怎样才能写出高质量的SQL语句？
好的，咱们这就来聊聊怎么才能写出那些读起来顺畅、跑起来飞快、维护起来省心的SQL语句，保证你说出来的时候，同事们都会眼前一亮，甚至有点小崇拜。这事儿说起来，可不是东拼西凑几条命令就行，里面门道可多着呢。
一、 理解你的“敌人”：数据库和数据
在提笔写SQL之前，最最重要的一步，就是要透彻理解你要打交道的数据库长什么样，里面装的是什么数据。这就像上战场，不了解地形和敌情，怎么打？
表结构（Schema）： 详细看看每个表的字段名、数据类型、有没有主键、外键、索引。了解字段之间的关系，比如一个订单对应几个商品，一个用户有多少个地址。
数据量和分布： 同样的数据，在几十万行和几亿行面前，处理方式完全是天壤之别。你的查询是会扫描全表，还是能通过索引快速定位？数据是均匀分布，还是某个值特别多？
业务逻辑： 你的SQL到底是要解决什么业务问题？是统计用户的活跃度？计算销售额？还是找出某个特定条件下的商品？明确的业务目标能帮你避免写出“跑偏”的SQL。
数据库类型和版本： SQL语法在大体上是通用的，但不同数据库（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等）以及它们的版本，在一些函数、特性、性能优化上会有差异。了解你用的“家伙事”，才能用好它。
二、 结构清晰，易读为王
SQL语句不是给机器看的，最终还是要给人看的，特别是那些后来维护你代码的同事（或者几个月后的你自己）。
1. 缩进和换行： 这是最基本也是最重要的。
`SELECT`、`FROM`、`WHERE`、`GROUP BY`、`ORDER BY`、`HAVING` 等关键字，每一层逻辑都应该有明确的缩进，让语句结构一目了然。
长一点的SQL，把条件、连接、聚合等逻辑拆开，用换行隔开，读起来就不会像一坨密密麻麻的代码。
举个反例：
```sql
SELECT a.name,b.order_date FROM users a JOIN orders b ON a.user_id=b.user_id WHERE a.city='Beijing' AND b.amount > 100 ORDER BY b.order_date DESC;
```
改进后：
```sql
SELECT
u.name, 用户姓名
o.order_date 订单日期
FROM
users u 用户表，别名 u
JOIN
orders o ON u.user_id = o.user_id 通过用户ID关联订单表，别名 o
WHERE
u.city = 'Beijing' 只看北京的用户
AND o.amount > 100 订单金额大于100
ORDER BY
o.order_date DESC; 按订单日期降序排列
```
你看，加了别名，加了注释，格式清晰，是不是舒服多了？
2. 命名规范（别名）：
给表和字段起简洁、有意义的别名。通常用表名的首字母缩写（如 `users` > `u`，`orders` > `o`），或者能概括字段含义的词（如 `order_total_amount` > `total_amount`）。
避免使用太短或者容易混淆的别名，比如 `a`, `b`, `c`，除非在非常简单的查询中。
3. 注释：
关键逻辑、复杂的计算、业务含义不明显的字段，一定要加上注释。
`` 用于单行注释，`/ ... /` 用于多行注释。
注释要说明“为什么”这么做，而不是“做了什么”（做了什么从代码里就能看出来）。
三、 性能优化，让它跑得快
写出能运行的SQL是基础，写出运行高效的SQL才是高手。
1. 索引，索引，索引！
where 子句中的条件： 凡是出现在 `WHERE` 条件里的字段，如果该字段的选择性高（即不同值的数量多），并且经常用于过滤，那么给它建索引几乎是必选项。
JOIN 条件： 用于连接两个表的字段（通常是外键），也应该考虑建立索引，这样数据库在查找匹配项时会快很多。
ORDER BY 和 GROUP BY： 如果经常对某个字段进行排序或分组，给这个字段建立索引可以大大加速。
覆盖索引（Covering Index）： 如果查询中需要的所有字段都在索引中，数据库就不用再去主表中回表查询，性能会显著提升。
避免在索引字段上使用函数： 比如 `WHERE YEAR(order_date) = 2023` 这样会导致索引失效。应该写成 `WHERE order_date >= '20230101' AND order_date < '20240101'`。
2. SELECT vs. 明确字段：
永远不要用 `SELECT `！ 尤其是在生产环境。
明确列出你需要的字段，这能减少网络传输的数据量，降低数据库的I/O负担，并且当表结构变化时，你的SQL不容易出错。
如果确实需要所有字段，请在开发或测试阶段使用，一旦确定需求，就改回明确列出。
3. JOIN 的选择：
INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN： 理解它们各自的含义和适用场景。
JOIN 的顺序： 数据库优化器通常会尝试找到最佳的 JOIN 顺序，但有时候你也可以通过调整 JOIN 的书写顺序，帮助优化器。通常先连接数据量小、过滤条件严格的表，能更早地减少中间结果集的大小。
避免笛卡尔积（CROSS JOIN）： 除非你真的需要，否则没有 `ON` 条件的 `JOIN` 会产生所有行的组合，效率极低。
4. WHERE 子句优化：
“早过滤”原则： 尽量把过滤条件放在前面，这样能尽快缩小处理的数据范围。
避免使用 `OR` 连接大量条件： 有时 `OR` 会导致索引失效，可以考虑用 `UNION ALL` 来替代。
`LIKE` 的使用： `LIKE 'abc%'` 可以使用索引，但 `LIKE '%abc'` 或 `LIKE '%abc%'` 就很难走索引了（除非某些全文索引）。
`IN` vs. `EXISTS` vs. `JOIN`： 对于子查询，`IN`、`EXISTS` 和 `JOIN` 的性能表现可能不同，需要根据具体情况测试。通常 `JOIN` 的性能更好。
5. 聚合函数和 GROUP BY：
`COUNT(1)` vs. `COUNT()` vs. `COUNT(column)`： 在大多数现代数据库中，`COUNT(1)` 和 `COUNT()` 的性能几乎没有差别，都代表计算行数。`COUNT(column)` 会排除 NULL 值。
`HAVING` vs. `WHERE`： `WHERE` 子句在数据分组之前过滤，`HAVING` 子句在数据分组之后过滤。尽量将过滤条件放在 `WHERE` 里，这样可以减少分组时的计算量。
6. 了解查询执行计划（EXPLAIN/DESCRIBE）：
这是性能优化的“核武器”。在 SQL 语句前加上 `EXPLAIN` (MySQL, PostgreSQL) 或 `DESCRIBE` (SQL Server)，你可以看到数据库是如何执行你的 SQL 的：它会使用哪个索引？走了什么类型的 JOIN？是否进行了全表扫描？
通过分析执行计划，找出性能瓶颈，然后针对性地优化。
四、 避免常见陷阱和错误
1. 数据类型匹配： 比较时确保数据类型一致，否则可能导致隐式转换，影响性能或产生错误结果。例如，用字符串去匹配数字字段。
2. NULL 值处理： `NULL` 和任何值比较（包括 `NULL` 本身）结果都是 `UNKNOWN`，不会返回 TRUE。所以要用 `IS NULL` 或 `IS NOT NULL` 来判断 NULL。
3. 重复数据： 如果可能产生重复数据，记得使用 `DISTINCT` 或者 `GROUP BY`。
4. 事务的正确使用： 对于需要保证数据一致性的操作，务必使用事务 (`BEGIN TRANSACTION`, `COMMIT`, `ROLLBACK`)。
5. SQL 注入： 这是最危险的漏洞之一。永远不要直接将用户输入拼接到 SQL 语句中，而是使用参数化查询（Prepared Statements）。
五、 持续学习和实践
阅读优秀的代码： 多看看别人写的、被广泛使用的 SQL 语句。
参与代码评审： 互相学习，发现问题。
关注数据库的更新和新特性： 数据库的技术也在不断发展。
多动手实践： 理论再多，不如自己动手写几遍、改几遍。
总结一下，写出高质量的SQL语句，就像是一位优秀的厨师，需要：
了解食材（数据和表结构）。
掌握火候（数据库性能和执行计划）。
遵循菜谱（SQL语法和最佳实践）。
注重摆盘（代码的可读性和规范性）。
不断创新和学习（持续优化和新技术的应用）。
一开始可能觉得有点难，但只要你每次写SQL时都多花一点心思，考虑一下“能不能写得更清晰”、“能不能跑得更快”、“会不会有潜在问题”，久而久之，你的SQL就会越来越“漂亮”，越来越“有用”。祝你写出让大家都点赞的SQL！
一、 理解你的“敌人”：数据库和数据
在提笔写SQL之前，最最重要的一步，就是要透彻理解你要打交道的数据库长什么样，里面装的是什么数据。这就像上战场，不了解地形和敌情，怎么打？
表结构（Schema）： 详细看看每个表的字段名、数据类型、有没有主键、外键、索引。了解字段之间的关系，比如一个订单对应几个商品，一个用户有多少个地址。
数据量和分布： 同样的数据，在几十万行和几亿行面前，处理方式完全是天壤之别。你的查询是会扫描全表，还是能通过索引快速定位？数据是均匀分布，还是某个值特别多？
业务逻辑： 你的SQL到底是要解决什么业务问题？是统计用户的活跃度？计算销售额？还是找出某个特定条件下的商品？明确的业务目标能帮你避免写出“跑偏”的SQL。
数据库类型和版本： SQL语法在大体上是通用的，但不同数据库（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等）以及它们的版本，在一些函数、特性、性能优化上会有差异。了解你用的“家伙事”，才能用好它。
二、 结构清晰，易读为王
SQL语句不是给机器看的，最终还是要给人看的，特别是那些后来维护你代码的同事（或者几个月后的你自己）。
1. 缩进和换行： 这是最基本也是最重要的。
`SELECT`、`FROM`、`WHERE`、`GROUP BY`、`ORDER BY`、`HAVING` 等关键字，每一层逻辑都应该有明确的缩进，让语句结构一目了然。
长一点的SQL，把条件、连接、聚合等逻辑拆开，用换行隔开，读起来就不会像一坨密密麻麻的代码。
举个反例：
```sql
SELECT a.name,b.order_date FROM users a JOIN orders b ON a.user_id=b.user_id WHERE a.city='Beijing' AND b.amount > 100 ORDER BY b.order_date DESC;
```
改进后：
```sql
SELECT
u.name, 用户姓名
o.order_date 订单日期
FROM
users u 用户表，别名 u
JOIN
orders o ON u.user_id = o.user_id 通过用户ID关联订单表，别名 o
WHERE
u.city = 'Beijing' 只看北京的用户
AND o.amount > 100 订单金额大于100
ORDER BY
o.order_date DESC; 按订单日期降序排列
```
你看，加了别名，加了注释，格式清晰，是不是舒服多了？
2. 命名规范（别名）：
给表和字段起简洁、有意义的别名。通常用表名的首字母缩写（如 `users` > `u`，`orders` > `o`），或者能概括字段含义的词（如 `order_total_amount` > `total_amount`）。
避免使用太短或者容易混淆的别名，比如 `a`, `b`, `c`，除非在非常简单的查询中。
3. 注释：
关键逻辑、复杂的计算、业务含义不明显的字段，一定要加上注释。
`` 用于单行注释，`/ ... /` 用于多行注释。
注释要说明“为什么”这么做，而不是“做了什么”（做了什么从代码里就能看出来）。
三、 性能优化，让它跑得快
写出能运行的SQL是基础，写出运行高效的SQL才是高手。
1. 索引，索引，索引！
where 子句中的条件： 凡是出现在 `WHERE` 条件里的字段，如果该字段的选择性高（即不同值的数量多），并且经常用于过滤，那么给它建索引几乎是必选项。
JOIN 条件： 用于连接两个表的字段（通常是外键），也应该考虑建立索引，这样数据库在查找匹配项时会快很多。
ORDER BY 和 GROUP BY： 如果经常对某个字段进行排序或分组，给这个字段建立索引可以大大加速。
覆盖索引（Covering Index）： 如果查询中需要的所有字段都在索引中，数据库就不用再去主表中回表查询，性能会显著提升。
避免在索引字段上使用函数： 比如 `WHERE YEAR(order_date) = 2023` 这样会导致索引失效。应该写成 `WHERE order_date >= '20230101' AND order_date < '20240101'`。
2. SELECT vs. 明确字段：
永远不要用 `SELECT `！ 尤其是在生产环境。
明确列出你需要的字段，这能减少网络传输的数据量，降低数据库的I/O负担，并且当表结构变化时，你的SQL不容易出错。
如果确实需要所有字段，请在开发或测试阶段使用，一旦确定需求，就改回明确列出。
3. JOIN 的选择：
INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN： 理解它们各自的含义和适用场景。
JOIN 的顺序： 数据库优化器通常会尝试找到最佳的 JOIN 顺序，但有时候你也可以通过调整 JOIN 的书写顺序，帮助优化器。通常先连接数据量小、过滤条件严格的表，能更早地减少中间结果集的大小。
避免笛卡尔积（CROSS JOIN）： 除非你真的需要，否则没有 `ON` 条件的 `JOIN` 会产生所有行的组合，效率极低。
4. WHERE 子句优化：
“早过滤”原则： 尽量把过滤条件放在前面，这样能尽快缩小处理的数据范围。
避免使用 `OR` 连接大量条件： 有时 `OR` 会导致索引失效，可以考虑用 `UNION ALL` 来替代。
`LIKE` 的使用： `LIKE 'abc%'` 可以使用索引，但 `LIKE '%abc'` 或 `LIKE '%abc%'` 就很难走索引了（除非某些全文索引）。
`IN` vs. `EXISTS` vs. `JOIN`： 对于子查询，`IN`、`EXISTS` 和 `JOIN` 的性能表现可能不同，需要根据具体情况测试。通常 `JOIN` 的性能更好。
5. 聚合函数和 GROUP BY：
`COUNT(1)` vs. `COUNT()` vs. `COUNT(column)`： 在大多数现代数据库中，`COUNT(1)` 和 `COUNT()` 的性能几乎没有差别，都代表计算行数。`COUNT(column)` 会排除 NULL 值。
`HAVING` vs. `WHERE`： `WHERE` 子句在数据分组之前过滤，`HAVING` 子句在数据分组之后过滤。尽量将过滤条件放在 `WHERE` 里，这样可以减少分组时的计算量。
6. 了解查询执行计划（EXPLAIN/DESCRIBE）：
这是性能优化的“核武器”。在 SQL 语句前加上 `EXPLAIN` (MySQL, PostgreSQL) 或 `DESCRIBE` (SQL Server)，你可以看到数据库是如何执行你的 SQL 的：它会使用哪个索引？走了什么类型的 JOIN？是否进行了全表扫描？
通过分析执行计划，找出性能瓶颈，然后针对性地优化。
四、 避免常见陷阱和错误
1. 数据类型匹配： 比较时确保数据类型一致，否则可能导致隐式转换，影响性能或产生错误结果。例如，用字符串去匹配数字字段。
2. NULL 值处理： `NULL` 和任何值比较（包括 `NULL` 本身）结果都是 `UNKNOWN`，不会返回 TRUE。所以要用 `IS NULL` 或 `IS NOT NULL` 来判断 NULL。
3. 重复数据： 如果可能产生重复数据，记得使用 `DISTINCT` 或者 `GROUP BY`。
4. 事务的正确使用： 对于需要保证数据一致性的操作，务必使用事务 (`BEGIN TRANSACTION`, `COMMIT`, `ROLLBACK`)。
5. SQL 注入： 这是最危险的漏洞之一。永远不要直接将用户输入拼接到 SQL 语句中，而是使用参数化查询（Prepared Statements）。
五、 持续学习和实践
阅读优秀的代码： 多看看别人写的、被广泛使用的 SQL 语句。
参与代码评审： 互相学习，发现问题。
关注数据库的更新和新特性： 数据库的技术也在不断发展。
多动手实践： 理论再多，不如自己动手写几遍、改几遍。
总结一下，写出高质量的SQL语句，就像是一位优秀的厨师，需要：
了解食材（数据和表结构）。
掌握火候（数据库性能和执行计划）。
遵循菜谱（SQL语法和最佳实践）。
注重摆盘（代码的可读性和规范性）。
不断创新和学习（持续优化和新技术的应用）。
一开始可能觉得有点难，但只要你每次写SQL时都多花一点心思，考虑一下“能不能写得更清晰”、“能不能跑得更快”、“会不会有潜在问题”，久而久之，你的SQL就会越来越“漂亮”，越来越“有用”。祝你写出让大家都点赞的SQL！
网友意见
阿里工程师分享9个自己写SQL的好习惯。亲身实践所得，欢迎讨论交流。
【点击头像关注我们知乎号，别错过更多阿里工程师一线技术干货。】
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1、查询中尽量避免使用SELECT * 以及加上LIMIT限制
当服务器响应客户端请求时，客户端必须完整的接收整个返回结果，而不能简单的只取前面几条结果，然后让服务器停止发送。查询应尽可能只返回必要数据，减小通信数据包大小和数量，提高效率。
2、IN 和 NOT IN 要慎用，会导致全表扫描。
上面例子使用 IN 时可以用到索引，使用 NOT IN 时未使用索引。
上面例子使用 IN 时未使用索引。
MySQL优化器会选择代价最小的方式执行，IN和NOT IN 都可能索引失效，不是绝对的。
3、LIKE 导致全表扫描
LIKE导致索引失效是因为没遵循最佳左前缀法则。字符串B-Tree排序方式：先按照第一个字母排序，如果第一个字母相同，就按照第二个字母排序，以此类推。
%号放右边
由于B-Tree的索引顺序，是按照首字母的大小进行排序，前缀匹配又是匹配首字母。所以可以在B+树上进行有序的查找，查找首字母符合要求的数据。所以有些时候可以用到索引。
4、联合索引需遵循最佳左前缀法则
GLS_CODE,BARCODE,SKU_ID 创建了联合索引，当查询语句where条件中没有GLS_CODE列不会走联合索引。创建这种多列联合索引时，列的顺序非常重要。
B-Tree联合索引组合顺序与创建时列的顺序是一样的，第一个字段列的顺序是确定的，其他列的顺序都是不确定的。B-Tree索引的限制，如果查询不是按照索引创建时的顺序，则无法使用索引。
在查询中where条件里存在联合索引第一列，顺序不一致也是可以走索引的。这里是因为MySQL优化器会对查询重新排序。
5、不要在索引列上做任何操作
索引列存在计算、函数、类型转换，会导致索引失效进行全表扫描。
6、is null，is not null可能导致索引失效
7、要注意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
添加索引
8、where后面的列要注意隐式转换，会导致索引失效
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。
9、count(*) 和 count(1) 的误解
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/aggregate-functions.html#function_count
count(*) 和 count(1) 效率是完全一样的，并没有count(1)会比count(*)快的说法。
（本篇作者：阿里巴巴天猫奢品运营中心 乂嵘）
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