19丨基础篇总结如何理解查询优化通配符以及存储过程

19丨基础篇总结：如何理解查询优化、通配符以及存储过程？

到这一篇的时候，意味着 SQL 专栏的基础部分正式更新完毕。在文章更新的时候，谢谢大家积极地评论和提问，让专栏增色不少。我总结了一些基础篇的常见问题，希望能对你有所帮助。答疑篇主要包括了 DBMS、查询优化、存储过程、事务处理等一些问题。

关于各种 DBMS 的介绍

答疑 1

文章中有句话不太理解，“列式数据库是将数据按照列存储到数据库中，这样做的好处是可以大量降低系统的 I/O”，可以解释一些“降低系统 I/O”是什么意思吗？

解答

行式存储是把一行的数据都串起来进行存储，然后再存储下一行。同样，列式存储是把一列的数据都串起来进行存储，然后再存储下一列。这样做的话，相邻数据的数据类型都是一样的，更容易压缩，压缩之后就自然降低了 I/O。

我们还需要从数据处理的需求出发，去理解行式存储和列式存储。数据处理可以分为 OLTP（联机事务处理）和 OLAP（联机分析处理）两大类。

OLTP 一般用于处理客户的事务和进行查询，需要随时对数据表中的记录进行增删改查，对实时性要求高。

OLAP 一般用于市场的数据分析，通常数据量大，需要进行复杂的分析操作，可以对大量历史数据进行汇总和分析，对实时性要求不高。

那么对于 OLTP 来说，由于随时需要对数据记录进行增删改查，更适合采用行式存储，因为一行数据的写入会同时修改多个列。传统的 RDBMS 都属于行式存储，比如 Oracle、SQL Server 和 MySQL 等。

对于 OLAP 来说，由于需要对大量历史数据进行汇总和分析，则适合采用列式存储，这样的话汇总数据会非常快，但是对于插入（INSERT）和更新（UPDATE）会比较麻烦，相比于行式存储性能会差不少。

所以说列式存储适合大批量数据查询，可以降低 I/O，但如果对实时性要求高，则更适合行式存储。

关于查询优化

答疑 1

在 MySQL 中统计数据表的行数，可以使用三种方式： SELECT COUNT() 、 SELECT COUNT(1) 和 SELECT COUNT(具体字段) ，使用这三者之间的查询效率是怎样的？之前看到说是： SELECT COUNT() ＞ SELECT COUNT(1) ＞ SELECT COUNT(具体字段) 。

解答

在 MySQL InnoDB 存储引擎中， COUNT(*) 和 COUNT(1) 都是对所有结果进行 COUNT 。如果有 WHERE 子句，则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计；如果没有 WHERE 子句，则是对数据表的数据行数进行统计。

因此 COUNT(*) 和 COUNT(1) 本质上并没有区别，执行的复杂度都是 O(N) ，也就是采用全表扫描，进行循环 + 计数的方式进行统计。

如果是 MySQL MyISAM 存储引擎，统计数据表的行数只需要 O(1) 的复杂度，这是因为每张 MyISAM 的数据表都有一个 meta 信息存储了 row_count 值，而一致性则由表级锁来保证。因为 InnoDB 支持事务，采用行级锁和 MVCC 机制，所以无法像 MyISAM 一样，只维护一个 row_count 变量，因此需要采用扫描全表，进行循环 + 计数的方式来完成统计。

需要注意的是，在实际执行中， COUNT(*) 和 COUNT(1) 的执行时间可能略有差别，不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的。

另外在 InnoDB 引擎中，如果采用 COUNT() 和 COUNT(1) 来统计数据行数，要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引，聚簇索引包含的信息多，明显会大于二级索引（非聚簇索引）。对于 COUNT() 和 COUNT(1) 来说，它们不需要查找具体的行，只是统计行数，系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。

然而如果想要查找具体的行，那么采用主键索引的效率更高。如果有多个二级索引，会使用 key_len 小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候，才会采用主键索引来进行统计。

这里我总结一下：

一般情况下，三者执行的效率为 COUNT() = COUNT(1) > COUNT(字段) 。我们尽量使用 COUNT() ，当然如果你要统计的是某个字段的非空数据行数，则另当别论，毕竟比较执行效率的前提是结果一样才可以。

如果要统计 COUNT() ，尽量在数据表上建立二级索引，系统会自动采用 key_len 小的二级索引进行扫描，这样当我们使用 SELECT COUNT() 的时候效率就会提升，有时候可以提升几倍甚至更高。

答疑 2

在 MySQL 中， LIMIT 关键词是最后执行的，如果可以确定只有一条结果，那么就起不到查询优化的效果了吧，因为 LIMIT 是对最后的结果集过滤，如果结果集本来就只有一条，那就没有什么用了。

解答

如果你可以确定结果集只有一条，那么加上 LIMIT 1 的时候，当找到一条结果的时候就不会继续扫描了，这样会加快查询速度。这里指的查询优化针对的是会扫描全表的 SQL 语句，如果数据表已经对字段建立了唯一索引，那么可以通过索引进行查询，不会全表扫描的话，就不需要加上 LIMIT 1 了。

关于通配符的解释

关于查询语句中通配符的使用理解，我举了一个查询英雄名除了第一个字以外，包含“太”字的英雄都有谁的例子，使用的 SQL 语句是：

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SQL> SELECT name FROM heros WHERE name LIKE '_% 太 %'

（_）匹配任意一个字符，（%） 匹配大于等于 0 个任意字符。

所以通配符 ‘_%太%’ 说明在第一个字符之后需要有“太”字，这里就不能匹配上“太乙真人”，但是可以匹配上“东皇太一”。如果数据表中有“太乙真人太太”，那么结果集中也可以匹配到。

另外，单独的 LIKE ‘%’ 无法查出 NULL 值，比如： SELECT * FROM heros WHERE role_assist LIKE ‘%’ 。

答疑 4

可以理解在 WHERE 条件字段上加索引，但是为什么在 ORDER BY 字段上还要加索引呢？这个时候已经通过 WHERE 条件过滤得到了数据，已经不需要再筛选过滤数据了，只需要根据字段排序就好了。

解答

在 MySQL 中，支持两种排序方式，分别是 FileSort 和 Index 排序。在 Index 排序中，索引可以保证数据的有序性，不需要再进行排序，效率更高。而 FileSort 排序则一般在内存中进行排序，占用 CPU 较多。如果待排结果较大，会产生临时文件 I/O 到磁盘进行排序的情况，效率较低。

所以使用 ORDER BY 子句时，应该尽量使用 Index 排序，避免使用 FileSort 排序。当然你可以使用 explain 来查看执行计划，看下优化器是否采用索引进行排序。

优化建议：

SQL 中，可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引，目的是在 WHERE 子句中避免全表扫描，在 ORDER BY 子句避免使用 FileSort 排序。当然，某些情况下全表扫描，或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说，我们还是要避免，以提高查询效率。一般情况下，优化器会帮我们进行更好的选择，当然我们也需要建立合理的索引。

尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列；如果不同就使用联合索引。

无法使用 Index 时，需要对 FileSort 方式进行调优。

答疑 5

ORDER BY 是对分的组排序还是对分组中的记录排序呢？

解答

ORDER BY 就是对记录进行排序。如果你在 ORDER BY 前面用到了 GROUP BY，实际上这是一种分组的聚合方式，已经把一组的数据聚合成为了一条记录，再进行排序的时候，相当于对分的组进行了排序。

答疑 6

请问下关于 SELECT 语句内部的执行步骤。

解答

一条完整的 SELECT 语句内部的执行顺序是这样的：

FROM 子句组装数据（包括通过 ON 进行连接）；

WHERE 子句进行条件筛选；

GROUP BY 分组 ；

使用聚集函数进行计算；

HAVING 筛选分组；

计算所有的表达式；

SELECT 的字段；

ORDER BY 排序；

LIMIT 筛选。

答疑 7

不太理解哪种情况下应该使用 EXISTS，哪种情况应该用 IN。选择的标准是看能否使用表的索引吗？

解答

索引是个前提，其实选择与否还是要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表。在这种方式下效率是最高的。

比如下面这样：

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 SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)
 SELECT * FROM A WHERE EXISTS (SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc)

当 A 小于 B 时，用 EXISTS。因为 EXISTS 的实现，相当于外表循环，实现的逻辑类似于：

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 for i in A
     for j in B
         if j.cc == i.cc then ...

当 B 小于 A 时用 IN，因为实现的逻辑类似于：

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 for i in B
     for j in A
         if j.cc == i.cc then ...

哪个表小就用哪个表来驱动，A 表小就用 EXISTS，B 表小就用 IN。

关于存储过程

答疑 1

在使用存储过程声明变量时，都支持哪些数据类型呢？

解答

不同的 DBMS 对数据类型的定义不同，你需要查询相关的 DBMS 文档。以 MySQL 为例，常见的数据类型可以分成三类，分别是数值类型、字符串类型和日期／时间类型。

答疑 2

“IN 参数必须在调用存储过程时指定”的含义是什么？我查询了 MySQL 的存储过程定义，可以不包含 IN 参数。当存储过程的定义语句里有 IN 参数时，存储过程的语句中必须用到这个参数吗?

解答

如果存储过程定义了 IN 参数，就需要在调用的时候传入。当然在定义存储过程的时候，如果不指定参数类型，就默认是 IN 类型的参数。因为 IN 参数在存储过程中是默认值，可以省略不写。比如下面两种定义方式都是一样的：

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CREATE PROCEDURE `add_num`(IN n INT)

CREATE PROCEDURE add_num(n INT)

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在存储过程中的语句里，不一定要用到 IN 参数，只是在调用的时候需要传入这个。另外 IN 参数在存储过程中进行了修改，也不会进行返回的。如果想要返回参数，需要使用 OUT，或者 INOUT 参数类型。

关于事务处理

答疑 1

如果
INSERT INTO test SELECT '关羽';
之后没有执行 COMMIT，结果应该是空。但是我执行出来的结果是
'关羽'
，为什么 ROLLBACK 没有全部回滚？

代码如下：

 CREATE TABLE test(name varchar(255), PRIMARY KEY (name)) ENGINE=InnoDB;  BEGIN;  INSERT INTO test SELECT ‘关羽’;  BEGIN;  INSERT INTO test SELECT ‘张飞’;  INSERT INTO test SELECT ‘张飞’;  ROLLBACK;  SELECT * FROM test;

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解答

先解释下连续 BEGIN 的情况。

在 MySQL 中 BEGIN 用于开启事务，如果是连续 BEGIN，当开启了第一个事务，还没有进行 COMMIT 提交时，会直接进行第二个事务的 BEGIN，这时数据库会隐式地 COMMIT 第一个事务，然后再进入到第二个事务。

为什么 ROLLBACK 没有全部回滚呢？

因为 ROLLBACK 是针对当前事务的，在 BEGIN 之后已经开启了第二个事务，当遇到 ROLLBACK 的时候，第二个事务都进行了回滚，也就得到了第一个事务执行之后的结果即“关羽”。

关于事务的 ACID，以及我们使用 COMMIT 和 ROLLBACK 来控制事务的时候，有一个容易出错的地方。

在一个事务的执行过程中可能会失败。遇到失败的时候是进行回滚，还是将事务执行过程中已经成功操作的来进行提交，这个逻辑是需要开发者自己来控制的。

这里开发者可以决定，如果遇到了小错误是直接忽略，提交事务，还是遇到任何错误都进行回滚。如果我们强行进行 COMMIT，数据库会将这个事务中成功的操作进行提交，它会认为你觉得已经是 ACID 了（就是你认为可以做 COMMIT 了，即使遇到了一些小问题也是可以忽略的）。

我在今天的文章里重点解答了一些问题，还有一些未解答的会留在评论里进行回复。最后出一道思考题吧。

请你自己写出下面操作的运行结果（你可以把它作为一道笔试题，自己写出结果，再与实际的运行结果进行比对）：

DROP TABLE IF EXISTS test; CREATE TABLE test(name varchar(255), PRIMARY KEY (name)) ENGINE=InnoDB; BEGIN; INSERT INTO test SELECT ‘关羽’; BEGIN; INSERT INTO test SELECT ‘张飞’; INSERT INTO test SELECT ‘张飞’; COMMIT; SELECT * FROM test;

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欢迎你在评论区写下你的思考，我会与你一起交流，也欢迎把这篇文章分享给你的朋友或者同事，一起交流一下。