GaussDB数据库编程规范-关键词where

1.表查询时，WHERE条件中应包含所有分布键字段等值查询条件，否则将在多个节点上进行查询，影响系统并发度和性能。

2.禁止在WHERE条件相同表字段进行相互比较。

例如如下语句应考虑合理性：

SELECT * FROM t1 WHERE col1 = col1;

应考虑修改为：

SELECT * FROM t1 WHERE col1 IS NOT NULL;

3.禁止WHERE条件涉及隐式数据类型转换。

数据库中进行隐式转换后可能导致无法使用所创建的索引，导致潜在的性能问题。

强烈建议在开发过程中开启GUC参数check_implicit_conversions，并关闭enable_fast_query_shipping，以便检查询语句中是否存在可能带来不良性能影响的隐式数据类型。

SET enable_fast_query_shipping = off;SET check_implicit_conversions = true;

由于隐式数据类型转换检测存在额外的开销，一旦查询语句开发完成后，请关闭check_implicit_conversions参数，并重置enable_fast_query_shipping。

示例：

当不带如下代码不符合规范：

t_tablename表的phonenumber字段为VARCHAR类型（而不是数值类型），以下语句利用phonenumber进行条件过滤时，优化器会将phonenumber隐式转化为bigint类型。

SELECT column1INTO i_l_variable1FROM t_tablenameWHERE phonenumber = 13512345678;

导致两个后果：

1）不能进行DN裁剪，计划下发到所有的DN上执行。

2）计划中不能使用index scan方式扫描数据。

建议修改t_tablename表的phonenumber字段为VARCHAR类型（而不是数值类型）

SELECT column1INTO i_l_variable1FROM t_tablenameWHERE phonenumber = '13512345678';

4.禁止WHERE 条件字段使用表达式或是函数。

对条件字段使用表达式或函数时，索引会失效，同时会对每一行数据进行计算，产生不必要的性能消耗。主要因为非常量的表达式在预处理阶段不能转化为Const值，因此不能用来剪枝，导致查询语句扫描所有的数据。

示例：

如下代码不符合规范：

SELECT income FROM table WHERE abs(income) > ?;SELECT income FROM table WHERE income * 10 > ?;SELECT create_timeFROM tableWHERE date_format(create_time, '%Y­%m­%d %H:%i:%s') = '2009­01­01 00:00:0';

应修改为：

SELECT income FROM table WHERE income > ? OR income < (-1) * ?;SELECT income FROM table WHERE income > ?/10;SELECT create_timeFROM tableWHERE create_time = str_to_date('2009­01­01 00:00:0', '%Y­%m­%d %H:%i:%s');

5.查询条件中与NULL做比较时，禁止使用“！=”比较符，应使用IS NULL或IS NOT NULL。不能写expression=NULL或expression ！= NULL，因为NULL代表一个未知的值，不能通过表达式判断两个未知值是否相等。

6、查询条件中禁止对索引字段使用“!= ”比较符，避免索引失效。

7.在where子句中，应当对过滤条件进行排序，把筛选出的记录数较少的条件排在前面。

8.where子句中的过滤条件，尽量符合单边规则。即把字段名放在比较条件的一边，优化器在某些场景下会自动进行剪枝优化。形如col op expression，其中col为表的一个列， op为‘ =’、‘ >’的等比较操作符， expression为不含列名的表达式。

示例：

如下代码不推荐使用，根据time列进行筛选

SELECT id, from_image_id, from_person_id, from_video_id FROM face_data WHEREcurrent_timestamp(6) - time < '1 days'::interval;

建议修改为：

SELECT id, from_image_id, from_person_id, from_video_id FROM face_data where time >current_timestamp(6) - '1 days'::interval;

9.查询条件的索引字段上禁止避免与NULL（IS NULL和IS NOT NULL）进行比较。

10.查询条件的索引字段上避免使用NOT。

11.查询条件的索引字段上避免使用NOT IN。

12.模糊查询LIKE语句，非必要情况下，%不应放在首字符位置。

如果%放在首字符位置，将无法使用索引，会导致全表扫描。

13.WHERE条件中IN的候选子集不易过大，建议不超过500。

说明：查询时，会对IN中每一条数据进行等值比较，开销较大。

如果包含的值为较为固定的值，应考虑创建REPLICATION表，并将候选数据写入表中，然后通过INNER JOIN来实现包含查询。

14.WHERE条件中IN的候选子集不为常量，而是表中的列时，建议改写为子查询。

说明：

在这种情况下，实际上是一个不等值的JOIN，会通过nestloop计划执行。在表过大时执行效率低下，建议修改为等值JOIN的子查询。

示例

如下代码不推荐使用：

SELECT col1, COALESCE(max(col2 - 1), 0)FROM t1, t2WHERE t1.col1 = ANY(VALUES(id1), (id2))GROUP BY col1;

建议修改为：

SELECT col1, COALESCE(max(tmp), 0) FROM((SELECT col1, (col2-1) AS tmpFROM t1, t2WHERE t1.col1 = t2.id1 AND t1.col1 != t2.id2) UNION ALL (SELECT col1, (col2-1) AS tmpFROM t1, t2WHERE t1.col1 = t2.id2)) GROUP BY col1;

15.多使用等值操作，少使用非等值操作。

WHERE条件中的非等值条件（IN、BETWEEN、<、<=、>、>=）会导致后面的条件使用不了索引，因为不能同时用到两个范围条件。