目录

一：背景介绍

二：思路&方案

三：过程

sql语句各部分的执行顺序

明确distinct和group by的差异

验证数据类型不一致是否会影响索引

        1.数据类型不一致

        2.数据类型一致

四：总结

一：背景介绍

        前端调用后端接口的时候发现接口的响应时间特别长，然后对后端接口进行分析。最后发现是sql语句的执行时间太长。看了一下sql语句的相关信息：course_id字段和class_id字段添加了索引，左连接两个表的id类型不一致，使用分组的方式进行去重。下面对sql语句进行分析

二：思路&方案

        1.sql语句各部分的执行顺序。

        2.明确distinct和group by的差异。

        3.查看sql语句是否已经添加了索引，索引是否失效。

三：过程

sql语句各部分的执行顺序

1.from
2.on
3.join
4.where
5.group by
6.having + 聚合函数
7.select
8.distinct
9.order by
10.limit

 以上sql语句的执行顺序为3->4->5->2->6->1

明确distinct和group by的差异

1.有索引的情况下，group by和distinct 都能用索引，效率相同

2.无索引的时候，distinct 效率高于 group by，distinct 是根据信息不同进行直接进行去重，group by 的原理是对结果先进行 分组排序 ，然后返回每组中的第一条数据。

3.如果是单纯的去重操作的话，无论是否有索引，distinct 的效率都更加高，但是如果 查询的列和去重的列不对应的话，distinct就无法使用了。相较于group by 不够灵活。

4.group by 的语义更加的明确，并且group by 可以根据分组的情况加上聚合函数，做一些其他的处理，功能更加丰富。但是有时候效率将低于distinct。

5.distinct用法

 select distinct 列1 ， 列2 from table

group by用法

select 列1，列2 from table group by 列1 ，列2

验证数据类型不一致是否会影响索引

1.数据类型不一致

sql语句

SELECTaui.ding_phone,aui.ding_name,aui.chaoxing_name,aui.chaoxing_phone 
FROM( SELECT info_id FROM arpro_user_course_info WHERE course_id = 223667994 AND class_id = 55801765 AND is_delete = 0 GROUP BY info_id ) auciLEFT JOIN arpro_user_info aui ON auci.info_id = aui.id

表字段数据类型

创建的索引

执行结果：主键索引没有生效

2.数据类型一致

将数据类型调整为bigint

将group调整为distinct

SELECTaui.ding_phone,aui.ding_name,aui.chaoxing_name,aui.chaoxing_phone 
FROM( SELECT DISTINCT info_id FROM arpro_user_course_info WHERE course_id = 223667994 AND class_id = 55801765 AND is_delete = 0 ) auciLEFT JOIN arpro_user_info aui ON auci.info_id = aui.id

执行结果

四：总结

        明确sql语句的执行顺序有助于我们对于sql语句进行优化。提高我们对数据库和sql语句的理解。来编写效率更高的语句。