MySQL的查询改写：如何利用内部函数实现复杂的业务逻辑？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL 查询改写：利用内部函数实现复杂业务逻辑

大家好，今天我们来聊聊 MySQL 查询改写，以及如何巧妙地利用其内部函数来实现复杂的业务逻辑。很多时候，我们可能会遇到一些需要在数据库层面进行复杂计算、数据转换或条件判断的场景。如果将这些逻辑全部放在应用程序代码中处理，可能会导致性能瓶颈、代码臃肿以及维护困难。而利用 MySQL 的内部函数，我们可以将部分甚至全部复杂逻辑下推到数据库层面，从而提高性能、简化代码并增强可维护性。

什么是查询改写？

查询改写是指 MySQL 优化器对原始 SQL 查询语句进行等价变换，以期找到更优的执行计划。这种变换可以在不改变查询结果的前提下，显著提升查询性能。查询改写往往涉及复杂的规则和算法，由 MySQL 内部自动完成。

而我们今天要讨论的“查询改写”，更多指的是利用 MySQL 内部函数，人为地修改原始 SQL 查询语句，使其能够直接完成原本需要在应用程序代码中才能实现的复杂业务逻辑。这种“人为改写”实际上是利用了 MySQL 的能力，将业务逻辑嵌入到了 SQL 语句中，从而优化性能并简化开发。

为什么要利用内部函数进行查询改写？

性能提升: 将计算密集型任务下推到数据库服务器，利用数据库服务器的计算资源，减少应用程序服务器的负担。尤其是在数据量大的情况下，数据库的优化器往往比应用程序代码更高效。
代码简化: 将复杂的业务逻辑封装在 SQL 语句中，减少应用程序代码的复杂度，提高代码可读性和可维护性。
减少网络传输: 将需要进行复杂计算的数据在数据库服务器端处理，避免将大量原始数据传输到应用程序服务器，减少网络传输开销。
数据一致性: 将业务规则直接写入数据库，确保数据的一致性和准确性，避免应用程序层面出现逻辑错误。

常见的 MySQL 内部函数类别及应用场景

MySQL 提供了丰富的内部函数，可以大致分为以下几类：

字符串函数: 用于处理字符串数据，如拼接、截取、替换、查找等。
数值函数: 用于进行数值计算，如四舍五入、取整、绝对值、三角函数等。
日期时间函数: 用于处理日期时间数据，如格式化、计算时间差、提取日期部分等。
条件函数: 用于进行条件判断，如 IF、CASE WHEN 等。
聚合函数: 用于对数据进行聚合计算，如 SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN 等。
加密函数: 用于对数据进行加密和解密，如 MD5、SHA1、AES 等。
类型转换函数: 用于将数据从一种类型转换为另一种类型，如 CAST、CONVERT 等。
空间函数 (GIS): 用于处理地理空间数据，如计算距离、判断包含关系等。
JSON 函数: 用于处理 JSON 数据，如提取 JSON 元素、修改 JSON 数据等。

下面我们结合具体的例子，来演示如何利用这些内部函数实现复杂的业务逻辑。

实例分析：使用内部函数实现业务逻辑

1. 字符串函数：敏感信息脱敏

假设我们有一个用户表 users，其中包含用户的姓名、手机号和身份证号等敏感信息。出于隐私保护的目的，我们需要对这些敏感信息进行脱敏处理。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    phone VARCHAR(20),
    id_card VARCHAR(20)
);

INSERT INTO users (name, phone, id_card) VALUES
('张三', '13812345678', '320101199001011234'),
('李四', '13987654321', '440301198502025678');

我们可以使用 SUBSTRING 和 CONCAT 函数来实现手机号和身份证号的脱敏：

SELECT
    name,
    CONCAT(SUBSTRING(phone, 1, 3), '****', SUBSTRING(phone, 8, 4)) AS masked_phone,
    CONCAT(SUBSTRING(id_card, 1, 6), '********', SUBSTRING(id_card, 15, 4)) AS masked_id_card
FROM users;

这条 SQL 语句将手机号中间四位和身份证号中间八位替换为星号 *，从而实现了脱敏效果。

2. 数值函数：计算商品折扣价

假设我们有一个商品表 products，其中包含商品的名称、价格和折扣率。我们需要计算商品的实际销售价格。

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    price DECIMAL(10, 2),
    discount DECIMAL(3, 2) -- 折扣率，例如 0.8 表示八折
);

INSERT INTO products (name, price, discount) VALUES
('商品A', 100.00, 0.8),
('商品B', 200.00, 0.9);

我们可以使用 ROUND 函数和乘法运算符来计算折扣价：

SELECT
    name,
    price,
    discount,
    ROUND(price * discount, 2) AS discounted_price
FROM products;

这条 SQL 语句将商品价格乘以折扣率，然后使用 ROUND 函数四舍五入到两位小数，从而得到实际的销售价格。

3. 日期时间函数：计算用户注册时长

假设我们有一个用户表 users，其中包含用户的注册时间和最后登录时间。我们需要计算用户的注册时长（以天为单位）。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    register_time DATETIME,
    last_login_time DATETIME
);

INSERT INTO users (name, register_time, last_login_time) VALUES
('用户A', '2023-01-01 10:00:00', '2023-03-15 12:00:00'),
('用户B', '2023-02-15 14:00:00', '2023-04-20 16:00:00');

我们可以使用 DATEDIFF 函数来计算两个日期之间的天数差：

SELECT
    name,
    register_time,
    last_login_time,
    DATEDIFF(last_login_time, register_time) AS registration_duration
FROM users;

这条 SQL 语句计算了用户的最后登录时间和注册时间之间的天数差，从而得到用户的注册时长。

4. 条件函数：根据用户等级显示不同信息

假设我们有一个用户表 users，其中包含用户的姓名和等级。我们需要根据用户的等级显示不同的信息。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    level INT -- 用户等级，例如 1 表示普通用户，2 表示 VIP 用户
);

INSERT INTO users (name, level) VALUES
('用户A', 1),
('用户B', 2);

我们可以使用 CASE WHEN 语句来实现条件判断：

SELECT
    name,
    level,
    CASE
        WHEN level = 1 THEN '普通用户'
        WHEN level = 2 THEN 'VIP 用户'
        ELSE '未知用户'
    END AS user_type
FROM users;

这条 SQL 语句根据用户的等级，显示不同的用户类型。CASE WHEN 语句可以包含多个 WHEN 子句，用于处理不同的条件。

5. JSON 函数：提取和修改 JSON 数据

假设我们有一个订单表 orders，其中包含订单的详细信息，以 JSON 格式存储。我们需要提取订单中的商品名称和数量。

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    order_info JSON
);

INSERT INTO orders (order_info) VALUES
('{"order_id": "12345", "customer_id": "1001", "items": [{"product_name": "商品C", "quantity": 2}, {"product_name": "商品D", "quantity": 1}]}')
;

我们可以使用 JSON_EXTRACT 函数来提取 JSON 数据：

SELECT
    JSON_EXTRACT(order_info, '$.items[0].product_name') AS product_name1,
    JSON_EXTRACT(order_info, '$.items[0].quantity') AS quantity1,
    JSON_EXTRACT(order_info, '$.items[1].product_name') AS product_name2,
    JSON_EXTRACT(order_info, '$.items[1].quantity') AS quantity2
FROM orders;

这条 SQL 语句使用 JSON_EXTRACT 函数从 order_info 字段中提取商品名称和数量。注意 $.items[0].product_name 这种 JSON 路径的写法。

6. 自定义函数：更复杂的逻辑封装

对于一些更加复杂的业务逻辑，MySQL 还支持自定义函数 (UDF)。通过自定义函数，我们可以将一段复杂的代码封装成一个函数，然后在 SQL 语句中调用。

示例：计算两个坐标之间的距离

假设我们需要计算两个地理坐标之间的距离。MySQL 提供了空间函数，但是如果需要使用自定义的距离计算公式，我们可以创建一个自定义函数。

(1) 创建自定义函数 (需要 SUPER 权限)

DELIMITER //
CREATE FUNCTION distance(lat1 DOUBLE, lng1 DOUBLE, lat2 DOUBLE, lng2 DOUBLE)
RETURNS DOUBLE
DETERMINISTIC
BEGIN
  -- 这里可以编写自定义的距离计算公式，例如 Haversine 公式
  -- 为了简化示例，这里使用一个简单的公式
  DECLARE radlat1 DOUBLE;
  DECLARE radlat2 DOUBLE;
  DECLARE radlng1 DOUBLE;
  DECLARE radlng2 DOUBLE;

  SET radlat1 = RADIANS(lat1);
  SET radlat2 = RADIANS(lat2);
  SET radlng1 = RADIANS(lng1);
  SET radlng2 = RADIANS(lng2);

  RETURN 6371 * ACOS(COS(radlat1) * COS(radlat2) * COS(radlng2 - radlng1) + SIN(radlat1) * SIN(radlat2));
END //
DELIMITER ;

(2) 使用自定义函数

假设我们有一个地点表 locations，其中包含地点的名称、经度和纬度。

CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    latitude DOUBLE,
    longitude DOUBLE
);

INSERT INTO locations (name, latitude, longitude) VALUES
('地点A', 31.2304, 121.4737),
('地点B', 39.9042, 116.4074);

我们可以使用自定义函数 distance 来计算两个地点之间的距离：

SELECT
    l1.name AS location1,
    l2.name AS location2,
    distance(l1.latitude, l1.longitude, l2.latitude, l2.longitude) AS distance_km
FROM locations l1
CROSS JOIN locations l2
WHERE l1.id != l2.id;

这条 SQL 语句使用自定义函数 distance 计算了地点A和地点B之间的距离。

注意: 自定义函数需要 SUPER 权限才能创建。此外，自定义函数的性能可能不如内置函数，因此需要谨慎使用。

注意事项和最佳实践

性能测试: 在使用内部函数进行查询改写之前，务必进行性能测试，确保改写后的 SQL 语句能够提升性能。
可读性: 尽量编写简洁易懂的 SQL 语句，避免过度复杂的函数嵌套。
数据类型: 注意数据类型转换，避免出现类型错误。
错误处理: 考虑各种边界情况，确保 SQL 语句的健壮性。
索引优化: 确保查询语句能够充分利用索引，避免全表扫描。
权限控制: 谨慎使用自定义函数，并进行严格的权限控制，防止安全漏洞。
代码复用: 对于常用的业务逻辑，可以考虑创建视图或存储过程，以提高代码复用性。

总结

总而言之，利用 MySQL 的内部函数进行查询改写是一种强大的技术手段，可以帮助我们实现复杂的业务逻辑，提高性能，简化代码并增强可维护性。通过掌握各种内部函数的用法，并结合实际场景进行灵活应用，我们就能编写出更加高效、健壮的 SQL 语句。需要注意的是，在进行查询改写时，务必进行充分的性能测试和代码审查，确保改写后的 SQL 语句能够达到预期的效果。