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干货 | SQL 进阶技巧

来源于码海,作者码海

由于工作需要,最近做了很多 BI 取数的工作,需要用到一些比较高级的 SQL 技巧,总结了一下工作中用到的一些比较骚的进阶技巧,特此记录一下,以方便自己查阅,主要目录如下:

  • SQL 的书写规范

  • SQL 的一些进阶使用技巧

  • SQL 的优化方法

SQL 的书写规范

在介绍一些技巧之前,有必要强调一下规范,这一点我发现工作中经常被人忽略,其实遵循好的规范可读性会好很多,应该遵循哪些规范呢

1、 表名要有意义,且标准 SQL 中规定表名的第一个字符应该是字母。

2、注释,有单行注释和多行注释,如下

-- 单行注释
-- 从SomeTable中查询col_1 
SELECT col_1FROM SomeTable;/*
多行注释
从 SomeTable 中查询 col_1 
*/
SELECT col_1FROM SomeTable;

多行注释很多人不知道,这种写法不仅可以用来添加真正的注释,也可以用来注释代码,非常方便

3、缩进

就像写 Java,Python 等编程语言一样 ,SQL 也应该有缩进,良好的缩进对提升代码的可读性帮助很大,以下分别是好的缩进与坏的缩进示例

-- 好的缩进
SELECT col_1, col_2, col_3,COUNT(*) FROM tbl_AWHERE col_1 = 'a'AND col_2 = ( SELECT MAX(col_2)FROM tbl_BWHERE col_3 = 100 )GROUP BY col_1,col_2,col_3-- 坏的示例
SELECT col1_1, col_2, col_3, COUNT(*)
FROM   tbl_A
WHERE  col1_1 = 'a'
AND    col1_2 = (
SELECT MAX(col_2)
FROM   tbl_B
WHERE  col_3 = 100
) GROUP BY col_1, col_2, col_3

4、空格

代码中应该适当留有一些空格,如果一点不留,代码都凑到一起, 逻辑单元不明确,阅读的人也会产生额外的压力,以下分别是是好的与坏的示例


-- 好的示例
SELECT col_1FROM tbl_A A, tbl_B BWHERE ( A.col_1 >= 100 OR A.col_2 IN ( 'a', 'b' ) )AND A.col_3 = B.col_3;-- 坏的示例
SELECT col_1FROM tbl_A A,tbl_B BWHERE (A.col_1>=100 OR A.col_2 IN ('a','b'))AND A.col_3=B.col_3;

4、大小写

关键字使用大小写,表名列名使用小写,如下

SELECT col_1, col_2, col_3,COUNT(*)FROM tbl_AWHERE col_1 = 'a'AND col_2 = ( SELECT MAX(col_2)FROM tbl_BWHERE col_3 = 100 )GROUP BY col_1, col_2, col_3

花了这么多时间强调规范,有必要吗,有!好的规范让代码的可读性更好,更有利于团队合作,之后的 SQL 示例都会遵循这些规范。

SQL 的一些进阶使用技巧

一、巧用 CASE WHEN 进行统计

来看看如何巧用 CASE WHEN 进行定制化统计,假设我们有如下的需求,希望根据左边各个市的人口统计每个省的人口

使用 CASE WHEN 如下

SELECT CASE pref_nameWHEN '长沙' THEN '湖南' WHEN '衡阳' THEN '湖南'WHEN '海口' THEN '海南' WHEN '三亚' THEN '海南'ELSE '其他' END AS district,SUM(population) 
FROM PopTbl
GROUP BY district;

二、巧用 CASE WHEN 进行更新

现在某公司员人工资信息表如下:

现在公司出台了一个奇葩的规定

  1. 对当前工资为 1 万以上的员工,降薪 10%。

  2. 对当前工资低于 1 万的员工,加薪 20%。

一些人不假思索可能写出了以下的 SQL:

--条件1
UPDATE Salaries
SET salary = salary * 0.9 WHERE salary >= 10000;
--条件2
UPDATE Salaries
SET salary = salary * 1.2
WHERE salary < 10000;

这么做其实是有问题的, 什么问题,对小明来说,他的工资是 10500,执行第一个 SQL 后,工资变为 10500 * 0.9 = 9450, 紧接着又执行条件 2, 工资变为了 9450 * 1.2 = 11340,反而涨薪了!

如果用 CASE WHEN 可以解决此类问题,如下:

UPDATE Salaries
SET salary = CASE WHEN salary >= 10000 THEN salary * 0.9
WHEN salary < 10000 THEN salary * 1.2
ELSE salary END;

三、巧用 HAVING 子句

一般 HAVING 是与 GROUP BY 结合使用的,但其实它是可以独立使用的, 假设有如下表,第一列 seq 叫连续编号,但其实有些编号是缺失的,怎么知道编号是否缺失呢,

用 HAVING 表示如下:

SELECT '存在缺失的编号' AS gapFROM SeqTbl
HAVING COUNT(*) <> MAX(seq);

四、自连接

针对相同的表进行的连接被称为“自连接”(self join),这个技巧常常被人们忽视,其实是有挺多妙用的

1、删除重复行

上图中有三个橘子,需要把这些重复的行给删掉,用如下自连接可以解决:

DELETE FROM Products P1WHERE id < ( SELECT MAX(P2.id) FROM Products P2 WHERE P1.name = P2.name AND P1.price = P2.price ); 

2、排序

在 db 中,我们经常需要按分数,人数,销售额等进行排名,有 Oracle, DB2 中可以使用 RANK 函数进行排名,不过在 MySQL 中 RANK 函数未实现,这种情况我们可以使用自连接来实现,如对以下 Products 表按价格高低进行排名

使用自连接可以这么写:

-- 排序从 1 开始。如果已出现相同位次,则跳过之后的位次 
SELECT P1.name,P1.price,(SELECT COUNT(P2.price)FROM Products P2WHERE P2.price > P1.price) + 1 AS rank_1FROM Products P1 ORDER BY rank_1;

结果如下:

name price rank 
----- ------ ------ 
橘子    100     1 
西瓜     80     2 
苹果     50     3 
葡萄     50     3 
香蕉     50     3 
柠檬     30     6

五、巧用 COALESCE 函数

此函数作用返回参数中的第一个非空表达式,假设有如下商品,我们重新格式化一样,如果 city 为 null,代表商品不在此城市发行,但我们在展示结果的时候不想展示 null,而想展示 'N/A', 可以这么做:

SELECT COALESCE(city, 'N/A')FROMcustomers;

SQL 性能优化技巧

一、参数是子查询时,使用 EXISTS 代替 IN

如果 IN 的参数是(1,2,3)这样的值列表时,没啥问题,但如果参数是子查询时,就需要注意了。比如,现在有如下两个表:

现在我们要查出同时存在于两个表的员工,即田中和铃木,则以下用 IN 和 EXISTS 返回的结果是一样,但是用 EXISTS 的 SQL 会更快:


-- 慢
SELECT * FROM Class_A
WHERE id IN (SELECT id FROM  CLASS_B);-- 快
SELECT *FROM Class_A A WHERE EXISTS
(SELECT * FROM Class_B  BWHERE A.id = B.id);

为啥使用 EXISTS 的 SQL 运行更快呢,有两个原因

  1. 可以`用到索引,如果连接列 (id) 上建立了索引,那么查询 Class_B 时不用查实际的表,只需查索引就可以了。

  2. 如果使用 EXISTS,那么只要查到一行数据满足条件就会终止查询, 不用像使用 IN 时一样扫描全表。在这一点上 NOT EXISTS 也一样

另外如果 IN 后面如果跟着的是子查询,由于 SQL 会先执行 IN 后面的子查询,会将子查询的结果保存在一张临时的工作表里(内联视图),然后扫描整个视图,显然扫描整个视图这个工作很多时候是非常耗时的,而用 EXISTS 不会生成临时表。

当然了,如果 IN 的参数是子查询时,也可以用连接来代替,如下:

-- 使用连接代替 IN SELECT A.id, A.name
FROM Class_A A INNER JOIN Class_B B ON A.id = B.id;

用到了 「id」列上的索引,而且由于没有子查询,也不会生成临时表

二、避免排序

SQL 是声明式语言,即对用户来说,只关心它能做什么,不用关心它怎么做。这样可能会产生潜在的性能问题:排序,会产生排序的代表性运算有下面这些

  • GROUP BY 子句

  • ORDER BY 子句

  • 聚合函数(SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN)

  • DISTINCT

  • 集合运算符(UNION、INTERSECT、EXCEPT)

  • 窗口函数(RANK、ROW_NUMBER 等)

如果在内存中排序还好,但如果内存不够导致需要在硬盘上排序上的话,性能就会急剧下降,所以我们需要减少不必要的排序。怎样做可以减少排序呢。

1、 使用集合运算符的 ALL 可选项

SQL 中有 UNION,INTERSECT,EXCEPT 三个集合运算符,默认情况下,这些运算符会为了避免重复数据而进行排序,对比一下使用 UNION 运算符加和不加 ALL 的情况:

注意:加 ALL 是优化性能非常有效的手段,不过前提是不在乎结果是否有重复数据。

2、使用 EXISTS 代表 DISTINCT

为了排除重复数据, DISTINCT 也会对结果进行排序,如果需要对两张表的连接结果进行去重,可以考虑用 EXISTS 代替 DISTINCT,这样可以避免排序。

如何找出有销售记录的商品,使用如下 DISTINCT 可以:

SELECT DISTINCT I.item_no
FROM Items I INNER JOIN SalesHistory SH
ON I. item_no = SH. item_no;

不过更好的方式是使用 EXISTS:

SELECT item_no FROM Items I
WHERE EXISTS (SELECT *FROM SalesHistory SHWHERE I.item_no = SH.item_no);

既用到了索引,又避免了排序对性能的损耗。

二、在极值函数中使用索引(MAX/MIN)

使用 MAX/ MIN 都会对进行排序,如果参数字段上没加索引会导致全表扫描,如果建有索引,则只需要扫描索引即可,对比如下

-- 这样写需要扫描全表 
SELECT MAX(item)FROM Items;-- 这样写能用到索引 
SELECT MAX(item_no)FROM Items;

注意:极值函数参数推荐为索引列中并不是不需要排序,而是优化了排序前的查找速度(毕竟索引本身就是有序排列的)。

三、能写在 WHERE 子句里的条件不要写在 HAVING 子句里

下列 SQL 语句返回的结果是一样的:

-- 聚合后使用 HAVING 子句过滤
SELECT sale_date, SUM(quantity)FROM SalesHistory GROUP BY sale_date
HAVING sale_date = '2007-10-01';-- 聚合前使用 WHERE 子句过滤
SELECT sale_date, SUM(quantity)FROM SalesHistoryWHERE sale_date = '2007-10-01' GROUP BY sale_date;

使用第二条语句效率更高,原因主要有两点

  1. 使用 GROUP BY 子句进行聚合时会进行排序,如果事先通过 WHERE 子句能筛选出一部分行,能减轻排序的负担

  2. 在 WHERE 子句中可以使用索引,而 HAVING 子句是针对聚合后生成的视频进行筛选的,但很多时候聚合后生成的视图并没有保留原表的索引结构

四、在 GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句中使用索引

GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句一般都会进行排序,以对行进行排列和替换,不过如果指定带有索引的列作为这两者的参数列,由于用到了索引,可以实现高速查询,由于索引是有序的,排序本身都会被省略掉

五、使用索引时,条件表达式的左侧应该是原始字段

假设我们在 col 列上建立了索引,则下面这些 SQL 语句无法用到索引

SELECT *FROM SomeTableWHERE col * 1.1 > 100;SELECT *FROM SomeTableWHERE SUBSTR(col, 1, 1) = 'a';

以上第一个 SQL 在索引列上进行了运算, 第二个 SQL 对索引列使用了函数,均无法用到索引,正确方式是把列单独放在左侧,如下:

SELECT *FROM SomeTableWHERE col_1 > 100 / 1.1;

当然如果需要对此列使用函数,则无法避免在左侧运算,可以考虑使用函数索引,不过一般不推荐随意这么做。

六、尽量避免使用否定形式

如下的几种否定形式不能用到索引:

  • <>

  • !=

  • NOT IN

所以以下 了SQL 语句会导致全表扫描

SELECT *FROM SomeTableWHERE col_1 <> 100;

可以改成以下形式

SELECT *FROM SomeTableWHERE col_1 > 100 or col_1 < 100;

七、进行默认的类型转换

假设 col 是 char 类型,则推荐使用以下第二,三条 SQL 的写法,不推荐第一条 SQL 的写法

× SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10;
○ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = '10';
○ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = CAST(10, AS CHAR(2));

虽然第一条 SQL 会默认把 10 转成 '10',但这种默认类型转换不仅会增加额外的性能开销,还会导致索引不可用,所以建议使用的时候进行类型转换。

八、减少中间表

在 SQL 中,子查询的结果会产生一张新表,不过如果不加限制大量使用中间表的话,会带来两个问题,一是展示数据需要消耗内存资源,二是原始表中的索引不容易用到,所以尽量减少中间表也可以提升性能。

九、灵活使用 HAVING 子句

这一点与上面第八条相呼应,对聚合结果指定筛选条件时,使用 HAVING 是基本的原则,可能一些工程师会倾向于使用下面这样的写法:

SELECT *FROM (SELECT sale_date, MAX(quantity) AS max_qtyFROM SalesHistory GROUP BY sale_date) TMPWHERE max_qty >= 10;

虽然上面这样的写法能达到目的,但会生成 TMP 这张临时表,所以应该使用下面这样的写法:

SELECT sale_date, MAX(quantity) FROM SalesHistoryGROUP BY sale_date
HAVING MAX(quantity) >= 10;

HAVING 子句和聚合操作是同时执行的,所以比起生成中间表后再执行 HAVING 子句,效率会更高,代码也更简洁

10、需要对多个字段使用 IN 谓词时,将它们汇总到一处

一个表的多个字段可能都使用了 IN 谓词,如下:

SELECT id, state, city FROM Addresses1 A1WHERE state IN (SELECT stateFROM Addresses2 A2WHERE A1.id = A2.id) AND city IN (SELECT cityFROM Addresses2 A2 WHERE A1.id = A2.id);

这段代码用到了两个子查询,也就产生了两个中间表,可以像下面这样写

SELECT *FROM Addresses1 A1WHERE id || state || cityIN (SELECT id || state|| cityFROM Addresses2 A2);

这样子查询不用考虑关联性,没有中间表产生,而且只执行一次即可。

总结

本文一开始花了挺大的篇幅来讲解 SQL 的规范,请大家务必重视这部分内部,良好的规范有利于团队协作,对于代码的阅读也比较友好。

巨人的肩膀

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End
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