当前位置：首页 > web >正文

MySQL数据库——事务、索引和视图

web 2025/9/6 14:53:17

目录

前言

一、事务：数据世界的“保险柜”

1、概述

2、ACID四大特性

3、隔离级别：解决并发冲突

①出现的问题

②解决的方式

二、索引：数据库的“目录”

1、概述

①索引优缺点：

②创建原则：

2、存储引擎

3、索引分类

单列索引

①普通索引

②主键索引

③唯一索引

组合索引（复合索引）

全文索引

三、视图：数据库的“定制窗口”

1、概述

2、优点

3、分类

①简单视图

②复杂视图

4、视图的管理与维护

①查看视图：知道数据库里有哪些视图

②重命名视图：改个更易懂的名字

③修改视图：更新视图的查询逻辑

④删除视图：不用的视图及时清理

5、视图的常用场景

①数据权限控制

②简化复杂查询

③分解复杂查询逻辑

四、数据库优化

1、事务使用建议

2、索引优化

3、查询优化

4、设计优化

前言

在数据库的江湖里

有“三剑客”默默守护着数据安全与查询效率

今天就让我们来看看他们三位怎么个事

一、事务：数据世界的“保险柜”

1、概述

事务就像人一样有“完美主义强迫症”

它不允许出现半吊子情况出现

要么全成功，要么全失败

所以它就是用来应对“操作一般出问题”的情况

事务（Transaction）：

由一系列操作组成的一个执行逻辑单元

操作包括：对数据库表中数据进行访问与更新

一些简单注意事项：

只有DML语句才会产生事务，其他语句不会产生事务
DML语句执行的时候，如果当前有事务，那么就使用这个事务。如果当前没有事务，则产生一个新事务
commit、rollback、DDL语句都可以把当前事务给结束掉

commit和DDL语句：把这个事务给提交了，然后DML操作永久生效

rollback：把这个事务给回滚了，默认回滚到事务开始的状态

mysql默认是开启事务，即 autocommit = 1，自动提交事务。即执行 insert、update、delete操作，立刻提交｡

也就是说，每个SQL语句都被看做一个独立的事务

如果复杂业务需要显示控制事务

可以使用 BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句手动管理事务的生命周期

事务生命周期：

开始(BEGIN)：事务的生命周期始于BEGIN语句的执行。在开始阶段, MySQL会为该事务分配一个唯一的事务ID，并开始记录事务日志
执行(执行SQL语句)：在事务开始后，可以执行多个SQL语句，包括插入(INSERT)、更新(UPDATE)、删除(DELETE)等操作。这些操作会在事务日志中进行记录，但并不会立即影响数据库的实际数据
提交(COMMIT)：当所有SQL语句执行完毕后，可以选择提交事务。提交操作会将事务中的所有修改永久保存到数据库中，并释放相关的锁资源
回滚(ROLLBACK)：在事务执行过程中，如果发生错误或需要取消之前的修改，可以选择回滚事务。回滚操作会撤销事务中的所有修改，恢复到事务开始前的状态
结束(END)：事务的生命周期在提交或回滚后结束。结束阶段会释放所有与该事务相关的资源，并关闭事务日志

示例：模拟转账

-- 开启事务
BEGIN;  -- 方式1
START TRANSACTION;  -- 方式2
SET AUTOCOMMIT=0;  -- 方式3：关闭自动提交，后续操作需手动提交-- 执行转账操作
-- 张三扣100（假设张三id=1，李四id=2）
UPDATE t_account SET balance=balance-100 WHERE id=1;
-- 李四加100
UPDATE t_account SET balance=balance+100 WHERE id=2;-- 提交或回滚
-- 没问题就提交，锁死数据
COMMIT;  -- 转账成功，数据永久生效
-- 出错就回滚
ROLLBACK;  -- 比如李四id输错了，回滚后张三余额不变-- 进阶：设置回滚点
-- 如果事务中有很多操作，想回滚到某个步骤，用SAVEPOINT
BEGIN;
INSERT INTO t_user VALUES(1,'tom',1000);  -- 操作1
SAVEPOINT A;  -- 设回滚点A
INSERT INTO t_user VALUES(2,'zs',2000);  -- 操作2
SAVEPOINT B;  -- 设回滚点B
DELETE FROM t_user;  -- 操作3（不小心删多了）
ROLLBACK TO A;  -- 回滚到A，操作2和3失效，只剩操作1
COMMIT;  -- 最终只保存了tom的数据

注意事项：

rollback to 回滚点

此时事务并没有结束，可以继续回滚（rollback）或提交（commit）

2、ACID四大特性

事务有四个黄金法则，根据英文首字母简称 ACID：

原子性（Atomicity）：操作要么全成功，要么全失败，就像原子一样不可分割
一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库必须保持一致性状态
隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，彼此之间互不干扰
持久性（Durability）：一旦事务提交，对数据的改变就是永久的

简单解释一下：

A：比如转账，张三给李四转 100 元，要么张三扣 100、李四加 100，要么都不变（比如断电了），绝不会出现 “张三扣了钱，李四没收到” 的情况

C：转账前两人总余额是 2000，转账后还是 2000，不会多也不会少

I：张三转账时，李四查自己余额，要么看到转账前的数，要么看到转账后的数，绝不会看到 “正在转的中间数”

D：一旦转账成功，就算数据库崩溃，重启后数据还是对的，钱不会凭空消失

3、隔离级别：解决并发冲突

多人同时查改数据，就可能导致以下三大问题（并发冲突）：

①出现的问题

脏读

会话1 读到了会话2 的数据

比如说抄作业

小明在写数学作业，写的答案是50（还没提交）
你瞟了一看正好看到了
结果小明发现写错了，擦掉改成45了
但是你知道的还是错误的50

读到了别人还没 COMMIT 的数据

不可重复读

在同一事务中，两次读取同一数据，得到内容不同

比如看商品价格：

你看中一件衣服标价100元
你问售货员多少钱，他说“100元”
你觉得有点贵先去别的家看看
这时老板过来把价格改为80元
你转了一圈回来又问售货员，他说“80元”
同一件衣服，你两次问价得到了不同的结果

同一个数据，短时间内查询结果不一样

幻读

同一事务中，用同样的操作读取两次，得到的记录数不相同

比如大学查课

你是学生会查课的同学
拿出花名册开始点名
点完之后数了一遍来了82个人
正准备去汇报时迎面撞上一位拿着咖啡的老师
花名册被洒了的咖啡弄的不成样子只能再点一遍
但是你没有发现教室后面偷偷溜进来的三位同学
重新点完数了一遍变成85个人
你很疑惑：诶？我出现幻觉了吗

同样的查询条件，返回的记录数量变了

②解决的方式

MySQL定义了四种隔离级别用来应对上述三种情况：

隔离级别	脏读（读未提交）	不可重复读（同一事务查两次结果不同）	幻读（同一事务查两次记录数不同）
读未提交（最低）	✅ 允许	✅ 允许	✅ 允许
读已提交	❌ 禁止	✅ 允许	✅ 允许
可重复读（默认）	❌ 禁止	❌ 禁止	✅ 允许
串行化（最高）	❌ 禁止	❌ 禁止	❌ 禁止

不难发现

级别越高安全性越高，但是实时性能也越慢

示例：查看 / 修改隔离级别

-- 查看当前隔离级别
SHOW VARIABLES LIKE '%isolation%';-- 修改为“读已提交”（当前会话生效）
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

注意：

上述修改只在当前会话中生效

想要永久修改需要修改mysql配置文件
-- 恢复成默认隔离级别
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;

二、索引：数据库的“目录”

1、概述

没有目录时，你得一页一页翻

有了目录可以快速锁定页码找到你要的内容

索引(Index)：

是一种数据结构，用于提高数据库表的查询性能

索引可以加速数据的检索，减少查询所需的时间和资源消耗｡

①索引优缺点：

优点：加快数据检索速度,提高查找效率
缺点：占用数据库物理存储空间，当对表中数据更新时，索引需要动态维护，降低数据写入效率

②创建原则：

对where 和 order by 涉及的列上尽量建立索引
-- 没有索引的情况（全表扫描）
SELECT * FROM books 
WHERE title LIKE '%MySQL优化%' 
ORDER BY publish_year;
-- 需要一页页翻阅所有书籍，找到符合条件的再排序-- 有索引的情况
CREATE INDEX idx_title_year ON books(title, publish_year);
-- 直接查目录，快速定位到相关书籍并按顺序排列
更新频繁的列不应设置索引
-- 用户状态频繁变化的表
UPDATE users SET last_login = NOW() WHERE user_id = 1;  -- 每次登录都更新
UPDATE users SET online_status = 1 WHERE user_id = 1;   -- 频繁上下线-- 如果给这些字段建索引
CREATE INDEX idx_last_login ON users(last_login);
CREATE INDEX idx_online_status ON users(online_status);
每次UPDATE / INSERT/DELETE时，数据库需要：

修改数据本身 ✅（必须的）
更新相关索引 ❌（额外开销）

数据量小的表不要使用索引

索引占用额外存储空间，维护成本更高

重复数据多的字段不应设为索引(如性别,只有男和女),重复数据超 15%就不该建索引

也可以简单算一下看看适不适合：

选择性 = 不同值的数量 / 总记录数选择性 > 0.85：非常适合建索引
选择性 0.5-0.85：可以考虑建索引
选择性 < 0.15：不适合建索引

示例：

-- 检查字段选择性
SELECT COUNT(DISTINCT gender) as distinct_values,COUNT(*) as total_records,COUNT(DISTINCT gender) / COUNT(*) as selectivity
FROM users;-- 结果示例：
-- distinct_values: 2
-- total_records: 10000  
-- selectivity: 0.0002  -- 太低了，不适合建索引

2、存储引擎

在 MySQL 中，存储引擎(Storage Engine)是负责处理数据的存储和检索的模块

MySQL 支持多种存储引擎

不同的存储引擎可以在不同的应用场景中提供不同的优势和特性

常见的有：

InnoDB：MySQL 5.5 版本之后的默认存储引擎，适用于需要事务支持和高并发读写操作的应用场景
MyISAM：MySQL 5.5 版本之前的默认存储引擎，它以其简单和高性能而闻名，适用于大量的读操作和只读数据
Memory：或称为 Heap存储引擎，将数据存储在内存中，提供了非常快速的读写性能，但是，由于数据存储在内存中，重启服务器或断电会导致数据丢失，Memory 引擎适用于临时数据存储和高速缓存等场景

InnoDB用的底层数据结构是 B+树

为什么不用哈希、二叉树哪些呢？

哈希索引：像查字典的 “部首目录”，精确匹配快，但范围查询（比如 “薪水 > 5000”）直接歇菜，因为哈希值是无序的，无法进行大小比较。
二叉树：数据多了会变成 “歪脖子树”（像链表），查最后一个数据要遍历所有节点，慢得很。
B + 树：多叉树，每个节点中可以存储多个数据，且每个节点中数据是有序的，树的高度值更小，查询效果更高。查范围（比如 “id 10-20”）直接扫叶子节点的双向链表，又快又稳，还能减少磁盘 IO

不过 B+树也有弊端：

范围查找效率不高,比如查询 [20,39]
查询效率不稳定:离根节点近则查询快,远则慢
树高度还有下降空间（数据库优化方向，让树更矮胖，提高查询性能，但是会牺牲内存空间）

3、索引分类

按功能划分：

常用：单列索引（普通索引、主键索引、唯一索引）组合索引、全文索引

了解：空间索引、其他索引

单列索引

①普通索引

语法：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tb_name [(
字段1 数据类型 [约束条件] [默认值] [COMMENT '注解'], 
字段2 数据类型 [约束条件] [默认值] [COMMENT '注解'], 
字段3 数据类型 [约束条件] [默认值] [COMMENT '注解'],
[表约束条件]
index index_name(col_name...)
)][engine=innodb] [default charset=utf8];或
create index index_name on tb_name(col_name);或
alter table tb_name add index index_name(col_name);

示例1：创建教师表，指定普通索引

create table tea(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int,
index index_name(name)
);

示例2：创建教师表之后构建索引

create table tea1(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int
);
create index index_name on tea1(name);

示例2：创建教师表之后构建索引

create table tea2(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int
);
alter table tea2 add index index_name(name);

查看xxx数据库中的全部索引

select *
from mysql.innodb_index_stats
where database_name='xxx';

②主键索引

创建表时，MySQL会自动在主键列上建立一个索引

具有唯一性，不允许为NULL

示例：创建教师表，设置id为主键索引

create table tea4(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int
);或
create table tea4(
id int,
name varchar(20),
age int
);
alter table tea4 add primary key(id);

③唯一索引

和普通索引类似，不同点：

索引列的值必须唯一，但允许为NULL，如果是组合索引，列值的组合必须唯一

示例：

create table tea3(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int,
unique index_name(name)
);或
create table tea3(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int
create unique index index_name on tea3(name);或
create table tea3(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int
);
alter table tea3 add unique index_name(name);

组合索引（复合索引）

多个列一起建索引，遵循 “最左原则”

示例：创建教师表，设置id和名字为组合索引

create table tea5(
id int,
name varchar(20),
age int,
index index_name(id,name)
);或
create table tea5(
id int,
name varchar(20),
age int
);
create index index_name on tea5(id,name);或
create table tea5(
id int,
name varchar(20),
age int
);
alter table tea5 add index index_name(id,name);

注意：

以现在的索引是（id，name）这个顺序为例

where id=1 可以使用索引，条件里面必须包含索引前面的字段才能够进行匹配
where name='张三' 不可以使用索引（如果索引是（name，id）就可以）
where name='张三' and id=12 可以使用索引，mysql本身就有一层sql优化，他会根据sql来识别出来该用哪个索引
where id=12 and name='张三' 可以使用，顺序一致

全文索引

文本搜索专用，关键字 fulltext

要求：

MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索
MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引
只有字段的数据类型为 char､varchar､text 及其系列才可以建全文索引
数据量较大时，先将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用create index创建fulltext索引，要比先建立一张表(包含fulltext索引)，然后再将数据写入的速度快很多

为什么要全文索引？

like + % 在文本比较少时是合适的，但是对于大量的文本数据检索，是不可想象的｡
全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍，速度不是一个数量级，但是全文索引可能存在精度问题｡

示例（创建）：创建表Poetry，收录诗歌

create table Poetry(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
content text,
fulltext(content)
);-- 或
create table Poetry(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
content text
);
create fulltext index index_content on Poetry(content);-- 或
create table Poetry(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
content text
);
alter table Poetry add fulltext index_content(content);

示例（搜索）：基于全文检索查询含有And内容

MATCH(字段列表) AGAINST(搜索内容 [搜索模式])

select *
from Poetry
where match(content) against('And');

注意：

AGAINST必须与MATCH()函数配合使用

三、视图：数据库的“定制窗口”

1、概述

视图是 “虚拟表”，不是真的存数据，而是保存一条查询语句

它是基于一个或多个表的查询结果构建而成的

视图提供了一种方便和灵活的方式来处理复杂查询、控制数据访问和重用查询逻辑

语法：

CREATE [OR REPLACE] VIEW view_name [(字段列表)]
AS
select语句
[WITH [CASCADED |LOCAL] CHECK OPTION]

select语句

表示一个完整的查询语句，将查询记录映射到视图中

[with [cascaded | local] check option]

可选项，表示更新视图时要保证在该视图的权限范围之内

2、优点

简化查询：复杂的多表联查，保存成视图后，下次直接SELECT * FROM 视图名，不用再写长 SQL。
数据安全：不同角色看不同视图，销售看不到成本，实习生看不到核心客户。
减少冗余：多个地方用同一查询逻辑，只需要维护一个视图

-- 创建视图：只包含员工编号和姓名
CREATE VIEW v_emp_basic AS
SELECT id, name FROM emp;-- 销售人员查询时，只能看到视图中的数据，看不到薪水
SELECT * FROM v_emp_basic;

3、分类

①简单视图

只关联一张表，查询逻辑简单（无聚合、无多表 join、无函数计算）

数据能 “双向同步”—— 修改视图会同步到原表，修改原表也会同步到视图

案例：单表视图的创建与更新

第一步：先建基础表emp和dept

-- 部门表
CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(20)  -- 部门名：java、bigdata、web
);
INSERT INTO dept VALUES(1,'java'),(2,'bigdata'),(3,'web');-- 员工表（含外键关联部门）
CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(20),salary DOUBLE,  -- 敏感字段：薪水dept_id INT,FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(id)
);
INSERT INTO emp VALUES(1,'lisi',3000,1),(2,'wangwu',3200,1),(3,'zhansan',2800,1);

第二步：创建简单视图（只查emp表的id和name）

创建简单视图（只查emp表的id和name）

第三步：操作视图，观察与原表的同步

-- 1. 查视图：只能看到id和username，看不到salary
SELECT * FROM v_emp_simple;
-- 结果：
-- id | username
-- 1  | lisi
-- 2  | wangwu
-- 3  | zhansan-- 2. 插入视图：会同步到emp表
INSERT INTO v_emp_simple VALUES(4,'zhaoliu');
-- 查原表emp：新增了id=4、name=zhaoliu，salary和dept_id为NULL
SELECT * FROM emp;-- 3. 更新视图：同步到emp表
UPDATE v_emp_simple SET username='zhaosi' WHERE id=4;
-- 查原表emp：id=4的name变成zhaosi-- 4. 删除视图数据：同步删除emp表数据
DELETE FROM v_emp_simple WHERE id=4;
-- 查原表emp：id=4的记录被删除

②复杂视图

基于多表 join、聚合函数（SUM/COUNT）、子查询等复杂逻辑构建的视图

不支持更新（因为数据来自多个表，无法确定该修改哪个原表），只能用于查询

案例：多表关联的复杂视图

需求：创建视图，显示员工姓名、所属部门名、薪水（关联emp和dept表）

第一步：创建复杂视图

CREATE VIEW v_emp_dept AS
SELECT CONCAT(e.name, '(', d.name, ')') AS username,  -- 拼接员工名+部门名（如lisi(java)）e.salary,e.dept_id,d.name AS dept_name
FROM emp e
JOIN dept d ON e.dept_id = d.id;  -- 多表join

第二步：查询视图（正常使用）

SELECT * FROM v_emp_dept;

第三步：尝试更新视图（报错）

-- 试图修改拼接后的username，报错
UPDATE v_emp_dept SET username='jack(java)' WHERE dept_id=1;
-- 错误信息：ERROR 1348 (HY000): Column 'username' is not updatable

为什么不能更新？

因为username是e.name和d.name拼接的结果

数据库不知道该修改emp表的name，还是dept表的name

而且视图来自多表 join，更新逻辑不明确，所以 MySQL 直接禁止

文档明确的 “不可更新视图” 场景

只要视图包含以下任意一种结构，就不能更新：

聚合函数（SUM/COUNT/AVG/MAX/MIN）；
DISTINCT（去重）；
UNION/UNION ALL（合并结果集）；
多表JOIN；
GROUP BY/HAVING（分组统计）；
选择列表中的子查询；
数学表达式（如salary*12）；
常量视图（如CREATE VIEW v_const AS SELECT 'briup' AS company;）

4、视图的管理与维护

①查看视图：知道数据库里有哪些视图

-- 方法1：查看当前数据库所有表和视图（视图会和表一起显示）
SHOW TABLES;
-- 结果中，视图名（如v_emp_simple）和表名（如emp）并列，可通过后续命令区分-- 方法2：查看视图的定义（最实用，知道视图是怎么建的）
SHOW CREATE VIEW v_emp_dept;
-- 会显示创建视图的完整SQL语句，方便排查问题-- 方法3：从系统表查询，明确区分视图和表
SELECT TABLE_NAME, TABLE_TYPE 
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES 
WHERE TABLE_SCHEMA = '你的数据库名'  -- 替换成你的库名，比如briupAND TABLE_TYPE = 'VIEW';  -- 只查视图

②重命名视图：改个更易懂的名字

-- 语法：RENAME TABLE 旧视图名 TO 新视图名
RENAME TABLE v_emp_simple TO v_emp_basic_info;
-- 重命名后，用新名字调用
SELECT * FROM v_emp_basic_info;

③修改视图：更新视图的查询逻辑

如果业务需求变了（比如视图要加个dept_id列），不用删了重建，直接修改：

-- 语法：ALTER VIEW 视图名 AS 新的SELECT语句
ALTER VIEW v_emp_basic_info AS
SELECT id, name, dept_id FROM emp;  -- 新增dept_id列-- 查修改后的视图：多了dept_id列
SELECT * FROM v_emp_basic_info;

④删除视图：不用的视图及时清理

-- 语法：DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名
DROP VIEW IF EXISTS v_emp_dept;  -- IF EXISTS：避免视图不存在时报错

5、视图的常用场景

①数据权限控制

销售人员：只能看员工的id、name、dept_id，看不到salary；
部门经理：能看本部门员工的id、name、salary；
高管：能看所有员工的完整数据

解决方案：给不同角色建不同视图，不用修改代码，只需控制视图权限：

-- 给销售人员的视图（无salary）
CREATE VIEW v_sales_emp AS SELECT id, name, dept_id FROM emp;-- 给部门经理的视图（只看本部门，假设经理是java部门，dept_id=1）
CREATE VIEW v_manager_emp AS 
SELECT id, name, salary FROM emp WHERE dept_id=1;-- 给高管的视图（完整数据）
CREATE VIEW v_admin_emp AS SELECT * FROM emp;

②简化复杂查询

如果经常需要查 “员工 + 部门 + 薪水等级”（关联emp、dept、salgrade三张表）

每次写长 SQL 很麻烦，用视图封装：

-- 创建复杂视图：关联三张表
CREATE VIEW v_emp_full_info AS
SELECT e.id,e.name,d.name AS dept_name,s.name AS sal_grade  -- 薪水等级（来自salgrade表）
FROM emp e
JOIN dept d ON e.dept_id = d.id
JOIN salgrade s ON e.salary BETWEEN s.minsal AND s.maxsal;-- 下次查询只需一行
SELECT * FROM v_emp_full_info;

③分解复杂查询逻辑

如果有一个超复杂的查询（比如多表 join + 子查询 + 聚合）

可以拆成多个简单视图

逐步组合，降低难度。
比如 “查各部门平均薪水及等级”，可以拆两步：

先建 “部门平均薪水” 视图；
再关联 “薪水等级表” 建最终视图

-- 步骤1：部门平均薪水视图
CREATE VIEW v_dept_avg_sal AS
SELECT dept_id, AVG(salary) AS avg_sal 
FROM emp GROUP BY dept_id;-- 步骤2：关联薪水等级，得到最终视图
CREATE VIEW v_dept_sal_grade AS
SELECT d.name AS dept_name,v.avg_sal,s.name AS sal_grade
FROM v_dept_avg_sal v
JOIN dept d ON v.dept_id = d.id
JOIN salgrade s ON v.avg_sal BETWEEN s.minsal AND s.maxsal;

四、数据库优化

1、事务使用建议

事务不宜过长，尽快提交以释放锁资源
合理设置隔离级别，平衡一致性和性能
对于只读操作，考虑使用较低的隔离级别

2、索引优化

给WHERE/ORDER BY涉及的列建索引
用组合索引代替多个单列索引（比如(dept_id, salary)比单独建两个索引好）

3、查询优化

尽量不使用 NULL

通常索引字段不存在NULL

IS NULL或者IS NOT NULL 会导致索引无法使用，进而导致查询性能低下

别用SELECT *，只查需要的列
避免LIKE '%关键词%'（用全文索引代替）
用EXISTS代替IN（子查询更快）
减少子查询

执行子查询时，会创建临时表，查询完毕后再删除它，所以子查询的速度会受到影响

避免排序

有些时候，数据库会暗中排序，比如这些：

group by 子句
order by 子句
聚合函数(sum､count､avg､max､min)
distinct
集合运算符(union､intersect､except)
窗口函数(rank､row_number等)

所以：

能写在 WHERE 子句里的条件不要写在 HAVING 子句里｡
如果需要对两张表的连接结果进行去重，可以考虑使用exists代替distinct，以避免排序