以下是一些在 SQL 编写中容易踩坑的写法和情况：
一、隐式类型转换
问题
当在查询条件中对数据类型不匹配的值进行比较时，数据库可能会进行隐式类型转换，这可能导致意外的结果或性能问题。
示例
假设有一个 users
表，其中 user_id
列是整数类型，而您执行以下查询：
SELECT * FROM users WHERE user_id = '1';
在这里，您将字符串 '1'
与整数列进行比较，数据库可能会尝试将字符串转换为整数来执行比较，但如果表中存在无法转换的值（例如非数字字符串），可能会产生错误或意外的结果。
二、多表连接条件错误
问题
当连接多个表时，如果连接条件不准确，可能会导致产生大量的笛卡尔积，返回错误或过多的结果。
示例
假设有 orders
表（order_id
，customer_id
）和 customers
表（customer_id
，customer_name
），如果您错误地编写连接查询如下：
SELECT * FROM orders JOIN customers;
没有指定连接条件，就会产生笛卡尔积，导致结果行数是两个表行数的乘积，这通常不是您想要的结果。
三、子查询性能问题
问题
某些情况下，子查询如果没有正确优化或设计，可能会导致性能下降，特别是相关子查询（子查询引用了外部查询的表）在大数据量下可能会非常慢。
示例
假设有 products
表（product_id
，category_id
，price
），以下是一个相关子查询的示例：
SELECT * FROM products p
WHERE p.price > (
SELECT AVG(price) FROM products p2 WHERE p2.category_id = p.category_id
);
对于大型数据集，这种相关子查询可能会执行效率低下。
四、忽略索引
问题
如果在查询条件中使用的列没有建立合适的索引，或者查询方式导致数据库无法使用已有的索引，会导致全表扫描，降低查询性能。
示例
假设有一个大型的 transactions
表（transaction_id
，transaction_date
， amount
），如果您经常执行以下查询但没有在 transaction_date
列上建立索引：
SELECT * FROM transactions WHERE transaction_date = '2024-07-19';
数据库将进行全表扫描来查找匹配的行，随着数据量的增加，查询速度会变得非常慢。
五、使用 NOT IN
与空值
问题
当在 NOT IN
子句中，子查询返回包含空值的结果集时，可能会得到意外的结果。
示例
假设有 orders
表（order_id
，customer_id
）和 cancelled_orders
表（order_id
），执行以下查询：
SELECT * FROM orders WHERE order_id NOT IN (SELECT order_id FROM cancelled_orders);
如果 cancelled_orders.order_id
列中存在空值，那么即使某个 orders.order_id
不在非空的子查询结果中，只要子查询结果中有空值，该 orders
行也不会被返回。
六、LIMIT
和 OFFSET
的性能
问题
在分页查询中，如果偏移量（OFFSET
）很大，随着页数的增加，查询性能可能会急剧下降。
示例
假设您有一个查询，每页显示 10 条记录，当您要获取第 100 页（OFFSET = 990
）时：
SELECT * FROM large_table LIMIT 10 OFFSET 990;
数据库需要先处理前 990 行数据，然后再返回接下来的 10 行，这在数据量很大时会非常耗时。
在编写 SQL 时，了解和避免这些常见的问题可以提高查询的准确性和性能。
