更多深度文章，請關注雲計算頻道：https://yq.aliyun.com/cloud
前言
MySQL在2016年仍然保持強勁的數據庫流行度增長趨勢。越來越多的客戶將自己的應用建立在MySQL數據庫之上，甚至是從Oracle遷移到MySQL上來。但也存在部分客戶在使用MySQL數據庫的過程中遇到一些比如響應時間慢，CPU打滿等情況。阿里雲RDS專家服務團隊幫助雲上客戶解決過很多緊急問題。現將《ApsaraDB專家診斷報告》中出現的部分常見SQL問題總結如下，供大家參考。
常見SQL錯誤用法
1. LIMIT 語句
分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對於下面簡單的語句，一般DBA想到的辦法是在type, name, create_time字段上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
SELECT *
好吧，可能90%以上的DBA解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄為什麼還是慢？
要知道數據庫也並不知道第1000000條記錄從什麼地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種性能問題，多數情形下是程序員偷懶了。在前端數據瀏覽翻頁，或者大數據分批導出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成參數作為查詢條件的。SQL重新設計如下：
SELECT *
在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著數據量的增長而發生變化。
2. 隱式轉換
SQL語句中查詢變量和字段定義類型不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：
mysql> explain extended SELECT *
其中字段bpn的定義為varchar(20)，MySQL的策略是將字符串轉換為數字之後再比較。函數作用於表字段，索引失效。
上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數，而不是程序員的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。
3. 關聯更新、刪除
雖然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對於更新或刪除需要手工重寫成JOIN。
比如下面UPDATE語句，MySQL實際執行的是循環/嵌套子查詢（DEPENDENT SUBQUERY)，其執行時間可想而知。
UPDATE operation o
執行計劃：
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
重寫為JOIN之後，子查詢的選擇模式從DEPENDENT SUBQUERY變成DERIVED,執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。
UPDATE operation o
執行計劃簡化為：
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
4. 混合排序
MySQL不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升性能的。
SELECT *
執行計劃顯示為全表掃描：
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
由於is_reply只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從1.58秒降低到2毫秒。
SELECT *
5. EXISTS語句
MySQL對待EXISTS子句時，仍然採用嵌套子查詢的執行方式。如下面的SQL語句：
SELECT *
執行計劃為：
+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
去掉exists更改為join，能夠避免嵌套子查詢，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。
SELECT *
新的執行計劃：
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
6. 條件下推
外部查詢條件不能夠下推到複雜的視圖或子查詢的情況有：
聚合子查詢；
含有LIMIT的子查詢；
UNION 或UNION ALL子查詢；
輸出字段中的子查詢；
如下面的語句，從執行計劃可以看出其條件作用於聚合子查詢之後：
SELECT *
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
確定從語義上查詢條件可以直接下推後，重寫如下：
SELECT target,
執行計劃變為：
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
關於MySQL外部條件不能下推的詳細解釋說明請參考以前文章：MySQL · 性能優化 · 條件下推到物化表
7. 提前縮小範圍
先上初始SQL語句：
SELECT *
該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然後排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最後一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為12秒。
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
由於最後WHERE條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對my_order排序提前縮小數據量再做左連接。SQL重寫後如下，執行時間縮小為1毫秒左右。
SELECT *
再檢查執行計劃：子查詢物化後（select_type=DERIVED)參與JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及LIMIT 子句後，實際執行時間變得很小。
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
8. 中間結果集下推
再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連接中的主表優先作用查詢條件)：
SELECT a.*,
那麼該語句還存在其它問題嗎？不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的性能下降。
其實對於子查詢 c，左連接最後結果集只關心能和主表resourceid能匹配的數據。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。
SELECT a.*,
但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用WITH語句再次重寫：
WITH a AS
AliSQL即將推出WITH語法，敬請期待。
總結
數據庫編譯器產生執行計劃，決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有數據庫的編譯器都不是盡善盡美的。上述提到的多數場景，在其它數據庫中也存在性能問題。瞭解數據庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高性能的SQL語句。
程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時，要把算法的思想或意識帶進來。
編寫複雜SQL語句要養成使用WITH語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔 ^^。
使用雲上數據庫遇到難點（不侷限於SQL問題），隨時尋求阿里雲原廠專家服務的幫助。