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sql默认值怎么设置（sql给字段添加默认值）

使用 limit 优化查询和防止SQL被优化

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查询优化

1.1 最大值和最小值的优化

对于 MIN() 和 MAX() 查询， MySQL 而且优化做得并不是太好，例如

select MIN(id) FROM film where name = '西游记'；
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假设表 film 数据如下：

其中 id 为主键并自增， name 为 varchar 且没有索引

因为 name 没有索引，因为 MySQL 将会进行一次全表扫描。因为 id 为自增，那么我们可以当作，第一次找到 name=’西游记’ 时， id 就为我们想要的结果，此时我们可以改写 SQL 问：

select id FROM film where name = '西游记' limit 1；
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此时当查到第一条记录时，就会停止继续查询，获得更高的性能。

1.2 优化 limit 分页

在系统进行分页操作的时候，当偏移量大时，例如： limit 10000,20 时， MySQL 需要查询 10020 条记录然后只返回 20 记录，前面的记录全部被舍弃，这样的代价非常高

SELECT id, name, price FROM file LIMIT 10000 OFFSET 20
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上面的 SQL 我想是分页常规的写法，写法没有什么错误，正如上面说到，浪费了大量的性能。

1.2.1 使用关联查询优化

优化此类查询一个简单的方法就是尽可能地使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列，然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移大的时候，这样做的效率提升非常大。

SELECT
    id, name, price
FROM film
INNER JOIN (
    SELECT id
    FROM film
    LIMIT 10000 OFFSET 20
    ) AS LIM USING(id)
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1.2.2 使用范围查询

有时候可以将 LIMIT 转化为已知位置的查询，让 MySQL 通过范围扫描获得到对应的结果。例如，如果在一个位置列上有索引，并且预先计算出了边界值，则改写查询为：

SELECT id, name, price
FROM film
WHERE position BETWEEN 10000 AND 10020
ORDER BY position
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1.2.3 利用唯一自增序列进行查询

这里的唯一自增序列可以是自增 id 主键，也可以其他的具有唯一和升序的数字即可

在前面的思路中，我们考虑的都是传入页数和每页数量，在一些操作中可以改为传入上一次查询到的自增序列，然后往后查询对应的每页数量即可。

例如原来要求前端传入页数（pageIndex）和 每页数量（pageSize）, 此时的 SQL 为

select * from film 
limit (pageIndex -1) * pageSize OFFSET pageIndex * pageSize
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如果改为让前端传入最后一次查询到结果的 自增序列（sid） 和 每页数量（pageSize）

比如这时的自增序列（sid） 就是 film 的 id, 则 SQL 可以改写成

select * from film 
where id > sid
limit pageSize
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当查第一页的时候，sid 传入 0 即可，查第二页的时候，传入获取第一页时最后得到 id 即可

防止被优化

在写 SQL 的时候，除了要考虑优化 SQL 降低执行时间外，有时还要防止 SQL 被 MySQL 本身给你优化掉，造成执行结果和你想象的不一样。

在 MySQL 使用 group by 语句进行查询时，当有多条数据都满足时，会显示第一条数据例如：

假设表 film 数据如下：

则执行SQL select * from film group by name , 则结果为：

但在一些数据重复时，我们往往想要最后一条数据, 这是我们会想到通过子查询的形式先排序后group by 如下:

select *
from ( select * from film order by id desc) as film_ordered
group by name;
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执行后发现结果没变, 这是因为 MySQL5.7 会对子查询进行优化，认为子查询中的 order by 可以进行忽略，只要Derived table里不包含如下条件就可以进行优化：

• UNION clause

• GROUP BY

• DISTINCT

• Aggregation

• LIMIT or OFFSET

根据上面说明，我们可以使用 limit 阻止子查询优化，改写后SQL

select *
from ( select * from film order by id desc limit 10000000) as film_ordered
group by name;
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这样结果就符合我们想要的了