SQL 进阶技巧（上）

l_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_name WHEN '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

对当前工资为 1 万以上的员工，降薪 10%。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 gap FROM 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 P1 WHERE 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 P2 WHERE P2.price > P1.price) + 1 AS rank_1 FROM 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') FROM customers; ...

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 B WHERE A.id = B.id);

为啥使用 EXISTS 的 SQL 运行更快呢，有两个原因

可以`用到索引，如果连接列 (id) 上创建了索引，那么查询 Class_B 时不用查实际的表，只需查索引就可以了。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 SH WHERE 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 SalesHistory WHERE 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

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 列上创建了索引，则下面这些 SQL 语句无法用到索引

SELECT * FROM SomeTable WHERE col * 1.1 > 100; SELECT * FROM SomeTable WHERE 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 SomeTable WHERE 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 SomeTable WHERE col_1 <> 100;

可以改成以下形式

SELECT * FROM SomeTable WHERE 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_qty FROM SalesHistory GROUP BY sale_date) TMP WHERE 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 SalesHistory GROUP 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 A1 WHERE state IN (SELECT state FROM Addresses2 A2 WHERE A1.id = A2.id) AND city IN (SELECT city FROM 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 A1 WHERE id || state || city IN (SELECT id || state|| city FROM 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。