💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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所有的数据相关工作人员，包括数据开发、数据分析师、数据科学家等，多多少少会使用数据库，我们很多的业务数据也是存放在业务表中。但即使是同一个需求，不同人写出的 SQL 效率上也会有很大差别，而我们在数据岗位面试的时候，也会考察相关的技能和思考，在本篇文章中，ShowMeAI将给大家梳理 SQL 中可以用于优化效率和提速的核心要求。

关于 SQL 的基础技能知识，欢迎大家查阅ShowMeAI制作的速查表：

📘 编程语言速查表 | SQL 速查表

💡 1）使用正则regexp_like代替LIKE

如下例所示，当我们要进行模糊匹配的时候（尤其是匹配项很多的时候），我们使用regexp_like代替LIKE可以提高效率。

💦 低效代码

SELECT *
FROM phones
WHERE
    lower(name) LIKE \'%samsing&\' OR
    lower(name) LIKE \'%apple&\' OR
    lower(name) LIKE \'%htc&\' OR

💦 高效代码

SELECT *
FROM phones
WHERE
    REGEXP_LIKE(lower(name),\'samsung|apple|htc\')

💡 2）使用regexp_extract代替 Case-when Like

类似的，使用regexp_extract代替Case-when Like可以提高效率。

💦 低效代码

SELECT *
CASE
    WHEN concat(\' \', name, \' \') LIKE \'%acer%\' then \'Acer\' 
    WHEN concat(\' \', name, \' \') LIKE \'%samsung%\' then \'Samsung\'
    WHEN concat(\' \', name, \' \') LIKE \'%dell%\' then \'Dell\'
AS brand
FROM laptops

💦 高效代码

SELECT
      regexp_extract(name,\'(acer|samsung|dell)\')
AS brand
FROM laptops

💡 3）IN子句转换为临时表

但我们进行数据选择时候，有时候会用到in作为条件选择，如果我们的候选项非常多，那利用临时表可能会带来更好的效率。

💦 低效代码

SELECT *
FROM table1 as t1
WHERE
     itemid in (3363134, 5343, 5555555)

💦 高效代码

SELECT *
FROM table 1 as t1
JOIN (
      SELECT
           itemid
      FROM (
            SELECT
                 split(\'3363134, 5343, 5555555\') as bar
           )
           CROSS JOIN
                   UNNEST(bar) AS t(itemid)
      ) AS table2 as t2
ON
  t1.itemid = t2.itemid

💡 4）将 JOIN 的表从大到小排序

当我们要进行表关联（join）的时候，我们可以对表基于大小进行一个排序，把大表排在前面，小表排在后面，也会带来效率的提升。

💦 低效代码

SELECT *
FROM small_table
JOIN large_table
ON small_table.id = large_table.id

💦 高效代码

SELECT *
FROM large_table
JOIN small_table
ON small_table.id = large_table.id

💡 5）使用简单的表关联条件

如果我们要基于条件对两个表进行连接，那条件中尽量不要出现复杂函数，如果一定需要使用，那我们可以先用函数对表的数据处理产出用于连接的字段。

如下例中，我们对a和b表进行连接，条件是b表的「年」「月」「日」拼接后和a表的日期一致，那粗糙的写法和优化的写法分别如下：

💦 低效代码

SELECT *
FROM table1 a
JOIN table2 b
ON a.date = CONCAT(b.year, \'-\', b.month, \'-\', b.day)

💦 高效代码

SELECT *
FROM table1 a
JOIN (
     SELECT name, CONCAT(b.year, \'-\', b.month, \'-\', b.day) as date
     FROM table2 b
) new
ON a.date = new.date

💡 6）分组的字段按照类别取值种类数排序

如果我们需要对数据按照多个字段分组，尤其是字段中有id类这种取值非常多的类别字段，我们应当把它排在最前面，这也可以对效率有一些帮助。

💦 低效代码

SELECT 
  main_category,
  sub_category,
  itemid
  sum(price)
FROM
  table1
GROUP BY
  main_category, sub_category, itemid

💦 高效代码

SELECT 
  main_category,
  sub_category,
  itemid
  sum(price)
FROM
  table1
GROUP BY
  itemid, sub_category, main_category

💡 7）避免 WHERE 子句中的子查询

当我们要查询的语句的where条件中包含子查询时，我们可以通过with语句构建临时表来调整连接条件，提升效率，如下：

💦 错误代码

SELECT sum(price)
FROM table1
WHERE itemid in (
         SELECT itemid
         FROM table2
)

💦 好代码

WITH t2
     AS (SELECT itemid
         FROM   table2)
SELECT Sum(price)
FROM   table1 AS t1
       JOIN t2
         ON t1.itemid = t2.itemid 

💡 8）取最大直接用Max而非Rank后取第1

这一条很好理解，如果我们要取某字段最大取值，我们直接使用 max，而不要用 rank 排序后取第 1，如下代码所示：

💦 低效代码

SELECt *
FROM (
     SELECT userid, rank() over (order by prdate desc) as rank
     FROM table 1
)
WHERE ranking = 1

💦 高效代码

SELECT userid, max(prdate)
FROM table1
GROUP BY 1

💡 9）其他优化点

• 对于大表，利用approx_distinct()代替count(distinct)来计数。
• 对于大表，利用approx_percentie(metric,0.5)代替median。
• 尽可能避免使用UNION。

参考资料

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来源：https://www.cnblogs.com/showmeai/p/16934844.html
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