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十個(gè)導(dǎo)致性能問(wèn)題的常見(jiàn)SQL錯(cuò)誤

數(shù)據(jù)庫(kù) 其他數(shù)據(jù)庫(kù)
如果SQL查詢(xún)沒(méi)有有效編寫(xiě),可能會(huì)減慢數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行速度。通過(guò)避免上述錯(cuò)誤,可以?xún)?yōu)化查詢(xún),使數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行更快。始終確保使用索引、避免不必要的列,并使用??EXPLAIN??測(cè)試查詢(xún),以確保它們盡可能快地運(yùn)行。

在編寫(xiě)SQL查詢(xún)時(shí),有時(shí)你可能沒(méi)有意識(shí)到自己正在做一些可能會(huì)降低性能的事情。這就像你開(kāi)車(chē)時(shí),因?yàn)椴恢烙懈斓穆肪€(xiàn),而選擇了一條更長(zhǎng)、更顛簸的路線(xiàn)!在這篇文章中,將解釋開(kāi)發(fā)者在SQL查詢(xún)中常犯的一些錯(cuò)誤,以及如何避免這些錯(cuò)誤以提高性能。接下來(lái)跟隨本文開(kāi)始吧,示例將使用簡(jiǎn)單的員工名字和數(shù)據(jù)。

圖片

示例數(shù)據(jù)集

假設(shè)有一個(gè)名為Employees的表,其中包含以下數(shù)據(jù)。

| EmployeeID | Name        | Department | Salary | ExperienceYears |
|------------|-------------|------------|--------|-----------------|
| 1          | Anil Kumar  | IT         | 60000  | 5               |
| 2          | Rani Verma  | HR         | 45000  | 3               |
| 3          | Suresh Gupta| IT         | 75000  | 8               |
| 4          | Meera Patel | Marketing  | 55000  | 4               |
| 5          | Vijay Singh | IT         | 50000  | 2               |

現(xiàn)在,讓我們來(lái)探討一些常見(jiàn)的SQL錯(cuò)誤。

1. 缺少索引

  • 錯(cuò)誤:人們常常忘記在搜索或過(guò)濾的列上添加索引,這會(huì)導(dǎo)致查詢(xún)速度變慢。

示例:

SELECT * FROM Employees WHERE Department = 'IT';
  • 如果不在Department列上添加索引,數(shù)據(jù)庫(kù)就必須掃描整個(gè)表才能找到IT部門(mén)的員工。

解決方案:添加索引以加快速度。

CREATE INDEX idx_department ON Employees(Department);

現(xiàn)在,搜索Department的速度將會(huì)更快,因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)確切知道要查找的位置。

2. 使用SELECT *而不是特定列

  • 錯(cuò)誤:使用SELECT *會(huì)獲取所有列,即使你并不需要它們。這會(huì)增加獲取數(shù)據(jù)的時(shí)間,尤其是在表中有很多列的情況下。

示例:

SELECT * FROM Employees WHERE Salary > 50000;
  • 這個(gè)查詢(xún)獲取了所有列(EmployeeID、Name、Department等),但也許你只需要NameSalary列。

解決方案:只獲取必要的列。

SELECT Name, Salary FROM Employees WHERE Salary > 50000;
  • 這樣可以減少檢索的數(shù)據(jù)量,并加快查詢(xún)速度。

3. 不使用高效的連接

  • 錯(cuò)誤:使用低效的連接可能會(huì)降低性能,尤其是在連接之前未正確過(guò)濾數(shù)據(jù)的情況下。

假設(shè)我們有另一個(gè)表Departments。

| DepartmentID | Department | ManagerName  |
|--------------|------------|--------------|
| 1            | IT         | Rahul Sharma |
| 2            | HR         | Pooja Nair   |
| 3            | Marketing  | Nikhil Rao   |

現(xiàn)在,如果我們要連接EmployeesDepartments表。

示例:

SELECT * 
FROM Employees 
JOIN Departments ON Employees.Department = Departments.Department;
  • 這個(gè)查詢(xún)連接了所有行,即使我們并不需要所有數(shù)據(jù)。

解決方案:只獲取必要的列,并提前應(yīng)用過(guò)濾器。

SELECT Employees.Name, Departments.ManagerName 
FROM Employees 
JOIN Departments ON Employees.Department = Departments.Department
WHERE Employees.Salary > 50000;
  • 在這里,只選擇員工和經(jīng)理的姓名,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效過(guò)濾。

4. 過(guò)度使用子查詢(xún)

  • 錯(cuò)誤:子查詢(xún)可能很有用,但往往會(huì)減慢速度,尤其是當(dāng)子查詢(xún)是相關(guān)的(即為每一行執(zhí)行一次)時(shí)。

示例:

SELECT Name, (SELECT Department FROM Departments WHERE Department = Employees.Department) 
FROM Employees;
  • 這個(gè)查詢(xún)?yōu)?code style="background-color: rgb(231, 243, 237); padding: 1px 3px; border-radius: 4px; overflow-wrap: break-word; text-indent: 0px; display: inline-block;">Employees表中的每一行運(yùn)行一個(gè)子查詢(xún),這樣速度會(huì)很慢。

解決方案:使用連接代替。

SELECT Employees.Name, Departments.Department 
FROM Employees 
JOIN Departments ON Employees.Department = Departments.Department;
  • 在這種情況下,使用JOIN的速度更快,因?yàn)樗梢砸淮涡蕴幚頂?shù)據(jù)。

5. 不優(yōu)化WHERE子句

  • 錯(cuò)誤:編寫(xiě)低效的WHERE子句會(huì)減慢查詢(xún)速度,尤其是在列沒(méi)有索引或使用函數(shù)的情況下。

示例:

SELECT * FROM Employees WHERE UPPER(Name) = 'ANIL KUMAR';
  • Name列上使用像UPPER()這樣的函數(shù)會(huì)阻止使用該列上的任何索引,從而使查詢(xún)變慢。

解決方案:盡可能避免在WHERE子句中使用函數(shù)。

SELECT * FROM Employees WHERE Name = 'Anil Kumar';

這樣,查詢(xún)可以在Name列上使用索引,從而加快查詢(xún)速度。

6. 低效使用通配符

  • 錯(cuò)誤:LIKE搜索的開(kāi)頭放置通配符(%)會(huì)迫使數(shù)據(jù)庫(kù)掃描整個(gè)列。

示例:

SELECT * FROM Employees WHERE Name LIKE '%Kumar';
  • 這個(gè)查詢(xún)會(huì)搜索以“Kumar”結(jié)尾的任何名字,這樣會(huì)妨礙索引的使用。

解決方案:如果可能,避免以%開(kāi)始搜索,示例如下。

SELECT * FROM Employees WHERE Name LIKE 'Anil%';
  • 這個(gè)查詢(xún)查找以“Anil”開(kāi)頭的名字,可以使用索引,因此速度更快。

7. 使用大型IN子句

  • 錯(cuò)誤:使用包含許多值的大型IN子句可能會(huì)使查詢(xún)速度變慢,因?yàn)樗鼤?huì)迫使數(shù)據(jù)庫(kù)比較每個(gè)值。

示例:

SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID IN (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

解決方案:使用JOIN或臨時(shí)表代替。

CREATE TEMPORARY TABLE tempIDs (EmployeeID INT);
INSERT INTO tempIDs VALUES (1), (2), (3), (4), (5);
SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID IN (SELECT EmployeeID FROM tempIDs);
  • 對(duì)于大型數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō),這種方法更簡(jiǎn)潔,速度通常也更快。

8. 糟糕的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

  • 錯(cuò)誤:如果數(shù)據(jù)庫(kù)表未進(jìn)行規(guī)范化(有效組織),查詢(xún)可能會(huì)因數(shù)據(jù)重復(fù)和不必要的復(fù)雜性而變慢。
  • 解決方案:確保表遵循規(guī)范化規(guī)則,將數(shù)據(jù)分隔到不同的表中,以避免重復(fù)冗余。例如,可以將部門(mén)數(shù)據(jù)移動(dòng)到單獨(dú)的Departments表中,而不是在Employees表中重復(fù)部門(mén)名稱(chēng)。

9. 檢索過(guò)多數(shù)據(jù)而不加限制

  • 錯(cuò)誤:忘記使用LIMIT或分頁(yè)可能會(huì)導(dǎo)致性能變慢,尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)。

示例:

SELECT * FROM Employees;
  • 即使只需要前幾行,這個(gè)查詢(xún)也會(huì)檢索Employees表中的所有數(shù)據(jù)。

解決方案:使用LIMIT只獲取一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

SELECT * FROM Employees LIMIT 10;
  • 這樣只會(huì)獲取前10行,使查詢(xún)速度更快。

10. 不檢查查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃

  • 錯(cuò)誤:不使用諸如EXPLAIN之類(lèi)的工具來(lái)了解查詢(xún)是如何執(zhí)行的,可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)失優(yōu)化機(jī)會(huì)。

解決方案:始終檢查執(zhí)行計(jì)劃,查看數(shù)據(jù)庫(kù)如何處理查詢(xún)。

EXPLAIN SELECT * FROM Employees WHERE Department = 'IT';
  • 這有助于確定是否使用了索引,以及查詢(xún)中是否存在瓶頸。

結(jié)論

如果SQL查詢(xún)沒(méi)有有效編寫(xiě),可能會(huì)減慢數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行速度。通過(guò)避免上述錯(cuò)誤,可以?xún)?yōu)化查詢(xún),使數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行更快。始終確保使用索引、避免不必要的列,并使用EXPLAIN測(cè)試查詢(xún),以確保它們盡可能快地運(yùn)行。

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: Python學(xué)研大本營(yíng)
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