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TaurusDB SQL使用规范

更新时间:2025-02-12 GMT+08:00

数据库SQL查询规范

  • 当使用ORDER BY .. LIMIT查询时,优先考虑通过索引优化查询语句,提高执行效率。
  • 使用ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT执行查询时,where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则会降低查询效率。
  • 使用ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT语句时,优先利用索引检索排序好的数据。如where a=1 order by b可以利用key(a,b)。
  • 使用JOIN连接查询时,WHERE条件尽量充分利用同一表上的索引。

    示例:

    select t1.a, t2.b from t1,t2 where t1.a=t2.a and t1.b=123 and t2.c= 4

    问题:如果t1.c与t2.c字段相同,那么t1上的索引(b,c)就只用到b。

    修改方案:此时如果把where条件中的t2.c=4改成t1.c=4,那么可以用到完整的索引。这种情况可能会在字段冗余设计(反范式)时出现。

  • 推荐使用UNION ALL,减少使用UNION,需要考虑是否需要对数据进行去重。

    使用UNION ALL不对数据去重,由于少了排序操作,速度快于使用UNION,如果业务没有去重的需求,优先使用UNION ALL。

  • 在代码中实现分页查询逻辑时,若COUNT为0应直接返回,避免执行后面的分页语句。
  • 避免频繁对表进行COUNT操作。对大数据量表进行COUNT操作耗时会较长,一般都是秒级响应速度。如果有频繁对表进行COUNT操作的需求,请引入专门的计数表解决。
  • 确定返回结果只有一条时,使用 limit 1。在保证数据无误的前提下,可以确定结果集数量时,尽量使用limit查询,尽可能快速返回结果。
  • 评估DELETE和UPDATE语句效率时,可以将语句改成SELECT后执行explain。SELECT较多会导致数据库慢,写操作会导致锁表。
  • TRUNCATE TABLE 比 DELETE速度快,且使用的系统和日志资源少,如果删除的表上没有触发器,且进行全表删除,建议使用TRUNCATE TABLE。
    • TRUNCATE TABLE不会把删除的数据写到日志文件中。
    • TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句的DELETE语句相同。
    • TRUNCATE TABLE不能和其它DML写在同一个事务里。
  • 尽量不要使用负向查询,避免全表扫描。使用负向查询是指使用负向运算符,如:NOT, !=, <>, NOT EXISTS, NOT IN以及NOT LIKE等。

    如果使用负向查询,无法利用索引结构做二分查找,只能做全表扫描。

  • 避免对三个表以上执行JOIN连接。需要JOIN的字段,数据类型必须保持一致。
  • 多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引;在多表join中,尽量选取结果集较小的表作为驱动表,用来join其他表。即使双表join也要关注表索引、SQL性能情况。
  • 对于超大表的查询,还需要遵循以下规范。
    • 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL。
    • 不做列运算:SELECT id WHERE age+1=10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
    • SQL语句尽可能简单:大语句拆小语句,减少锁时间;一条大SQL可以堵死整个库。
    • 不用SELECT*;
    • OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内。
    • 不用存储过程和触发器,在应用程序实现;
    • 避免%xxx式查询。
    • 少用JOIN,查询尽量不要涉及多个表。
    • 使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比。
    • 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
    • 对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5;

数据库SQL开发规范

  • 对于简单SQL,优先考虑拆分。

    示例 OR 条件: f_phone='10000' or f_mobile='10000',两个字段各自有索引,但只能用到其中一个。

    修改方案:可以拆分成2个SQL,或者使用union all。

  • 需要在SQL中进行复杂的运算或业务逻辑时,优先考虑在业务层实现。
  • 使用合理的分页方式以提高分页效率,大页情况下不使用跳跃式分页。
    • 反例:SELECT * FROM table1 ORDER BY ftime DESC LIMIT 10000,10; 这种分页方式会导致大量的IO,因为MySQL使用的是提前读取策略。
    • 正例:SELECT * FROM table1 WHERE ftime < last_time ORDER BY ftime DESC LIMIT 10; 推荐此分页方式,即传入上一次分页的界值。
  • 在事务里使用更新语句时,尽量基于主键或unique key,否则会产生间隙锁,内部扩大锁定范围,导致系统性能下降,产生死锁。
  • 尽量不使用外键与级联,外键概念在应用层处理。

    示例:

    学生表中的student_id是主键,那么成绩表中的student_id则为外键。如果更新学生表中的student_id,同时触发成绩表中的student_id更新,则为级联更新。

    • 外键与级联更新适用于单机低并发,不适合分布式、高并发集群。
    • 级联更新是强阻塞,存在数据库更新风暴的风险,外键影响数据库的插入速度。
  • 减少使用in操作,in后的集合元素数量不超过500个。
  • 为了减少与数据库交互的次数,可以适度采用批量SQL语句。例如:INSERT INTO … VALUES (*),(*),(*)....(*); 这里*的个数建议100个以内。
  • 避免使用存储过程,存储过程难以调试和扩展,更没有移植性。
  • 避免使用触发器、事件调度器(event scheduler)和视图实现业务逻辑,这些业务逻辑应该在业务层处理,避免对数据库产生逻辑依赖。
  • 避免使用隐式类型转换。
    说明:

    类型转换规则具体如下:

    1. 两个参数至少有一个是NULL时,比较的结果也是NULL,特殊情况是使用 <=> 对两个NULL做比较时会返回 1,这两种情况都不需要做类型转换。
    2. 两个参数都是字符串,会按照字符串来比较,不做类型转换。
    3. 两个参数都是整数,按照整数来比较,不做类型转换。
    4. 十六进制的值和非数字做比较时,会被当做二进制串。
    5. 参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME,并且另外一个参数是常量,常量会被转换为 timestamp。
    6. 有一个参数是 decimal 类型,如果另外一个参数是 decimal 或者整数,会将整数转换为 decimal 后进行比较,如果另外一个参数是浮点数,则会把 decimal 转换为浮点数进行比较。
    7. 有其他情况下,两个参数都会被转换为浮点数再进行比较。
    8. 如果一个索引建立在string类型上,如果这个字段和一个int类型的值比较,符合上述第 7 条。

      如f_phone定义的类型是varchar,但where语句中使用f_phone in (098890),两个参数都会被当成浮点型。这种情况下string转换后的float,导致MySQL无法使用索引,导致出现性能问题。

      如果是 f_user_id ='1234567' 的情况,符合上述第 2 条,直接把数字当字符串比较。

  • 业务允许的情况下,事务里包含SQL语句越少越好,尽量不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久,MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
  • 避免使用自然连接(natural join)。

    自然连接没有显示定义连接列,而是隐含,会出现难以理解及无法移植问题。

  • 对于千万或亿级大数据量的表,建议使用如下方法提升数据写入效率。
    1. 删除不必要的索引。

      更新数据时候,同时会更新索引数据。对于大数据量的表,避免创建大量的索引,影响更新速度。请根据业务评估,删除不必要的索引。

    2. 插入多条数据时,尽量选择批量插入。

      因为批量插入只需要远程请求一次数据库。

      示例如下:

      insert into tb1 values(1,'value1');
      insert into tb2 values(2,'value2');
      insert into tb3 values(3,'value3');

      优化为:

      insert into tb values(1,'value1'),(2,'value2'),(3,'value3');
    3. 插入多条数据时,尽量选择手动控制事务插入

      通过手动控制事务,可以将多条执行单元合并为一个事务,避免多个事务的开销,同时保证数据的完整性和一致性。

      示例如下:

      insert into table1 values(1,'value1'),(2,'value2'),(3,'value3');
      insert into table2 values(4,'value1'),(5,'value2'),(6,'value3');
      insert into table3 values(7,'value1'),(8,'value2'),(9,'value3');

      优化为:

      start transaction;
      insert into table1 values(1,'value1'),(2,'value2'),(3,'value3');
      insert into table2 values(4,'value1'),(5,'value2'),(6,'value3');
      insert into table3 values(7,'value1'),(8,'value2'),(9,'value3');
      commit;
      注意:

      合并的语句不能过多,过多时可能会出现大事务,导致表被长时间锁定。请根据业务评估,合理控制事务中的语句个数。

    4. 使用主键,在插入数据时,尽量选择主键顺序插入,选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。

      因为当主键乱序插入时,会产生“页分裂”,消耗性能。

      示例如下:

      主键乱序插入 : 6 2 9 7 2

      主键顺序插入 : 1 2 4 6 8

    5. 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键,如身份证号。

      每次生成的UUID之间无序,插入时为主键乱序插入,会产生“页分裂”,消耗性能。

    6. 业务操作时,避免对主键的修改。

      修改主键后还需对索引结构进行修改,花费代价较大。

    7. 满足业务需求的情况下,尽量降低主键的长度。
    8. 不要使用外键来维护外键关系,通过程序来控制。
    9. 读写业务分离。读业务放到备库上,避免因IO导致插入慢。

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