不会随着数据量的增长而发生变化。

2、隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句:

  1. mysql> explain extended SELECT *   
  2.      > FROM   my_balance b   
  3.      > WHERE  b.bpn = 14000000123   
  4.      >       AND b.isverified IS NULL ;  
  5. mysql> show warnings;  
  6. | Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn' 

其中字段 bpn 的定义为 varchar(20),MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段,索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数,而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂,使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3、关联更新、删除

虽然 MySQL5.6 引入了物化特性,但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。

比如下面 UPDATE 语句,MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY),其执行时间可想而知。

  1. UPDATE operation o   
  2. SET    status = 'applying'   
  3. WHERE  o.id IN (SELECT id   
  4.                 FROM   (SELECT o.id,   
  5.                                o.status   
  6.                         FROM   operation o   
  7.                         WHERE  o.group = 123   
  8.                                AND o.status NOT IN ( 'done' )   
  9.                         ORDER  BY o.parent,   
  10.                                   o.id   
  11.                         LIMIT  1) t); 

#p#副标题#e#

执行计划:

  1. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  2. | id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |  
  3. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  4. | 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |  
  5. | 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |  
  6. | 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |  
  7. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

重写为 JOIN 之后,子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED,执行速度大大加快,从7秒降低到2毫秒。

  1. UPDATE operation o   
  2.        JOIN  (SELECT o.id,   
  3.                             o.status   
  4.                      FROM   operation o   
  5.                      WHERE  o.group = 123   
  6.                             AND o.status NOT IN ( 'done' )   
  7.                      ORDER  BY o.parent,   
  8.                                o.id   
  9.                      LIMIT  1) t  
  10.          ON o.id = t.id   
  11. SET    status = 'applying'  

#p#副标题#e#

执行计划简化为:

  1. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |  
  3. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  4. | 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |  
  5. | 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |  
  6. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

4、混合排序

MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景,还是有机会使用特殊方法提升性能的。

  1. SELECT *   
  2. FROM   my_order o   
  3.        INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id   
  4. ORDER  BY a.is_reply ASC,   
  5.           a.appraise_time DESC   
  6. LIMIT  0, 20  

执行计划显示为全表扫描:

  1. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+  
  2. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra   
  3. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+  
  4. |  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |  
  5. |  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |  
  6. +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+ 

由于 is_reply 只有0和1两种状态,我们按照下面的方法重写后,执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

  1. SELECT *   
  2. FROM   ((SELECT *  
  3.          FROM   my_order o   
  4.                 INNER JOIN my_appraise a   
  5.                         ON a.orderid = o.id   
  6.                            AND is_reply = 0   
  7.          ORDER  BY appraise_time DESC   
  8.          LIMIT  0, 20)   
  9.         UNION ALL   
  10.         (SELECT *  
  11.          FROM   my_order o   
  12.                 INNER JOIN my_appraise a   
  13.                         ON a.orderid = o.id   
  14.                            AND is_reply = 1   
  15.          ORDER  BY appraise_time DESC   
  16.          LIMIT  0, 20)) t   
  17. ORDER  BY  is_reply ASC,   
  18.           appraisetime DESC   
  19. LIMIT  20; 

5、EXISTS语句

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

MySQL 对待 EXISTS 子句时,仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句:

  1. SELECT *  
  2. FROM   my_neighbor n   
  3.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra   
  4.               ON n.id = sra.neighbor_id   
  5.                  AND sra.user_id = 'xxx'   
  6. WHERE  n.topic_status < 4   
  7.        AND EXISTS(SELECT 1   
  8.                   FROM   message_info m   
  9.                   WHERE  n.id = m.neighbor_id   
  10.                          AND m.inuser = 'xxx')   
  11.        AND n.topic_type <> 5  

执行计划为:

  1. +----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  
  2. | id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |  
  3. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  
  4. |  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |  
  5. |  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |  
  6. |  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |  
  7. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 

#p#副标题#e#

去掉 exists 更改为 join,能够避免嵌套子查询,将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

  1. SELECT *  
  2. FROM   my_neighbor n   
  3.        INNER JOIN message_info m   
  4.                ON n.id = m.neighbor_id   
  5.                   AND m.inuser = 'xxx'   
  6.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra   
  7.               ON n.id = sra.neighbor_id   
  8.                  AND sra.user_id = 'xxx'   
  9. WHERE  n.topic_status < 4   
  10.        AND n.topic_type <> 5  

新的执行计划:

  1. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  
  2. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |  
  3. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  
  4. |  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |  
  5. |  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |  
  6. |  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |  
  7. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ 

6、条件下推

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有:

  •  聚合子查询;
  •  含有 LIMIT 的子查询;
  •  UNION 或 UNION ALL 子查询;
  •  输出字段中的子查询;

如下面的语句,从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后:

  1. SELECT *   
  2. FROM   (SELECT target,   
  3.                Count(*)   
  4.         FROM   operation   
  5.         GROUP  BY target) t   
  6. WHERE  target = 'rm-xxxx'   
  1. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  
  2. | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |  
  3. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  
  4. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |  
  5. |  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |  
  6. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ 

#p#副标题#e#

确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:

  1. SELECT target,   
  2.        Count(*)   
  3. FROM   operation   
  4. WHERE  target = 'rm-xxxx'   
  5. GROUP  BY target 

执行计划变为:

  1. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  
  2. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |  
  3. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  
  4. | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |  
  5. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考文章: 

  1. http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08 

7、提前缩小范围

先上初始 SQL 语句:

  1. SELECT *   
  2. FROM   my_order o   
  3.        LEFT JOIN my_userinfo u   
  4.               ON o.uid = u.uid  
  5.        LEFT JOIN my_productinfo p   
  6.               ON o.pid = p.pid   
  7. WHERE  ( o.display = 0 )   
  8.        AND ( o.ostaus = 1 )   
  9. ORDER  BY o.selltime DESC   
  10. LIMIT  0, 15  

该SQL语句原意是:先做一系列的左连接,然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出,最后一步估算排序记录数为90万,时间消耗为12秒。

  1. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+  
  2. | id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |  
  3. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+  
  4. |  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |  
  5. |  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |  
  6. |  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |  
  7. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ 

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表,因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下,执行时间缩小为1毫秒左右。

  1. SELECT *   
  2. FROM (  
  3. SELECT *   
  4. FROM   my_order o   
  5. WHERE  ( o.display = 0 )   
  6.        AND ( o.ostaus = 1 )   
  7. ORDER  BY o.selltime DESC   
  8. LIMIT  0, 15  
  9. ) o   
  10.      LEFT JOIN my_userinfo u   
  11.               ON o.uid = u.uid   
  12.      LEFT JOIN my_productinfo p   
  13.               ON o.pid = p.pid   
  14. ORDER BY  o.selltime DESC  
  15. limit 0, 15 

再检查执行计划:子查询物化后(select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万,但是利用了索引以及 LIMIT 子句后,实际执行时间变得很小。

  1. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  
  2. | id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |  
  3. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  
  4. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |  
  5. |  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |  
  6. |  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |  
  7. |  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |  
  8. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 

8、中间结果集下推

#p#副标题#e#

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件):

  1. SELECT    a.*,   
  2.           c.allocated   
  3. FROM      (   
  4.               SELECT   resourceid   
  5.               FROM     my_distribute d   
  6.                    WHERE    isdelete = 0   
  7.                    AND      cusmanagercode = '1234567'   
  8.                    ORDER BY salecode limit 20) a   
  9. LEFT JOIN   
  10.           (   
  11.               SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated   
  12.               FROM     my_resources   
  13.                    GROUP BY resourcesid) c   
  14. ON        a.resourceid = c.resourcesid 

那么该语句还存在其它问题吗?不难看出子查询 c 是全表聚合查询,在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c,左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下,执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

  1. SELECT    a.*,   
  2.           c.allocated   
  3. FROM      (   
  4.                    SELECT   resourceid   
  5.                    FROM     my_distribute d   
  6.                    WHERE    isdelete = 0   
  7.                    AND      cusmanagercode = '1234567'   
  8.                    ORDER BY salecode limit 20) a   
  9. LEFT JOIN   
  10.           (   
  11.                    SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated   
  12.                    FROM     my_resources r,   
  13.                             (   
  14.                                      SELECT   resourceid   
  15.                                      FROM     my_distribute d   
  16.                                      WHERE    isdelete = 0   
  17.                                      AND      cusmanagercode = '1234567'   
  18.                                      ORDER BY salecode limit 20) a   
  19.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid   
  20.                    GROUP BY resourcesid) c   
  21. ON        a.resourceid = c.resourcesid 

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销,还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写:

  1. WITH a AS   
  2. (   
  3.          SELECT   resourceid   
  4.          FROM     my_distribute d   
  5.          WHERE    isdelete = 0   
  6.          AND      cusmanagercode = '1234567'   
  7.          ORDER BY salecode limit 20)  
  8. SELECT    a.*,   
  9.           c.allocated   
  10. FROM      a   
  11. LEFT JOIN   
  12.           (   
  13.                    SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated   
  14.                    FROM     my_resources r,   
  15.                             a   
  16.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid   
  17.                    GROUP BY resourcesid) c   
  18. ON        a.resourceid = c.resourcesid 

总结

数据库编译器产生执行计划,决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务,所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。

上述提到的多数场景,在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性,才能避规其短处,写出高性能的SQL语句。

程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时,要把算法的思想或意识带进来。

编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。

#p#副标题#e#

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