MySQL中,21个写SQL的好习惯!!!

每一个好习惯都是一笔财富,本文分SQL后悔药, SQL性能优化,SQL规范优雅三个方向,分享写SQL的21个好习惯,谢谢阅读,加油哈~

1. 写完SQL先explain查看执行计划(SQL性能优化)

日常开发写SQL的时候,尽量养成这个好习惯呀:写完SQL后,用explain分析一下,尤其注意走不走索引。

explain select userid,name,age from user 
where userid =10086 or age =18;
2、操作delete或者update语句,加个limit(SQL后悔药)

在执行删除或者更新语句,尽量加上limit,以下面的这条 SQL 为例吧:

delete from euser where age > 30 limit 200;

因为加了limit 主要有这些好处:

图片

  • 「降低写错SQL的代价」, 你在命令行执行这个SQL的时候,如果不加limit,执行的时候一个「不小心手抖」,可能数据全删掉了,如果「删错」了呢?加了limit 200,就不一样了。删错也只是丢失200条数据,可以通过binlog日志快速恢复的。

  • 「SQL效率很可能更高」,你在SQL行中,加了limit 1,如果第一条就命中目标return, 没有limit的话,还会继续执行扫描表。

  • 「避免了长事务」,delete执行时,如果age加了索引,MySQL会将所有相关的行加写锁和间隙锁,所有执行相关行会被锁住,如果删除数量大,会直接影响相关业务无法使用。

  • 「数据量大的话,容易把CPU打满」 ,如果你删除数据量很大时,不加 limit限制一下记录数,容易把cpu打满,导致越删越慢的。

3. 设计表的时候,所有表和字段都添加相应的注释(SQL规范优雅)

这个好习惯一定要养成啦,设计数据库表的时候,所有表和字段都添加相应的注释,后面更容易维护。

「正例:」

CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

「反例:」

CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `balance` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL ,
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8;
4. SQL书写格式,关键字大小保持一致,使用缩进。(SQL规范优雅)

「正例:」

SELECT stu.name, sum(stu.score)
FROM Student stu
WHERE stu.classNo = '1班'
GROUP BY stu.name

「反例:」

SELECT stu.name, sum(stu.score) from Student stu WHERE stu.classNo = '1班' group by stu.name.

显然,统一关键字大小写一致,使用缩进对齐,会使你的SQL看起来更优雅~

5. INSERT语句标明对应的字段名称(SQL规范优雅)

「反例:」

insert into Student values ('666','捡田螺的小男孩','100');

「正例:」

insert into Student(student_id,name,score) values ('666','捡田螺的小男孩','100');
6. 变更SQL操作先在测试环境执行,写明详细的操作步骤以及回滚方案,并在上生产前review。(SQL后悔药)
  • 变更SQL操作先在测试环境测试,避免有语法错误就放到生产上了。

  • 变更Sql操作需要写明详细操作步骤,尤其有依赖关系的时候,如:先修改表结构再补充对应的数据。

  • 变更Sql操作有回滚方案,并在上生产前,review对应变更SQL。

7.设计数据库表的时候,加上三个字段:主键,create_time,update_time。(SQL规范优雅)

「反例:」

CREATE TABLE `account` (
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

「正例:」

CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

「理由:」

  • 主键一般都要加上的,没有主键的表是没有灵魂的

  • 创建时间和更新时间的话,还是建议加上吧,详细审计、跟踪记录,都是有用的。

阿里开发手册也提到这个点,如图

图片

8. 写完SQL语句,检查where,order by,group by后面的列,多表关联的列是否已加索引,优先考虑组合索引。(SQL性能优化)

「反例:」

select * from user 
where address ='深圳' order by age;

图片

「正例:」

添加索引
alter table user add index idx_address_age (address,age)

图片

9.修改或删除重要数据前,要先备份,先备份,先备份(SQL后悔药)

如果要修改或删除数据,在执行SQL前一定要先备份要修改的数据,万一误操作,还能吃口「后悔药」~

10. where后面的字段,留意其数据类型的隐式转换(SQL性能优化)

「反例:」

//userid 是varchar字符串类型
select * from user where userid =123;

图片

「正例:」

select * from user where userid ='123';

图片

「理由:」

  • 因为不加单引号时,是字符串跟数字的比较,它们类型不匹配,MySQL会做隐式的类型转换,把它们转换为浮点数再做比较,最后导致索引失效

11. 尽量把所有列定义为NOT NULL(SQL规范优雅)
  • 「NOT NULL列更节省空间」,NULL列需要一个额外字节作为判断是否为 NULL 的标志位。

  • 「NULL列需要注意空指针问题」,NULL列在计算和比较的时候,需要注意空指针问题。

12.修改或者删除SQL,先写WHERE查一下,确认后再补充 delete 或 update(SQL后悔药)

尤其在操作生产的数据时,遇到修改或者删除的SQL,先加个where查询一下,确认OK之后,再执行update或者delete操作

13.减少不必要的字段返回,如使用select <具体字段> 代替 select * (SQL性能优化)

「反例:」

select * from employee;

「正例:」

select id,name from employee;

理由:

  • 节省资源、减少网络开销。

  • 可能用到覆盖索引,减少回表,提高查询效率。

14.所有表必须使用Innodb存储引擎(SQL规范优雅)

Innodb 「支持事务,支持行级锁,更好的恢复性」,高并发下性能更好,所以呢,没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎

15.数据库和表的字符集尽量统一使用UTF8(SQL规范优雅)

尽量统一使用UTF8编码

  • 可以避免乱码问题

  • 可以避免,不同字符集比较转换,导致的索引失效问题

「如果需要存储表情,那么选择utf8mb4来进行存储,注意它与utf-8编码的区别。」

16. 尽量使用varchar代替 char。(SQL性能优化)

「反例:」

  `deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'

「正例:」

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'

理由:

  • 因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间。

17. 如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释。(SQL规范优雅)

这个点,是阿里开发手册中,Mysql的规约。你的字段,尤其是表示枚举状态时,如果含义被修改了,或者状态追加时,为了后面更好维护,需要即时更新字段的注释。

18. SQL命令行修改数据,养成begin + commit 事务的习惯(SQL后悔药)

「正例:」

begin;
update account set balance =1000000
where name ='捡田螺的小男孩';
commit;

「反例:」

update account set balance =1000000
where name ='捡田螺的小男孩';
19. 索引命名要规范,主键索引名为 pk_ 字段名;唯一索引名为 uk _字段名 ;普通索引名则为 idx _字段名。(SQL规范优雅)

说明:pk_即primary key;uk_即unique key;idx_即index 的简称。

20. WHERE从句中不对列进行函数转换和表达式计算

假设loginTime加了索引

「反例:」

select userId,loginTime 
from loginuser
where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();

「正例:」

explain  select userId,loginTime 
from loginuser 
where  loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

「理由:」

  • 索引列上使用mysql的内置函数,索引失效

图片

21.如果修改/更新数据过多,考虑批量进行。

反例:

delete from account  limit 100000;

正例:

for each(200次)
{
 delete from account  limit 500;
}

理由:

  • 大批量操作会会造成主从延迟。

  • 大批量操作会产生大事务,阻塞。

  • 大批量操作,数据量过大,会把cpu打满。

<think>好的,我现在需要回答用户关于SQL中!=和<>运算符的区别及使用场景的问题。首先,我需要回顾之前提供的引用内容,确保准确无误地整合信息。 用户提到了四个引用,分别来自不同的来源。引用1指出在MySQL中<>和!=作用一致,但<>可读性较差,并提到<=>运算符。引用2讨论了<=>和<>的区别,指出<=>可以处理NULL值,而普通的=不能。引用3来自Hive,比较了!=和<>在不同数据类型下的表现,强调类型一致的重要性。引用4提到在MySQL中使用<>可能导致索引失效的情况,但用户测试发现DBeaver中非主键索引未失效,可能和具体实现或版本有关。 首先,我需要明确用户的问题:SQL中!=和<>的区别及使用场景。根据引用1和2,两者在大多数情况下是等价的,但可读性方面!=更优。不过,不同数据库可能有差异,比如在Hive中类型不一致时两者都无法使用(引用3)。此外,引用4提到的索引失效问题需要注意,但用户指出这可能因工具或环境而异,需要谨慎处理。 接下来,我需要组织回答结构。通常,用户期望清晰的对比和实际示例。根据之前的回答模板,可以分为核心区别、注意事项、使用建议等部分。同时,需要引用提到的来源,比如在可读性部分引用[^1],处理NULL时引用[^2],类型问题引用[^3],索引问题引用[^4]。 需要注意的是,用户之前的问题中提到了Python和其他语言中的!=和<>,但现在聚焦于SQL,所以应集中讨论SQL环境。同时,用户可能关心何时使用哪个运算符更好,以及潜在的性能或兼容性问题。 可能遗漏的点:不同SQL方言的支持情况,比如某些数据库是否只支持其中一种。例如,引用1提到MySQL中两者等效,但其他数据库如PostgreSQLSQL Server是否也如此?根据常识,大多数SQL方言支持两者,但最好确认。不过用户提供的引用中没有提到其他数据库,所以可能不需要扩展,保持基于现有引用的回答。 另外,需要提到<=>运算符,如引用1和2所述,它在处理NULL时的特殊性。虽然用户主要问的是!=和<>,但<=>作为相关运算符也应简要说明,以提供完整信息。 最后,确保回答准确引用来源,并生成相关问题。例如,关于NULL安全比较、索引失效问题、类型一致性影响等,可以基于引用内容提出相关问题。</think>### SQL中`!=`与`<>`运算符的区别及使用场景 在 SQL 语言中,`!=`和`<>`均用于表示“不等于”的比较操作,但具体使用中需注意它们的**兼容性、可读性、性能影响**以及**特殊场景下的差异**。以下是详细对比: --- ### 一、核心区别 | 特性 | `!=` | `<>` | |------------------|----------------------|----------------------| | **语义** | 不等于 | 不等于 | | **功能等价性** | 与`<>`完全等价[^1] | 与`!=`完全等价[^1] | | **可读性** | 更直观(类似常见编程语言) | 部分开发者认为可读性较差[^1] | | **NULL 值处理** | 无法直接比较 `NULL` | 无法直接比较 `NULL` | --- ### 二、使用场景与注意事项 #### 1. **通用场景** - **基本比较**:两者均可用于非`NULL`值的比较,例如筛选非汉族用户: ```sql SELECT * FROM user WHERE nation != "汉族"; -- 使用 != SELECT * FROM user WHERE nation <> "汉族"; -- 使用 <> ``` 两条语句结果完全一致[^1]。 #### 2. **特殊场景:NULL 值处理** - **`NULL`比较需谨慎**:两者均无法直接判断`NULL`,例如: ```sql -- 错误:无法筛选出 gender 为 NULL 的记录 SELECT * FROM user WHERE gender != "男"; SELECT * FROM user WHERE gender <> "男"; ``` 正确方式需使用 `IS NULL` 或 `<=>` 运算符: ```sql SELECT * FROM user WHERE gender IS NULL; -- 判断 NULL SELECT * FROM user WHERE NOT gender <=> "男"; -- 使用 NULL 安全比较[^2] ``` #### 3. **数据类型一致性** - **类型敏感**:在 Hive 等场景中,若字段类型不一致(如字符串与数字),`!=`和`<>`均会报错[^3]。例如: ```sql -- Hive 中错误示例:字符串与数字比较 SELECT * FROM table WHERE string_column != 123; SELECT * FROM table WHERE string_column <> 123; ``` 需统一类型后再比较: ```sql SELECT * FROM table WHERE string_column != CAST(123 AS STRING); ``` #### 4. **性能影响** - **索引失效风险**:在 MySQL 中,使用`!=`或`<>`可能导致非主键索引失效,但实际效果取决于具体实现和工具(如 DBeaver 中可能不失效)[^4]。建议对高频查询字段避免过度使用。 --- ### 三、使用建议 1. **优先选择`!=`**: 现代 SQL 代码中更推荐`!=`,因其可读性更高且符合多数编程习惯[^1]。 2. **兼容旧代码时用`<>`**: 若维护遗留系统或特定数据库(如部分旧版本 SQL 方言),可沿用`<>`。 3. **处理`NULL`时用`<=>`**: 需同时处理`NULL`和非`NULL`值时,使用 `<=>`(NULL 安全比较)更高效[^2]。 --- ### 四、典型错误示例 ```sql -- 错误:无法筛选 NULL SELECT * FROM orders WHERE status <> "completed"; -- 正确:补充 NULL 判断 SELECT * FROM orders WHERE status != "completed" OR status IS NULL; -- 错误:类型不匹配(Hive) SELECT * FROM logs WHERE user_id != "1001"; -- user_id 为整型 -- 正确:类型转换 SELECT * FROM logs WHERE user_id != CAST("1001" AS INT); ``` ---
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