现代网站，性能的瓶颈都围绕着数据库的性能来谈。数据库是存储的核心部件，在日益增长的流量中会凸显数据库的性能瓶颈。从《淘宝技术十年》书中来看，淘宝发展历程中从MYSQL换成了ORACLE又换成了MYSQL集群，每次变换数据库都是因为业务的增长，使得数据库的读写效率达到了瓶颈。作为互联网公司最受欢迎的数据库MYSQL，它有自己独特的魅力：轻便、社区版免费、可做集群等，即便是它拥有这么多特性和优势，我们开发人员也只是觉得它的优势只有：便于使用与学习。

　　如果不是身为架构师的开发人员，最经常写到的就是SQL了，一条好的SQL抵得过几百行优化代码。因为程序的各处都在执行SQL，数据库如果执行太多的复杂的SQL，则它可能会卡死，这就意味着你的系统会死掉，有可能丢失大量用户的现在操作，这是灾难性的：别人觉得你的软件不好，丢失了客户。所以，掌握高效SQL的技巧是开发人员的必修课。（虽然我觉得我每天都在写SQL，但是其实在写EXCEL）

　　持久层存储大概有内存和硬盘两种（我自己分的），内存级存储严格来说不算持久化存储，它们大体上使用的是NOSQL，存储的格式是BigTable，key，value型存储，存储的数据为非关系型的，现有的产品是Memcached，Redis，MongoDB。推测是使用哈希表数据结构。而硬盘级别的我认为属于严格的持久化存储了，它们使用结构化查询语言SQL，存储的数据为关系型的，现有的产品为MYSQL，ORACLE，DB2等等。

　　总之，业务程序员（没有贬低，233）写业务的时候，基本上一个需求就是一个数据查询任务，写出慢的SQL，自然有让它变快的能力。唯一的原则就是：不要让数据库做多余的事情。

• CRUD，日常操作

　　作为一个excel工作者（呸），当然是开发出可以供用户使用的excel页面啦。举个栗子，比如用户管理里面的，按不同的条件来查询用户，以及和另一张表共同过滤某些用户数据等。当你的系统做大了，你需要分析用户的行为以促进你的网站业务的增长，比如某种特性的用户（比如购买某种VIP）增长得很快，那么你需要去查询他们最多购买的产品、感兴趣的产品、以及消费区间等等。这其实都是查询语句的应用场景，而且在互联网企业中，查的操作是十分频繁的。

　　对于SQL的语句来一个范式，那大概是：insert/delete/select/update 字段操作 from 表 where 筛选条件。虽然字段操作部分各有区别，但是重点在于where子句的编写，因为它的编写决定你SQL的执行时间。

　　insert

insert into 表名(字段) values(字段值)

　　写操作的执行应该是不算频繁的，对于大多数CRM或者ERP来说，这条语句已经足够了。如果插入多条，那就执行多次吧。

　　delete

delete from 表名 where 条件

　　删除操作是一种微妙复杂的操作，它不会影响系统性能，但是多表关联的时候，删除需要格外小心，程序中有可能根据某表的某些字段去查这个表的某列数据，你删除掉了，就可能报空异常。所以在设计表和程序的时候，需要考虑一种弱耦合的策略。

　　update

update 表名 set 字段1=值1，字段2=值2... where 筛选条件

　　更新操作也是一种微妙复杂的操作，系统性能的影响是有可能的，如果高并发写操作，由于博主缺少经验，不是很能想象这种场景处理方式（12306好像就是高读写）。更新的关键是，关联数据字段id不能随意更改，类似于指针丢失的概念。

　　select

select 字段名 from 表名 where 筛选条件

　　查操作十分的花式，你的产品经理会让你各种方式去筛选数据，因为互联网公司比较在意的是某些条件的数据的价值。再举个栗子，我们需要知道哪些用户是付费的、哪些用户是免费的、那些用户是忠实的、那些用户是活跃的等等，这些条件导致where字句变化多端。在系统有十分多查操作的时候，你的数据量很大，select语句有可能就会卡死数据库。所以，在写select的时候，把需要的字段拿出来就好了，避免写select *，如果你经常select *，那我不知道你会不会被主管打死。（其实我设想，数据库在筛选数据的时候应该是根据where筛选，耗时的是where的计算，而select * 大概是消耗传输带宽，不知道设想得对不对）。提高查询效率大概就只有合理应用索引这个方法了。如果数据量再大，就分库分表什么的了。

• 源数据的处理

　　假设查询一张表，到前台时候需要把数据包装一下，在不需要二次查询的时候，不想让前台看到字段名为key的json数据，那么有可能需要遍历后重新put进Map中，这样就有些无谓操作了。

　　1.as能帮到你

 　  如果你的表是，什么USERNAME，PASSWORD这样全大写的字段，那你在select的时候可以as 别名。

select USERNAME as username，PASSWORD as password，EMAIL as email from USER；

　　如果不写as，后面跟着另一个字符串的话默认也会变成别名。别名的作用在联合查询中也很有用处。

select a.字段1 as 字段1别名，b.字段2 as 字段2别名 from 表A as a ，表B as b where 筛选条件

　　联合查询中用别名来区分一个SQL中的字段是属于哪个表中的。

　　2.活用常用数据库函数

　　有些表需要记录最后操作时间，如果在服务器语言中执行插入时候获取当前时间，是不是感觉有些别扭。可以使用now()函数。数据库会将当前数据库时间作为datetime类型写入。

　　像某些计算查到内存里计算显得有些别扭，所以记得使用sum()求和和avg()求平均值。（是不是真的像做excel一样）

　　count()这个函数是十分常用了，计算总共多少条数据。

　　max（）、min（）也十分实用。

　　Date_Format()日期转换，少了我在内存中转换的一步，拿来直接用，不过要记得这个返回的会是字符串类型，如果你要使用Date类型，那得在服务器中转换。

　　cast(表达式 as decimal)算是很实用的取整函数了，有了它可以少一步在内存中转换。

　　所以写一条SQL可以长得很恶心，为了从源数据中拿到马上能用的数据。

select sum(字段1) as 字段1别名，cast(avg(字段2) as decimal) as 字段2别名，Date_Format(字段3,"%Y-%m-%d") as 字段3别名 from 表名 where 筛选条件

　　但是从程序上来说，拿到的数据会很爽。

　　3.多条数据处理

　　博主一度陷入多条数据不会处理的境地，比如一张订单表，需要你分页查询（按用户，按日期，都可以），这回需要什么鬼实现方式？刚开始我想的是查到内存里然后进行计算，某些数据被剔除掉，这会造成你limit语句是个假分页……也就是查出10条，过滤掉了一些，页面上每页显示都不到10条，并且参差不齐。

　　这时候我想起大学时候某位前辈说的，一行SQL胜过千万行程序。使用group by就好了。

select sum(订单金额) ，用户编号  from 订单表 where 条件 group by 用户编号 limit n,m

　　这样就是聚合翻页了，按照用户编号分组的。

　　如果你要筛选订单金额大于某个值的数据呢？头疼，又去内存里遍历？使用having。

sselect sum(订单金额) as 订单金额别名，用户编号  from 订单表 where 条件 group by 用户编号 having 订单金额别名 > a and 订单金额别名 < b limit n,m

　　4.升序、降序

　　小儿科，order by 某字段 （desc）。这个主要还有一个，比如我想计算用户的购买记录，需要带上时间的。

select sum(购买总额)，时间 from 订单表 where 条件

　　这样你出来的时间，会是最早那条。（反正不准）

　　为了保证统计的总数的时候，同时拿到最新的那条购买时间，这么写就好了。

select sum(购买总额)，max(时间) from 订单表 where 条件

• 联合查询

　　用得很少，因为现在的架构比较提倡单表弱耦合查询，因为联合查询的SQL很难读，并且一次join就要多算一个表，大概是连乘的复杂度。

　　A left join B，左联合，表示以左表为基准，无论B有没有数据，A都会按照where条件查询完毕。结果相当于B集合除去A与B的交集。（图我就不画了）

　　A right join B，右联合，表示以右表为基准。集合里相当是A除去A与B的交集。

　　A inner join ，交集。

　　join都可以后面加个on表示集合运算的条件。

 　  举个例子

select a.字段1,b.字段2 from 表A as a inner/left/right join 表B as b on(a.id=b.id)

　　就是以a为中心，连接b表查询。

　　在联合查询中，一般会以某表为中心表，散发式连接多表进行信息筛选。

　　模拟一个业务环节，有一张用户表，用户会员信息表，用户订单表。可以查什么数据呢？这就很复杂了，比如查询还在会员期内的会员购买订单的金额、非会员的购买金额、未付款的订单金额等等。CRM系统的需求十分的变化多端，为的就是分析用户的行为从而增加软件的收入。

CREATE TABLE `USER` (
  `GMT_CREATE` datetime NOT NULL,
  `GMT_MODIFIED` datetime NOT NULL,
  `USER_ID` varchar(64) CHARACTER SET latin1 NOT NULL,
  `USER_NAME` varchar(64) CHARACTER SET latin1 DEFAULT NULL,
  `USER_PASSWORD` varchar(64) CHARACTER SET latin1 DEFAULT NULL,
  `USER_EMAIL` varchar(64) CHARACTER SET latin1 DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`USER_ID`),
  UNIQUE KEY `USER_ID_UNIQUE` (`USER_ID`),
  KEY `USER_ID` (`USER_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `USER_MEMBER` (
  `GMT_CREATE` datetime DEFAULT NULL,
  `USER_ID` varchar(64) NOT NULL COMMENT ‘会员id‘,
  `MEMBER_START` datetime NOT NULL COMMENT ‘会员开始时间‘,
  `MEMBER_END` datetime NOT NULL COMMENT ‘会员结束时间‘,
  `MEMBER_RANK` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT ‘会员等级‘,
  PRIMARY KEY (`USER_ID`),
  UNIQUE KEY `USER_ID_UNIQUE` (`USER_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘会员信息‘;

CREATE TABLE `USER_ORDER` (
  `GMT_CREATE` datetime DEFAULT NULL,
  `ID` int(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `USER_ID` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT ‘用户id‘,
  `ORDER_PRICE` varchar(45) DEFAULT NULL COMMENT ‘订单金额‘,
  `STATUS` varchar(45) DEFAULT NULL COMMENT ‘订单支付状态‘,
  PRIMARY KEY (`ID`),
  KEY `uid` (`USER_ID`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘用户订单‘;

　　添加了一些数据。

　　举个例子，我想查在期内的用户消费量，说着简单，写着就复杂了。

select a.USER_ID ,a.USER_NAME ,sum(c.ORDER_PRICE) from USER as a inner join USER_MEMBER as b on(a.USER_ID = b.USER_ID and MEMBER_END > now()) inner join USER_ORDER as c on(a.USER_ID = c.USER_ID and c.STATUS = ‘yes‘) group by a.USER_ID

• 结语

　　　　经过实际开发的洗礼，深深的认识到写SQL的重要性，高效的SQL使得程序也变得简洁，对于SQL结果集的数据处理也是要小心的，一不注意就会报空指针异常。作为一名走向资深EXCEL开发的工程师来说（呸），确实，SQL是基础中的基础，在此做一个阶段性的总结。

结合业务，精炼SQL