别老写复杂SQL了，简单点MySQL跑得快多了你试试

最近在网上看到不少技术圈的朋友在讨论一个事儿,别老写复杂SQL了，简单点MySQL跑得快多了你试试”，这话听起来有点糙，但理儿确实不糙，很多程序员，尤其是刚入行或者习惯了处理海量数据仓库的同学，总有一种“技术炫技”的心态，喜欢把一个业务逻辑用一条无比庞大、嵌套七八层的SQL语句搞定，觉得这样很酷，代码看起来也“高深莫测”，但实际情况往往是，这条“巨无霸”SQL一扔到生产环境的MySQL里，轻则跑个几十秒，重则直接把数据库连接池撑爆，引发线上故障。

这背后的道理其实很简单,MySQL从设计上来说，它更擅长的是处理相对直接、简单的查询和操作，你把一大堆JOIN、子查询、复杂的聚合函数、窗口函数全都塞进一条语句里，MySQL的查询优化器就算再聪明，它也可能会“懵圈”，它需要分析的表关联和条件太多了，最终生成的执行计划很可能不是最优的，甚至是很糟糕的，这就好比让你同时看五本书，还要立刻总结出它们的中心思想，你也会头大，效率肯定不如一本一本地看来得高。

那怎么叫“简单点”呢？核心思想就是“化整为零”，别总想着一口吃成个胖子，把复杂的任务拆分成多个步骤，用多条简单、清晰的SQL语句来完成，甚至在应用程序层面做一些逻辑处理。

举个例子,比如有个常见的需求：要查询订单列表，并且需要显示每个订单的用户名和最新的一个物流状态，很多人的第一反应可能就是写一个三层嵌套的查询：最外层查订单，然后关联用户表取名字，再关联物流表，用窗口函数或者子查询去捞每个订单最近的一条物流记录，这条SQL写出来可能得占满整个屏幕。

但“简单点”的思路是怎么样的呢？我们可以分两步走：

第一步,我们先查询出我们需要的那批订单的基本信息，同时把关联的用户ID也查出来，这就是一个非常简单的SELECT ... FROM orders WHERE ... 查询。

第二步,我们拿到了这批订单的ID列表和用户ID列表，我们可以用一条IN查询去用户表里批量获取这些用户ID对应的用户名，再用另一条查询，去物流表里，根据订单ID分组，取出每个订单ID下时间最新的那条物流状态，这里可能确实需要一个小子查询或者MAX函数，但它的复杂度已经大大降低了，因为它只针对我们已经筛选出来的、数量有限的订单ID进行操作，而不是去扫描全表。

我们在应用程序里,比如用Java、Python或者Go，把第一步查到的订单数据，和第二步查到的用户名、物流数据，根据ID进行“拼接”，听起来好像步骤多了，代码量也多了，但实际运行效率却可能天差地别，为什么？

每条简单的SQL执行速度都非常快,MySQL能迅速利用索引定位数据，这种拆分降低了单条SQL的复杂度，极大减轻了数据库服务器在解析、优化和执行时的CPU和内存压力，它提高了代码的可读性和可维护性，以后要是想修改某个部分的逻辑，比如物流状态的获取规则，你只需要改动那一小部分对应的SQL和应用逻辑，而不用去动那条庞杂的“祖传”SQL，避免了牵一发而动全身的风险。

这种思路还带来了一个巨大的好处,就是更容易利用缓存，用户信息相对稳定，你可能可以在应用层做一个缓存，第一次查询后就把用户名缓存起来，后续的请求根本不需要再查数据库，而如果把所有逻辑都糅在一条SQL里，这种细粒度的缓存就很难实现。

这并不是说复杂的SQL就一无是处,在数据分析、报表生成等OLAP场景下，复杂SQL是必要的，但对于我们日常的Web应用、业务系统这类高并发、低延迟的OLTP场景，MySQL真的更偏爱“简单粗暴”的方式。

下次当你提笔又要写一个长长的、让人眼花缭乱的SQL时，不妨先停一下，问问自己：这个逻辑能不能拆成几步？能不能让MySQL干点它最擅长的“简单活儿”？把复杂的逻辑判断尽量放到内存充足、扩展性更好的应用服务器上去做，让数据库回归它存储和高效检索数据的本职工作，你会发现，数据库轻松了，你的应用响应速度也快多了，运维同学的笑容也重新回到了脸上，这其实就是“别老写复杂SQL了，简单点MySQL跑得快多了”这句话最朴素的智慧。