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  • 五个简单的SQL查询性能测试题,只有40%及格率,你敢来挑战吗?
  • 恬恬圈 2020-03-18 13:22:49 字数 7042 阅读 3423 收藏 1

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!


测试题

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 t1
 WHERE 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  INT
  dt DATE,
  v  VARCHAR(50),
  PRIMARY KEY (id)
);
CREATE INDEX idx2 ON t2(i, dt);
SELECT *
  FROM t2
 WHERE i = 99
 ORDER BY dt DESC
 FETCH 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 t3
 WHERE col1 = 99
   AND col2 = 10;
SELECT *
  FROM t3
 WHERE 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 t4
 WHERE 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 t5
 WHERE col1 = 99
 GROUP BY col3;
SELECT col3, count(*)
  FROM t5
 WHERE col1 = 99
   AND col2 = 10
 GROUP 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 t1
 WHERE 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 t1
 WHERE 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 ON
SELECT *
  FROM t1
 WHERE 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 t1
 WHERE 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 t
 WHERE 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 t4
 WHERE 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。

你答对了几个?欢迎留言讨论!


本文为51Testing经授权转载,转载文章所包含的文字来源于作者:董旭阳TonyDong。如因内容或版权等问题,请联系51Testing进行删除。原文链接:https://blog.csdn.net/horses/article/details/103028340.

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