一个 MySQL 隐式转换的坑，差点把服务器整崩溃了，文章会收录在Java

一个 MySQL 隐式转换的坑，差点把服务器整崩溃了，文章会收录在Java

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本来是一个平静而美好的下午，其他部门的同事要一份数据报表临时汇报使用，因为系统目前没有这个维度的功能，所以需要写个SQL马上出一下，一个同事接到这个任务，于是开始在测试环境拼装这条 SQL，刚过了几分钟，同事已经自信的写好了这条SQL，于是拿给DBA，到线上跑一下，用客户端工具导出Excel 就好了，毕竟是临时方案嘛。

就在SQL执行了之后，意外发生了，先是等了一下，发现还没执行成功，猜测可能是数据量大的原因，但是随着时间滴滴答答流逝，逐渐意识到情况不对了，一看监控，CPU已经上去了，但是线上数据量虽然不小，也不至于跑成这样吧，眼看着要跑死了，赶紧把这个事务结束掉了。

什么原因呢？查询的条件和 join 连接的字段基本都有索引，按道理不应该这样啊，于是赶紧把SQL拿下来，也没看出什么问题，于是限制查询条数再跑了一次，很快出结果了，但是结果却大跌眼镜，出来的查询结果并不是预期的。

经过一番检查之后，最终发现了问题所在，是 join 连接中有一个字段写错了，因为这两个字段有一部分名称是相同的，于是智能的 SQL 客户端给出了提示，顺手就给敲上去了。但是接下来，更让人迷惑了，因为要连接的字段是 int 类型，而写错的这个字段是 varchar 类型，难道不应该报错吗？怎么还能正常执行，并且还有预期外的查询结果？

难道是 MySQL 有 bug 了，必须要研究一下了。

复现当时的情景

假设有两张表，这两张表的结构和数据是下面这样的。

第一张 user表。

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `age` int(3) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;


INSERT INTO `user` VALUES (1, '张三', 28, '2022-09-06 07:40:56', '2022-09-06 07:40:59');

第二张 order表

CREATE TABLE `order` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `order_code` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `money` decimal(20,0) DEFAULT NULL,
  `title` varchar(255) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;


INSERT INTO `order` VALUES (1, 2, '1d90530e-6ada-47c1-b2fa-adba4545aabd', 100, 'xxx购买两件商品', '2022-09-06 07:42:25', '2022-09-06 07:42:27');

目的是查看所有用户的 order 记录，假设数据量比较少，可以直接查，不考虑性能问题。

本来的 SQL 语句应该是这样子的，查询 order表中用户iduser_id在user表的记录。

select o.* from `user` u 
left JOIN `order` o on u.id = o.user_id;

但是呢，因为手抖，将 on 后面的条件写成了 u.id = o.order_code，完全关联错误，这两个字段完全没有联系，而且u.id是 int 类型，o.order_code是varchar类型。

select o.* from `user` u 
left JOIN `order` o on u.id = o.order_code;

这样的话， 当我们执行这条语句的时候，会不会查出数据来呢？

我的第一感觉是，不仅不会查出数据，而且还会报错，因为连接的这两个字段类型都不一样，值更不一样。

结果却被啪啪打脸，不仅没有报错，而且还查出了数据。

可以把这个问题简化一下，简化成下面这条语句，同样也会出现问题。

select * from `order` where order_code = 1;

明明这条记录的 order_code 字段的值是 1d90530e-6ada-47c1-b2fa-adba4545aabd，怎么用 order_code=1的条件就把它给查出来了。

根源所在

相信有的同学已经猜出来了，这里是 MySQL 进行了隐式转换，由于查询条件后面跟的查询值是整型的，所以 MySQL 将 order_code字段进行了字符串到整数类型的转换，而转换后的结果正好是 1。

通过 cast函数转换验证一下结果。

select cast('1d90530e-6ada-47c1-b2fa-adba4545aabd' as unsigned);

再用两条 SQL 看一下字符串到整数类型转换的规则。

select cast('223kkk' as unsigned);
select cast('k223kkk' as unsigned);

223kkk转换后的结果是 223，而k223kkk转换后的结果是0。总结一下，转换的规则是：

1、从字符串的左侧开始向右转换，遇到非数字就停止；

2、如果第一个就是非数字，最后的结果就是0；

隐式转换的规则

当操作符与不同类型的操作数一起使用的时候，就会发生隐式转换。

例如算数运算符的前后是不同类型时，会将非数字类型转换为数字，比如 '5a'+2，就会将5a转换为数字类型，然后和2相加，最后的结果就是 7 。

再比如 concat函数是连接两个字符串的，当此函数的参数出现非字符串类型时，就会将其转换为字符串，例如concat(88,'就是发')，最后的结果就是 88就是发。

MySQL 官方文档有以下几条关于隐式转换的规则：

1、两个参数至少有一个是 NULL 时，比较的结果也是 NULL，例外是使用 <=> 对两个 NULL 做比较时会返回 1，这两种情况都不需要做类型转换；

也就是两个参数中如果只有一个是NULL，则不管怎么比较结果都是 NULL，而两个 NULL 的值不管是判断大于、小于或等于，其结果都是1。

2、两个参数都是字符串，会按照字符串来比较，不做类型转换；

3、两个参数都是整数，按照整数来比较，不做类型转换；

4、十六进制的值和非数字做比较时，会被当做二进制字符串；

例如下面这条语句，查询 user 表中name字段是 0x61 的记录，0x是16进制写法，其对应的字符串是英文的 'a'，也就是它对应的 ASCII 码。

select * from user where name = 0x61;

所以，上面这条语句其实等同于下面这条

select * from user where name = 'a';

可以用 select 0x61;验证一下。

5、有一个参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME，并且另外一个参数是常量，常量会被转换为 时间戳；

例如下面这两条SQL，都是将条件后面的值转换为时间戳再比较了，只不过

6、有一个参数是 decimal 类型，如果另外一个参数是 decimal 或者整数，会将整数转换为 decimal 后进行比较，如果另外一个参数是浮点数（一般默认是 double），则会把 decimal 转换为浮点数进行比较；

在不同的数值类型之间，总是会向精度要求更高的那一个类型转换，但是有一点要注意，在MySQL 中浮点数的精度只有53 bit，超过53bit之后的话，如果后面1位是1就进位，如果是0就直接舍弃。所以超大浮点数在比较的时候其实只是取的近似值。

7、所有其他情况下，两个参数都会被转换为浮点数再进行比较；

如果不符合上面6点规则，则统一转成浮点数再进行运算

避免进行隐式转换

我们在平时的开发过程中，尽量要避免隐式转换，因为一旦发生隐式转换除了会降低性能外， 还有很大可能会出现不期望的结果，就像我最开始遇到的那个问题一样。

之所以性能会降低，还有一个原因就是让本来有的索引失效。

select * from `order` where order_code = 1;

order_code 是 varchar 类型，假设我已经在 order_code 上建立了索引，如果是用“=”做查询条件的话，应该直接命中索引才对，查询速度会很快。但是，当查询条件后面的值类型不是 varchar，而是数值类型的话，MySQL 首先要对 order_code 字段做类型转换，转换为数值类型，这时候，之前建的索引也就不会命中，只能走全表扫描，查询性能指数级下降，搞不好，数据库直接查崩了。

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