🕵️ MySQL 終極陷阱題：資深工程師的 10 大 SQL 漏洞檢視
如果你認為自己是資深後端或資料庫專家，請先試著回答這些問題。它們來自高階面試現場，專門用來篩選出那些只會寫 CRUD，卻不理解底層原理的工程師。
這些陷阱的核心在於：語法糖衣下的執行計畫與邊界條件。
一、 數據正確性與邏輯陷阱 (NULL, Group By, Join)
1. 陷阱：NULL 與比較的特殊行為
題目示例： WHERE col != 0 AND col IS NOT NULL 與 WHERE NOT col = 0 結果會一樣嗎？索引會怎樣被使用？
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三值邏輯 (Three-Valued Logic)：NULL 參與任何比較（=、!=、<）的結果都是 UNKNOWN。WHERE 子句只選擇結果為 TRUE 的行。 | 結論： 結果一樣，都會排除 col 為 NULL 的行。細節： col != 0 不會匹配 NULL，因結果是 UNKNOWN。col = 0 對 NULL 也是 UNKNOWN，NOT UNKNOWN 仍然是 UNKNOWN，故都會被排除。索引： 雖然兩種寫法語義相同，但優化器對第一種寫法（顯式 IS NOT NULL）的判斷通常更清晰，更容易走索引。建議： 永遠使用 IS NULL / IS NOT NULL 來處理空值，並用 EXPLAIN 驗證查詢計畫。 | 不能解釋 NULL 在 WHERE 條件下的影響，或沒提到用 EXPLAIN 驗證索引是否被使用。 |
2. 陷阱：GROUP BY 與 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式
題目示例： SELECT id, name, MAX(score) FROM t GROUP BY id; 這樣寫是否合法？結果可靠嗎？
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聚合語義與非確定性： 在標準 SQL 或 MySQL ONLY_FULL_GROUP_BY 模式下，SELECT 中所有非聚合欄位都必須出現在 GROUP BY 中。否則，name 欄位的值將是非確定的（隨意從分組中選取一行）。 | 結論： 在 MySQL 5.7+ 且啟用 ONLY_FULL_GROUP_BY 時不合法；禁用時合法但不可靠。解決： 1. 使用 ANY_VALUE(name) 顯式告知優化器隨意選取；2. 推薦使用 Window Function (MySQL 8+)，如 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY score DESC)，以確保語義清晰且結果確定。 | 認為 MySQL 總是允許此類查詢，或忽略 name 欄位值的非確定性。 |
5. 陷阱：LEFT JOIN 的退化
題目示例： LEFT JOIN 之後在 WHERE 篩掉右表欄位 IS NULL 的情況，會發生什麼？
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JOIN 與 WHERE 的執行順序： JOIN 先執行並產生虛擬表，WHERE 後執行進行過濾。LEFT JOIN 的目的是保留左表所有行，即使右表不匹配，右表欄位為 NULL。 | 結論： LEFT JOIN 會退化成 INNER JOIN。細節： 由於 LEFT JOIN 的未匹配行中，右表欄位皆為 NULL。如果你在 WHERE 條件中篩選 右表欄位 IS NOT NULL，你將剛好排除了所有左表未匹配的行，行為等同於 INNER JOIN。正確做法： 應將連接條件放在 ON 子句，將過濾左表的條件放在 WHERE 子句。 | 混淆 JOIN ON（連接條件）與 WHERE（過濾條件）的語義與執行順序，導致結果錯誤。 |
二、 效能、優化器與邊界陷阱 (Index, Subquery, Order By)
4. 陷阱：隱式類型轉換與索引失效
題目示例： 有索引的 varchar_col = 123 與 varchar_col = '123' 哪個會用到索引？LIKE '%abc' 能用索引嗎？
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| 索引可比性： 索引樹是按二進位儲存排序。一旦優化器需要對索引欄位進行函式運算或隱式轉型才能比較，索引就無法使用。 | 結論： varchar_col = '123' 會走索引。varchar_col = 123 會觸發 MySQL 隱式將 varchar_col 轉換為數字，導致索引失效，進行全表掃描。LIKE： LIKE '%abc' (前置通配) 破壞了索引的前綴匹配性，無法使用。解法： 1. 避免轉型： 確保查詢參數的型別與欄位一致。2. 前綴索引： LIKE 'abc%' 可以使用索引。3. 全文檢索： LIKE '%abc' 應改用 FULLTEXT Index 或外部搜尋引擎。 | 只會說「加索引」卻不能解釋隱式轉換的底層原理，或不了解 LIKE 前置通配的限制。 |
3. 陷阱：ORDER BY、LIMIT 的作用域
題目示例： 你在子查詢中用 ORDER BY + LIMIT，外層 JOIN 後順序保證嗎？
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排序作用域： SQL 規定，如果沒有在最外層 SELECT 指定 ORDER BY，資料庫不保證最終結果的順序。優化器有權重寫查詢以提升性能。 | 結論： 順序不保證。細節： 除非子查詢是一個 Derived Table 或 View，且外層查詢完全依賴其順序，否則優化器可能在 JOIN 過程中重排數據。特殊情況： LIMIT 是唯一能**「保留」**子查詢排序效果的機制，因為它限制了結果集。建議： 如果需要最終順序，必須在最外層指定 ORDER BY。若要選取每個分組的 Top N，使用 Window Functions (MySQL 8+ 的 ROW_NUMBER()) 更清晰與高效。 | 認為任何層的 ORDER BY 都會保留至最終結果。 |
6. 陷阱：子查詢 vs JOIN 的性能與語意差異
題目示例： 寫一個查詢要拿到最新的每個 user 的 log（group by user id, latest timestamp），你會用 correlated subquery、derived table、還是 JOIN？為什麼？
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| 查詢執行效率： 考驗對不同寫法在數據庫執行計畫下的性能差異與取捨。Correlated Subquery（相關子查詢）在高資料量時常是 性能殺手。 | 結論： 首選 Derived Table (與 Window Function) 結合 JOIN。細節： 1. 相關子查詢： 對外層的每行數據都執行一次內層查詢，在高資料量時性能最差。2. Derived Table： 先在內層查詢中 GROUP BY user_id 找到 MAX(timestamp)，形成一個臨時表，再與原表 JOIN 撈取完整資料。性能通常比相關子查詢好。3. Window Function (MySQL 8+)： 最佳解。使用 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY timestamp DESC) 標記最新行，在外層 WHERE rn = 1 即可。 | 只憑習慣選擇 相關子查詢，且不能透過 EXPLAIN 比較說明其在高資料量下的性能陷阱。 |
三、 並發、事務與 DDL 陷阱 (Lock, Isolation, DDL)
7. 陷阱：事務隔離與非預期讀 (Phantom / Lost Update)
題目示例： 在 REPEATABLE READ 下，UPDATE ... WHERE id IN (SELECT ...) 會不會有 race condition？如何避免 lost update？
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| InnoDB 鎖機制： 隔離級別、MVCC、Gap Locks 與 Next-Key Locks 的實際應用。 | 結論： 有 Race Condition，特別是 Lost Update。REPEATABLE READ 能透過 MVCC 與 Gap Locks 防禦 Phantom Read，但不能天然防禦 Lost Update。避免 Lost Update： 1. 悲觀鎖： 在 SELECT 時使用 SELECT ... FOR UPDATE 鎖定將要更新的行。2. 樂觀鎖： 在表中加入版本號（version 欄位），更新時檢查並增加版本號。3. 應用層重試： 結合版本號或 FOR UPDATE，設置合理的重試策略。 | 泛泛說「用 TRANSACTION 就可以」，而無法準確區分隔離級別對 幻讀 (Phantom Read) 與 丟失更新 (Lost Update) 的防禦策略。 |
8. 陷阱：DDL 的行為與線上變更陷阱
題目示例： ALTER TABLE ADD COLUMN 在 InnoDB 上是線上還是阻塞？什麼情況會鎖表？
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線上 DDL (Online DDL) 與表重建： MySQL 版本、DDL 類型、ALGORITHM=INPLACE 與 LOCK=NONE 的支援程度。 | 結論： 在 MySQL 5.6+，多數 ADD COLUMN 操作支持 Online DDL (使用 ALGORITHM=INPLACE)，不會阻塞寫入。鎖表情況： 1. 舊版本 MySQL。2. 某些操作（如修改欄位類型、新增主鍵、修改字元集）仍可能導致 表重建（Rebuild），造成短暫的 DDL 鎖。安全策略： 在生產環境，始終使用 pt-online-schema-change 或 gh-ost 進行線上變更，並搭配雙寫與回滾計畫。 | 不了解 DDL 的實際影響或不清楚 Online DDL 的版本與類型限制，建議直接在生產環境執行大型 ALTER。 |
四、 字元集與查詢功能陷阱 (Collation, Fulltext)
9. 陷阱：字元集與排序 (Collation) 導致的比對錯誤
題目示例： 為什麼 WHERE name = 'Å' 找不到，但同樣資料顯示在表裡？
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字元集 (Charset) 與排序規則 (Collation)： Collation 決定了字元如何比較與排序。 | 結論： 極可能是字元集不匹配或使用了不當的 Collation。細節： 查詢字元集 (Connection Collation) 與欄位字元集不同，或欄位使用了 Case-Insensitive (CI) 或 Accent-Insensitive (AI) 的 Collation。例如 utf8_general_ci 會將 A 與 a 視為相等，甚至可能將某些重音字元視為相等。解法： 1. 確保資料庫、表、欄位、連接的字元集一致且都使用 utf8mb4。2. 需精確比較時，使用 BINARY 或 COLLATE utf8mb4_bin 進行位元組級比較。 | 把字元問題推給「資料錯誤」，卻沒有檢查 collation 與 connection charset，暴露多語系處理經驗的不足。 |
10. 陷阱：LIKE / FULLTEXT / 正則的權衡與適用場景
題目示例： 要做文字搜尋，何時用 LIKE、何時用 FULLTEXT、何時導入外部搜尋（ElasticSearch）？
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| 功能與成本權衡： 考驗對搜尋功能（分詞、排序、模糊）、性能、維護成本的綜合判斷。 | 結論： 依 功能與資料量 劃分：1. LIKE： 適用於小型資料集、前綴匹配、簡單篩選。性能差，無法做相關性排序。2. FULLTEXT (MySQL)： 適用於中等資料量、需要詞彙分詞、相關性排序的簡單全文檢索。受限於語言、最小字長。3. 外部搜尋 (ES/Solr)： 適用於大規模資料、複雜分詞、多語系、高階排序/聚合、低延遲的業務。關鍵： 需考慮增量同步方案（CDC）。 | 忽視業務需求與維運成本，只會使用單一方法，或不了解 MySQL FULLTEXT 的功能限制。 |
核心提示： 真正的資深工程師，在回答任何 SQL 問題時，都會自動加上一句：「我會用
EXPLAIN來驗證查詢計畫。」這是從經驗中學習的最好證明。
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