作者：韩信子@ShowMeAI

数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40

本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/391

声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处

收藏ShowMeAI查看更多精彩内容

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

编程语言速查表 | SQL 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/99

推荐阅读

数据分析实战系列 ：https://www.showmeai.tech/tutorials/40
机器学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41
深度学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42
TensorFlow数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43
PyTorch数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/44
NLP实战数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45
CV实战数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/46
AI 面试题库系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/48

私藏！资深数据专家SQL效率优化技巧 ⛵的相关教程结束。