本文主要介绍博主在以往开发过程中，对于不同业务所对应的 sql 写法进行归纳总结而来。进而分享给大家。

一、ORDER BY FIELD() 自定义排序逻辑

MySql 中的排序 ORDER BY 除了可以用 ASC 和 DESC，还可以通过 ORDER BY FIELD(str,str1,...) 自定义字符串/数字来实现排序。这里用 order_diy 表举例，结构以及表数据展示：

ORDER BY FIELD(str,str1,...) 自定义排序sql如下：

sql复制代码SELECT * from order_diy ORDER BY FIELD(title,'九阴真经', 
'降龙十八掌','九阴白骨爪','双手互博','桃花岛主',
'全真内功心法','蛤蟆功','销魂掌','灵白山少主');

查询结果如下：

如上，我们设置自定义排序字段为 title 字段，然后将我们自定义的排序结果跟在 title 后面。

二、CASE 表达式

case when then else end表达式功能非常强大可以帮助我们解决 if elseif else 这种问题，这里继续用 order_diy 表举例，假如我们想在 order_diy 表加一列 level 列，根据money 判断大于60就是高级，大于30就是中级，其余显示低级，sql 如下：

sql复制代码SELECT *, 
case when money > 60 then '高级' 
when money > 30 then '中级' 
else '低级' END level 
from order_diy;

查询结果：

需要注意的就是 case when then 语句不匹配如果没有写 else end 会返回 null，影响数据展示。

三、EXISTS 用法

我猜大家在日常开发中，应该都对关键词 exists 用的比较少，估计使用 in 查询偏多。这里给大家介绍一下 exists 用法，引用官网文档:

可知 exists 后面是跟着一个子查询语句，它的作用是根据主查询的数据，每一行都放到子查询中做条件验证，根据验证结果（TRUE 或者 FALSE），TRUE的话该行数据就会保留，下面用 emp 表和 dept 表进行举例，表结构以及数据展示：

计入我们现在想找到 emp 表中 dept_name 与 dept表 中 dept_name 对应不上员工数据，sql 如下：

sql复制代码SELECT * from emp e where exists (
SELECT * from dept p where e.dept_id = p.dept_id 
and e.dept_name != p.dept_name
)

查询结果：

我们通过 exists 语法将外层 emp 表全部数据 放到子查询中与一一与 dept 表全部数据进行比较，只要有一行记录返回true。画个图展示主查询所有记录与子查询交互如下：

• 第一条记录与子查询比较时，全部返回 false，所以第一行不展示。
• 第二行记录与子查询比较时，发现 销售部门 与 dept 表第二行 销售部 对应不上，返回 true，所以主查询该行记录会返回。
• 第二行以后记录执行结果同第一条。

四、GROUP_CONCAT(expr) 组连接函数

GROUP_CONCAT(expr) 组连接函数可以返回分组后指定字段的字符串连接形式，并且可以指定排序逻辑，以及连接字符串，默认为英文逗号连接。这里继续用 order_diy 表举例：sql 如下：

sql复制代码SELECT name, GROUP_CONCAT(title ORDER BY id desc  SEPARATOR '-') 
from order_diy GROUP BY name ORDER BY NULL;

查询结果：

如上我们通过 GROUP_CONCAT(title ORDER BY id desc SEPARATOR '-') 语句，指定分组连接 title 字段并按照 id 排序，设置连接字符串为 -。

五、自连接查询

自连接查询是 sql 语法里常用的一种写法，掌握了自连接的用法我们可以在 sql 层面轻松解决很多问题。这里用 tree 表举例，结构以及表数据展示：

tree 表中通过 pid 字段与 id 字段进行父子关联，假如现在有一个需求，我们想按照父子层级将 tree 表数据转换成 一级职位 二级职位 三级职位 三个列名进行展示，sql 如下：

sql复制代码SELECT t1.job_name '一级职位', t2.job_name '二级职位', t3.job_name '三级职位' 
from tree t1 join tree t2 on t1.id = t2.pid left join tree t3 on t2.id = t3.pid 
where t1.pid = 0;

结果如下：

我们通过 tree t1 join tree t2 on t1.id = t2.pid 自连接展示 一级职位 二级职位，再用 left join tree t3 on t2.id = t3.pid 自连接展示 二级职位 三级职位，最后通过where 条件 t1.pid = 0过滤掉非一级职位的展示，完成这个需求。

六、更新 emp 表和 dept 表关联数据

这里继续使用上文提到的 emp 表和 dept 表，数据如下：

可以看到上述 emp 表中 jack 的部门名称与 dept 表实际不符合，现在我们想将 jack 的部门名称更新成 dept 表的正确数据，sql 如下：

sql复制代码update emp, dept set emp.dept_name = dept.dept_name
where emp.dept_id = dept.dept_id;

查询结果：

我们可以直接关联 emp 表和 dept 表并设置关联条件，然后更新 emp 表的 dept_name 为 dept 表的 dept_name。

七、ORDER BY 空值 NULL 排序

ORDER BY 字句中可以跟我们要排序的字段名称，但是当字段中存在 null 值时，会对我们的排序结果造成影响。我们可以通过 ORDER BY IF(ISNULL(title), 1, 0) 语法将 null 值转换成0或1，来达到将 null 值放到前面还是后面进行排序的效果。这里继续用 order_diy 表举例，sql 如下：

sql复制代码SELECT * FROM order_diy ORDER BY  IF(ISNULL(title), 0, 1), money;

查询结果：

八、with rollup 分组统计数据的基础上再进行统计汇总

MySql 中可以使用 with rollup 在分组统计数据的基础上再进行统计汇总，即用来得到 group by 的汇总信息。这里继续用order_diy 表举例，sql 如下：

sql复制代码SELECT name, SUM(money) as money 
FROM order_diy GROUP BY name WITH ROLLUP;

查询结果：

可以看到通过 GROUP BY name WITH ROLLUP 语句，查询结果最后一列显示了分组统计的汇总结果。但是 name 字段最后显示为 null，我们可以通过 coalesce(val1, val2, ...) 函数，这个函数会返回参数列表中的第一个非空参数。

sql复制代码SELECT coalesce(name, '总金额') name, SUM(money) as money 
FROM order_diy GROUP BY name WITH ROLLUP;

查询结果：

九、with as 提取临时表别名

with as 语法需要 MySql 8.0以上版本，它有一个别名叫做 CTE，官方对它的说明如下

公用表表达式 (CTE) 是一个命名的临时结果集，它存在于单个语句的范围内，稍后可以在该语句中引用，可以多次引用。

它的作用主要是提取子查询，方便后续共用，更多情况下会用在数据分析的场景上。

如果一整句查询中多个子查询都需要使用同一个子查询的结果，那么就可以用 with as，将共用的子查询提取出来，加个别名。后面查询语句可以直接用，对于大量复杂的SQL语句起到了很好的优化作用。这里继续用 order_diy 表举例，这里使用 with as 给出 sql 如下：

sql复制代码-- 使用 with as
with t1 as (SELECT * from order_diy where money > 30),
t2 as (SELECT * from order_diy where money > 60)
SELECT * from t1 
where t1.id not in (SELECT id from  t2) and t1.name = '周伯通';

查询结果：

这个 sql 查询了 order_diy 表中 money 大于30且小于等于60之间并且 name 是周伯通的记录。可以看到使用 CTE 语法后，sql写起来会简洁很多。

10、存在就更新，不存在就插入

MySql 中通过on duplicate key update语法来实现存在就更新，不存在就插入的逻辑。插入或者更新时，它会根据表中主键索引或者唯一索引进行判断，如果主键索引或者唯一索引有冲突，就会执行on duplicate key update后面的赋值语句。 这里通过 news 表举例，表结构和说数据展示，其中 news_code 字段有唯一索引：

添加sql：

sql复制代码-- 第一次执行添加语句
INSERT INTO `news` (`news_title`, `news_auth`, `news_code`) 
VALUES ('新闻3', '小花', 'wx-0003') 
on duplicate key update news_title = '新闻3';
-- 第二次执行修改语句
INSERT INTO `news` (`news_title`, `news_auth`, `news_code`) 
VALUES ('新闻4', '小花', 'wx-0003') 
on duplicate key update news_title = '新闻4';

结果如下：

让你的SQL语句更加优雅高效：

• 1??插入数据时的SQL优化
• 2??主键优化，同时会讲到主键的设计原则
• 3??order by 语句的优化
• 4??group by 语句的优化

1?? Insert 优化

提到插入数据，我们自然是通过Insert语句插入数据，而我们在往数据库中插入数据的时候，通常就是一条一条Insert语句去执行，而插入多条数据呢，我们可以有哪些实现方式呢？

?批量插入

因为每一次Insert都需要与数据库建立连接和网络传输，因此对于多条数据，批量插入的效率优于普通的一条插入。

同时，批量插入的数据也不要太多，最好维持在500-1000条，如果有超过这么多条的，最好是分多次批量插入。

? 手动提交事务

在MySQL中，事务提交方式默认为自动提交，也就是说一条Insert语句后，就会自动提交事务，再次执行一条Insert就会再次开启事务，然后又提交，这样就会有事务频繁的开启与提交，因此最好是在插入之前开启事务，然后所有插入结束后提交事务。

mysql复制代码	start transaction; 开始事务
	insert ……; 插入数据1
	insert ……; 插入数据2
	insert ……; 插入数据3
	commit; 提交事务

主键顺序插入

主键插入，要么乱序插入，要么顺序插入，实际上顺序插入的性能更高，这取决于MySQL数据组织结构的，我们在后面的主键优化中会详细讲解。

顺序插入是指ID以升序的方式进行插入，比如1,2,3,4,5,6……

如果现在我们要导入百万级的数据，此时我们使用Insert语句的性能就不高了，我们应该怎么做呢？

? 大批量插入数据

如果需要一次性插入大批量数据，使用Insert语句插入的性能很低，此时我们可以使用MySQL数据库提供给我们的指令load进行插入，例如：

而我们如何使用这个功能呢，它有三部曲：

1. 客户端连接服务端的时候，加上参数--local-infile

shell复制代码mysql --local-infile -u root -proot

2. 设置全局参数local_infile = 1，开启从本机加载文件导入数据的开关

mysql复制代码set global local_infile = 1

3. 执行load指令，把准备好的数据加载到表结构中

mysql复制代码load data local infile `/root/sql1.log` into table `tb_user` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

2?? 主键优化

在讲解插入数据时的优化的时候，我们有提到主键插入的时候顺序插入的性能高于乱序插入的性能，至于为什么呢，我们将在这一小节详细讲解它的底层原理：

在此之前，我们首先需要了解InnoDB存储引擎的数据组织方式：在InnoDB存储引擎中，表数据是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表

在前文讲索引的时候我们有讲解过聚集索引，它的选取规则是在有主键的情况下，默认选择主键为聚集索引，也就是说，行数据存储在主键构成的索引的B+Tree中，如下图所示：

而索引构成的B+Tree在叶子结点顺序存放，也就是说：表数据是根据主键顺序组织存放的

此处，每一个结点，不管是分支结点还是叶子结点都是存储在一个页中，也就是我们之前提到的逻辑存储结构：

那么插入一条数据，在逻辑存储结构中是什么样的流程呢：

页分裂

顺序插入

对于顺序插入，依次去写数据即可，如果一页的空间不足就去申请下一页的空间，并用双向指针连接，这就是主键顺序插入

主键顺序插入基本上就是如果当前的最后一页有空间则填入，如果空间不足就放在下一页的空间使用双向链表连接保证它的有序

乱序插入

现在有两页写满了的数据：

如果我们不是顺序插入，此时插入了一条主键为50的数据，此时就会出现页分裂：找到第一页的后半部分23,47申请新的一页放进去，然后把50放在新的一页的最后：

然后重新排列三页的位置：1#page <==> 3#page <==> 2#page

所以，其实我们可以发现，相较于顺序插入，乱序插入的过程更加复杂、繁琐，这种现象我们称之为页分裂，因此在插入的时候最好是按照主键顺序插入

页合并

有页分裂，自然也有页合并，否则，对于固定大小的一页来说，如果一页的空间利用率不高，将会造成冗余的内存占用，那么什么时候会出现业合并呢？

首先谈谈删除记录时，页中数据的变化，其实它有点类似于逻辑删除，在删除一条记录的时候，在实际上没有被物理删除，只是记录了被标记为删除，并且它的空间被允许其他记录声明使用，但是什么时候会被真正物理删除了，那就是业合并的时候：

当页中的记录达到MERGE_THRESHOLD（默认为50%） 的时候，InnoDB存储引擎会开始寻找两边的页，是否能够达到合并的条件，如果能就会产生业合并，以达到优化空间的目的：

对于这种情况：

第二页的数据删除超过了一半，而在比对的时候，与前一页无法合并，但是能和第二页合并，于是就合并了两页的数据：

其中MERGE_THRESHOLD（默认为50%） 是可以自行设置的

主键设计原则

有了上面的前置知识，我们能总结出四点主键设计的原则，帮助我们在设计主键时避坑

尽量降低主键的长度

对于一张表来说，主键索引只有一个，但是会有很多个二级索引，如果说索引的长度比较长，二级索引比较多，那么在二级索引的叶子结点处会占用大量的磁盘空间，而且在搜索的时候会耗费更多的磁盘IO

尽量顺序插入

插入数据的时候尽量选择顺序插入，并选用AUTO_INCREMENT这种自增主键，这个我们在页分裂中有详细讲解

尽量不要使用自然主键

尽量不要使用UUID做主键或者其他自然主键，比如身份证号这种，我们每次生成的UUID都是无序的，那么就会导致在插入的时候产生乱序的插入，同样，UUID也比较长

尽量不要修改主键

业务操作的时候，尽量少修改主键，因为会伴随着索引结构的修改，不过在一般的业务里面，也没人改主键吧

3?? Order by 优化

对于MySQL中的排序有两种方式，那可能有朋友就疑惑了，那排序不就Order by嘛，哪来的两种方式，实际上这里的两种方式指的是底层实现的两种方式：

Using filesort

通过表的索引或者全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序

Using index

通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为using index，不需要额外排序，操作效率高。

我们不妨来猜一猜一下几组情况的索引使用情况，已知存在联合索引age,phone，问下面哪些SQL查询使用到了索引，哪些没有使用到：

1. EXPLAIN SELECT id,age,phone from tb_user order by age
2. EXPLAIN SELECT id,age,phone from tb_user order by age,phone
3. EXPLAIN SELECT id,age,phone from tb_user order by age desc ,phone desc
4. EXPLAIN SELECT id,age,phone from tb_user order by phone,age
5. EXPLAIN SELECT id,age,phone from tb_user order by age asc ,phone desc

第一个，按照最左前缀法则，联合索引的最左边是age，因此使用了索引排序

第二个，使用联合索引进行排序，毋庸置疑

第三个，如果二者都查倒序排序，此时尽管还是使用了索引，但是多了一个Backward index scan，也就是说从索引的最后面开始扫描

我们只需要从最后那个叶子结点往回扫描即可

第四个，如果说联合索引的顺序反了，我们在讲最左前缀法则的时候，尽管顺序反了，索引也是能够使用了，是因为那个是 where 条件，没有先后顺序，只有书写顺序，但是对于order，书写顺序就代表了先后顺序，先对哪个进行排序。

第五个，在创建索引的时候，默认按照升序往后走，也就是说先按照age进行升序排列，再按照phone进行升序排列，而此处查找的时候，按照age升序排序，按照phone降序排序，因此就会不完全使用索引。

这张图其实能帮助我们很好的理解为什么不能一个升序一个降序，索引无法按照这个去排列

这里也说了，在创建索引的时候我们默认按照升序排序，那我们按照降序排序创建索引应该怎么创建呢？ 其实只需要在字段的后面加上asc / desc即可：

CREATE INDEX idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc)

在创建结束后，我们再次去查询，得到的就是使用索引排序了：

总结

1. 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序的时候，也遵循最左前缀法则。
2. 尽量使用覆盖索引，减少回表查询
3. 多字段排序的时候，注意联合索引在创建时的规则
4. 如果不可避免出现FileSort，我们可以适当增加排序缓冲区的大小sort_buffer_size，因为如果缓冲区满了，它就会去磁盘空间进行排序，效率很低

4?? Group by 优化

与Order by相比，其实二者很像，因为二者都是需要排序，但是Group by多了一个分组

它使用索引的条件是，也就是按照索引进行分组的时候，但是有一个情况是和联合索引有一些出入的：

对于这种情况，我们通过Explain分析可以发现，这个居然使用到了索引，原因是这里有使用到profession作为查询条件，然后根据年龄进行分组

总结

到这里，本文所分享的10个高级sql写法就全部介绍完了，希望对大家日常开发 sql 编写有所帮助，喜欢的朋友们可以点赞加关注。