盘点Sql中几个比较实用的小Tips

　　来源 | AirPython（ID：AirPython）
　　作者 | 星安果
　　1. 前言
　　工作中，我们经常需要编写 SQL 脚本，对数据库进行增、删、改、查，很少会考虑到 Sql 性能优化
　　实际上，从性能角度考虑，有很多 Sql 关键字都有它们各自的使用场景；如果使用恰当，能大大地提升后端服务的响应效率
　　下面以 Mysql 为例，罗列出几个比较实用的小 Tips
　　2. union、union all、or
　　union [all] 代表联合查询，即：将多个查询结果合并起来成一个结果并返回
　　PS：union 联合查询针对每一个查询结果，必须保证列数量、列数据类型及查询顺序一致
　　语法如下：
　　# 以两张表的联合查询为例
　　# table_one：表一
　　# table_two：表二
　　# 表一中的查询字段：table_one_field1,table_one_fileld2...
　　# 表二种的查询字段：table_two_field1,table_two_field2...
　　# 注意：表一、表二查询字段数目、字段类型、字段顺序应该保持一致
　　select table_one_field1,table_one_fileld2...
　　from table_one
　　union [all]
　　select table_two_field1,table_two_field2...
　　from table_two;
　　其中，union、union all、or 三者的区别如下：union
　　表链接后会利用字段的顺序进行排序，以此筛选掉重复的数据行，最后再返回结果
　　因此，当数据量很大时效率很低union all
　　相比 union，union all 在表链接时不会删除重复的数据行，直接返回表联合后的结果
　　因此，union all 执行效率要高很多，在不需要去重和排序时，更推荐使用 union allor
　　or 用于 SQL where 子句中，SQL 脚本可读性更高，但是它会引起全表扫描，根本不走索引查询
　　所以通常情况下，union [all] 查询会利用索引进行查询，执行效率要高于 or；但是当 or 条件中查询列相同，or 的执行效率要高于 union
　　3. group by + having、where
　　group by 分组查询，根据一个或多个列对结果集进行分组，一般配合聚合函数使用
　　语法如下：
　　# 查询字段：多个查询字段
　　select 查询字段...,聚合函数...
　　from table_one where 条件语句 group by 分组字段...having 分组条件;
　　# 比如
　　select red_num1,count(red_num1)
　　from dlt where create_at>=＂2021-11-01＂ group by red_num1;
　　其中，having 和 where 使用上有下面区别：where
　　在 group by 分组前执行，将查询结果按照条件过滤数据
　　需要注意的是，where 无法与聚合函数一起使用having
　　只能配合 group by 使用，在分组之后执行，用于过滤满足条件的组
　　需要注意的是，分组是一个耗时的操作，建议在分组前使用 where 对数据进行一次过滤，然后再进行分组
　　比如，where 搭配 having 一起使用
　　# 查询表dlt
　　# 首先，使用where通过时间过滤数据
　　# 然后，使用字段red_num1+group by对数据进行分组
　　# 最后，使用having对分组后的数据再进行一次过滤
　　select red_num1,count(red_num1)
　　from dlt where create_at>=＂2021-10-01＂ group by red_num1 having count(red_num1)>=2;
　　4. exists、in
　　exists 用于 where 子句中，一般用于判断子查询中是否会返回数据，如果返回的数据不为空，则为 True，否则为 False
　　PS：exists 也可以搭配 not 使用，查询出不满足子查询语句的数据
　　语法如下：
　　-- exists使用
　　select *
　　from 表一 where exists(select * from 表二 where 条件判断语句);
　　-- not exists使用
　　select *
　　from 表一 where not exists(select * from 表二 where 条件判断语句);
　　in 同样用于 where 子句中，筛选出某个表字段存在于多个值中的所有数据
　　关键字 in 常见的 2 种使用方式如下：
　　-- in 使用
　　-- 方式一
　　select *
　　from 表名 where 字段 in(过滤字段1,过滤字段2,过滤字段3...);
　　-- 方式二
　　select *
　　from 表名1
　　where 字段1 in (select 字段2 from 表名2 where condition)
　　由于 SQL 做子查询最优方案是小表驱动大表，对于 in 来说是子查询表驱动外表，当子查询表数据少于主表数据时推荐使用
　　而 exists 是外表驱动子查询表，因此当外表数据少于子查询表时更推荐使用