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SQL优化技巧 - IN子查询优化

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PawSQL Team
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问题定义​

为了获取最近一年内有订单的用户信息，可以使用以下的三种写法去实现，它们在语义上是等价的。那它们的性能如何？如何对它们进行优化？这是本文讨论的问题。

  • Query1 - IN子查询(= ANY)
select * from customer where c_custkey in (select o_custkey from orders where O_ORDERDATE>=current_date - interval 1 year)
  • Query2 - EXISTS子查询
select * from customer where exists (select * from orders where c_custkey = o_custkey and O_ORDERDATE>=current_date - interval 1 year)

SQL优化技巧 - 连接消除

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PawSQL Team
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定义​

连接消除（Join Elimination）通过在不影响最终结果的情况下从查询中删除表，来简化SQL以提高查询性能。通常，当查询包含主键-外键连接并且查询中仅引用主表的主键列时，可以使用此优化。

考虑下面的例子，

select o.* from orders o inner join customer c on c.c_custkey=o.o_custkey

订单表（orders）和客户表（customer）关联，且c_custkey是客户表的主键，那么客户表可以被消除掉，重写后的SQL如下：

SQL优化技巧 - OR连接的条件重写为UNION

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PawSQL Team
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问题定义​

如果使用OR连接两个查询条件，数据库优化器有可能无法使用索引来完成查询。譬如对于以下的SQL语句，

select * from customer where c_phone like '139%' or c_name = 'Ray'

如果这两个字段上都有索引，可以把他们重写为UNION查询，以便使用索引提升查询性能。

select * from customer where c_phone like '139%'
union 
select * from customer where c_name = 'Ray'

但是这种转换并不总是能够提升查询性能，它需要一定的适用条件，并需要经过基于代价的估算。