五个 SQL 查询性能测试题,只有 40% 及格率,你敢来挑战吗?
作者 | 董旭阳TonyDong,CSDN 博客专家
责编 | 唐小引
头图 | CSDN 下载自东方 IC
出品 | CSDN 博客
下面是 5 个关于索引和 SQL 查询性能的测试题;其中 4 个题目都是答案二选一,1 个题目是三选一。只要答对 3 个就算及格,是不是貌似很简单?但实际上只有 40% 的人能够及格。我们在测试题的后面会给出答案解析,不过建议你先尝试一下,看看答对几个!
问题 1
以下查询语句有没有性能问题?
CREATE TABLE t1 (id INT NOT NULL,dt DATE,PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX idx1 ON t1(dt);SELECT *FROM t1WHERE TO_CHAR(dt, 'YYYY') = '2019'; -- Oracle、PostgreSQL-- WHERE YEAR(dt) = '2019'; -- MySQL-- WHERE datepart(yyyy, dt) = '2019'; -- SQL Server
选项 A:没问题;
选项 B:有问题。
问题 2
以下查询语句有没有性能问题?
CREATE TABLE t2 (id INT NOT NULL,i INTdt DATE,v VARCHAR(50),PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX idx2 ON t2(i, dt);SELECT *FROM t2WHERE i = 99ORDER BY dt DESCFETCH FIRST 5 ROW ONLY; -- Oracle、SQL Server、PostgreSQL-- OFFSET 0 ROWS FETCH FIRST 5 ROW ONLY; -- SQL Server-- LIMIT 5; -- MySQL
选项 A:没问题;
选项 B:有问题。
问题 3
下表中的索引有没有问题?
CREATE TABLE t3 (id INT NOT NULL,col1 INT,col2 INT,col3 VARCHAR(50),PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX idx3 ON t3(col1, col2);SELECT *FROM t3WHERE col1 = 99AND col2 = 10;SELECT *FROM t3WHERE col2 = 10;
选项 A:没问题;
选项 B:有问题。
问题 4
以下查询语句有没有性能问题?
CREATE TABLE t4 (id INT NOT NULL,col1 INT,col2 VARCHAR(50),PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX idx4 ON t4(col2);SELECT *FROM t4WHERE col2 LIKE '%sql%';
选项 A:没问题;
选项 B:有问题。
问题 5
假如存在以下表和两个查询语句,哪个查询更快?
CREATE TABLE t5 (id INT NOT NULL,col1 INT,col2 INT,col3 VARCHAR(50),PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX idx5 ON t5(col1, col3);SELECT col3, count(*)FROM t5WHERE col1 = 99GROUP BY col3;SELECT col3, count(*)FROM t5WHERE col1 = 99AND col2 = 10GROUP BY col3;
选项 A:第一个查询更快;
选项 B:第二个查询更快;
选项 C:两个查询性能差不多。
解析
问题 1
答案是:B,性能有问题。因为在索引字段上使用函数或者表达式,会导致索引失效。
你可以使用 EXPLAIN 命令查看该语句的执行计划,最好先执行一次表的统计分析:
-- Oracle
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT *FROM t1WHERE TO_CHAR(dt, 'YYYY') = '2019';SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT |
--------------------------------------------------------------------------|
Plan hash value: 3617692013 ||
--------------------------------------------------------------------------|
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time ||
--------------------------------------------------------------------------|
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 22 | 2 (0)| 00:00:01 ||
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 1 | 22 | 2 (0)| 00:00:01 ||
--------------------------------------------------------------------------||
Predicate Information (identified by operation id): |
--------------------------------------------------- ||1 - filter(TO_CHAR(INTERNAL_FUNCTION("DT"),'YYYY')='2019') ||
Note |
----- |- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2) |
Oracle 中是全表扫描,没有走索引。再看 MySQL:
-- MySQL
EXPLAIN SELECT *FROM t1WHERE YEAR(dt) = '2019';
id|select_type|table|partitions|type |possible_keys|key |key_len|ref|rows|filtered|Extra |
--|-----------|-----|----------|-----|-------------|----|-------|---|----|--------|------------------------|1|SIMPLE |t1 | |index| |idx1|4 | | 1| 100|Using where; Using index|
MySQL 虽然使用了索引,但是也需要对索引进行转换判断;并不是最优方案。
接下来是 SQL Server:
-- SQL Server
SET STATISTICS PROFILE ONSELECT *FROM t1WHERE datepart(yyyy, dt) = '2019';
Rows|Executes|StmtText |StmtId|NodeId|Parent|PhysicalOp|LogicalOp |Argument |DefinedValues |EstimateRows|EstimateIO |EstimateCPU |AvgRowSize|TotalSubtreeCost |OutputList |Warnings|Type |Parallel|EstimateExecutions|
----|--------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|------|------|------|----------|----------|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------|------------|---------------------|---------------------|----------|---------------------|----------------------------------------------|--------|--------|--------|------------------|0| 1|SELECT * FROM t1 WHERE datepart(yyyy, dt) = '2019' | 1| 1| 0| | | | | 1| | | |0.0032830999698489904| | |SELECT | 0| |0| 1| |--Index Scan(OBJECT:([hrdb].[dbo].[t1].[idx1]), WHERE:(datepart(year,[hrdb].[dbo].[t1].[dt])=(2019)))| 1| 2| 1|Index Scan|Index Scan|OBJECT:([hrdb].[dbo].[t1].[idx1]), WHERE:(datepart(year,[hrdb].[dbo].[t1].[dt])=(2019))|[hrdb].[dbo].[t1].[id], [hrdb].[dbo].[t1].[dt]| 1|0.0031250000465661287|1.5809999604243785E-4| 14|0.0032830999698489904|[hrdb].[dbo].[t1].[id], [hrdb].[dbo].[t1].[dt]| |PLAN_ROW| 0| 1|
SQL Server 使用了索引,但是也需要对索引进行转换判断;并不是最优方案。
最后看一下 PostgreSQL:
-- PostgreSQL
EXPLAIN SELECT *FROM t1WHERE TO_CHAR(dt, 'YYYY') = '2019';
QUERY PLAN |
--------------------------------------------------------------------------------|
Seq Scan on t1 (cost=0.00..49.55 rows=11 width=8) |Filter: (to_char((dt)::timestamp with time zone, 'YYYY'::text) = '2019'::text)|
PostgreSQL 使用的是全表扫描,没有使用索引。
正确做法是修改查询语句:
SELECT *FROM tWHERE dt BETWEEN DATE '2019-01-01' AND DATE '2019-12-31';
备注:使用函数索引并不是最优解决方法,它只能用于特定的查询条件;如果查询条件改成 TO_CHAR(dt, 'YYYY-MM-DD') = '2019-06-01'或者其他形式就无法使用该索引了。
问题 2
答案是:A,性能没有问题。该语句的 WHERE 子句以及 ORDER BY 子句都可以使用索引(反向扫描),不需要对任何行进行额外的排序。可以使用上面的方法查看执行计划。
问题 3
答案是:B,索引有问题。因为第二个查询无法使用索引或者效率不高。虽然有些数据库可能采用索引跳跃扫描,但是可以通过修改索引字段的顺序获得更好的性能:
CREATE INDEX idx3 ON t3(col2, col1);
将 col2 放在索引的最左端,两个查询都可以利用索引;也就是说,复合索引应该遵循最左前缀原则。另外,基于 col2 再创建一个索引会导致索引重复,不是好的方案。
问题 4
答案是:B,性能有问题。因为在 LIKE 条件中以通配符 % 或者 _ 开始的字符串无法使用索引。不过,以下语句可以使用索引:
SELECT *FROM t4WHERE col2 LIKE 'sql%';
对于 PostgreSQL 而言,还需要在创建索引时指定操作符类:
-- PostgreSQL
CREATE INDEX idx4 ON t4(col2 varchar_pattern_ops);
问题 5
答案是:A,第一个查询更快。因为它只需要通过扫描索引(Index-Only Scan)就可以得到结果;第二个查询虽然可能返回的数据更少,但是需要通过索引访问表,也就是回表。
亲爱的朋友,你答对了几个?欢迎留言讨论!
文章发布已获作者授权,CSDN 博文地址:
https://blog.csdn.net/horses/article/details/103028340
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