【轉】數據庫優化 - SQL優化

前面一篇文章從實例的角度進行數據庫優化,通過配置一些參數讓數據庫性能達到最優。但是一些“不好”的SQL也會導致數據庫查詢變慢,影響業務流程。本文從SQL角度進行數據庫優化,提升SQL運行效率。

判斷問題SQL

判斷SQL是否有問題時可以通過兩個表象(系統級別表象、SQL語句表象)進行判斷:

  • 系統級別表象
    • CPU消耗嚴重
    • IO等待嚴重
    • 頁面響應時間過長
    • 應用的日誌出現超時等錯誤

可以使用 sar 命令,top 命令查看當前系統狀態。
在這裏插入圖片描述
也可以通過Prometheus、Grafana等監控工具觀察系統狀態。
在這裏插入圖片描述

  • SQL語句表象
    • 冗長
    • 執行時間過長
    • 從全表掃描獲取數據
    • 執行計劃中的rows、cost很大

冗長的SQL都好理解,一段SQL太長閱讀性肯定會差,而且出現問題的頻率肯定會更高。更進一步判斷SQL問題就得從執行計劃入手,如下所示:在這裏插入圖片描述
執行計劃告訴我們本次查詢走了全表掃描Type=ALL,rows很大(9950400)基本可以判斷這是一段"有味道"的SQL。

獲取問題SQL

不同數據庫有不同的獲取方法,以下爲目前主流數據庫的慢查詢SQL獲取工具

  • MySQL

    • 慢查詢日誌
    • 測試工具loadrunner
    • Percona公司的ptquery等工具
  • Oracle

    • AWR報告
    • 測試工具loadrunner等
    • 相關內部視圖如vsession_wait等
    • GRID CONTROL監控工具

SQL編寫技巧

SQL編寫有以下幾個通用的技巧:
合理使用索引

索引少了查詢慢,索引多了佔用空間大,執行增刪改語句的時候需要動態維護索引,影響性能 選擇率高(重複值少)且被where頻繁引用需要建立B樹索引;

一般join列需要建立索引,複雜文檔類型查詢採用全文索引效率更好;索引的建立要在查詢和DML性能之間取得平衡;複合索引創建時要注意基於非前導列查詢的情況

使用UNION ALL替代UNION

	UNION ALL的執行效率比UNION高,UNION執行時需要排重;UNION需要對數據進行排序

避免select * 寫法

	執行SQL時優化器需要將 * 轉成具體的列;每次查詢都要回表,不能走覆蓋索引。

JOIN字段建議建立索引

	一般JOIN字段都提前加上索引

避免複雜SQL語句

	提升可閱讀性;避免慢查詢的概率;可以轉換成多個短查詢,用業務端處理

避免where 1=1寫法

避免order by rand()類似寫法

SQL優化

  • 執行計劃
    完成SQL優化一定要先讀執行計劃,執行計劃會告訴你哪些地方效率低,哪裏可以需要優化。我們以MYSQL爲例,看看執行計劃是什麼。(每個數據庫的執行計劃都不一樣,需要自行了解)explain sql語句
    在這裏插入圖片描述
字段 解釋
id 每個被獨立執行的操作標識,標識對象被操作的順序,id值越大,先被執行,如果相同,執行順序從上到下
select_type 查詢中每個select 字句的類型
table 被操作的對象名稱,通常是表名,但有其他格式
partitions 匹配的分區信息(對於非分區表值爲NULL)
type 連接操作的類型
possible_keys 可能用到的索引
key 優化器實際使用的索引(最重要的列) 從最好到最差的連接類型爲const、eq_reg、ref、range、index和ALL。當出現ALL時表示當前SQL出現了“壞味道”
key_len 被優化器選定的索引鍵長度,單位是字節
ref 表示本行被操作對象的參照對象,無參照對象爲NULL
rows 查詢執行所掃描的元組個數(對於innodb,此值爲估計值)
filtered 條件表上數據被過濾的元組個數百分比
extra 執行計劃的重要補充信息,當此列出現Using filesort , Using temporary 字樣時就要小心了,很可能SQL語句需要優化

接下來我們用一段實際優化案例來說明SQL優化的過程及優化技巧。

優化案例

  • 表結構
CREATE TABLE `a`
(
    `id`          int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
    `seller_id`   bigint(20)                                       DEFAULT NULL,
    `seller_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
    `gmt_create`  varchar(30)                                      DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `b`
(
    `id`          int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
    `seller_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
    `user_id`     varchar(50)  DEFAULT NULL,
    `user_name`   varchar(100) DEFAULT NULL,
    `sales`       bigint(20)   DEFAULT NULL,
    `gmt_create`  varchar(30)  DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `c`
(
    `id`         int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
    `user_id`    varchar(50)  DEFAULT NULL,
    `order_id`   varchar(100) DEFAULT NULL,
    `state`      bigint(20)   DEFAULT NULL,
    `gmt_create` varchar(30)  DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
  • 三張表關聯,查詢當前用戶在當前時間前後10個小時的訂單情況,並根據訂單創建時間升序排列,具體SQL如下
select a.seller_id,
       a.seller_name,
       b.user_name,
       c.state
from a,
     b,
     c
where a.seller_name = b.seller_name
  and b.user_id = c.user_id
  and c.user_id = 17
  and a.gmt_create
    BETWEEN DATE_ADD(NOW(), INTERVAL – 600 MINUTE)
    AND DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE)
order by a.gmt_create;
  • 查看數據量
    在這裏插入圖片描述

  • 原執行時間
    在這裏插入圖片描述

  • 原執行計劃
    在這裏插入圖片描述

  • 初步優化思路

  1. SQL中 where條件字段類型要跟表結構一致,表中user_id 爲varchar(50)類型,實際SQL用的int類型,存在隱式轉換,也未添加索引。將b和c表user_id 字段改成int類型。
  2. 因存在b表和c表關聯,將b和c表user_id創建索引
  3. 因存在a表和b表關聯,將a和b表seller_name字段創建索引
  4. 利用複合索引消除臨時表和排序
  • 初步優化SQL
alter table b modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
alter table c modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
alter table c add index `idx_user_id`(`user_id`);
alter table b add index `idx_user_id_sell_name`(`user_id`,`seller_name`);
alter table a add index `idx_sellname_gmt_sellid`(`gmt_create`,`seller_name`,`seller_id`);
  • 查看優化後執行時間
    在這裏插入圖片描述

  • 查看優化後執行計劃
    在這裏插入圖片描述

  • 查看warnings信息(命令:show warning)
    在這裏插入圖片描述

  • 繼續優化alter table a modify “gmt_create” datetime DEFAULT NULL;

  • 查看執行時間
    在這裏插入圖片描述

  • 查看最後優化後 執行計劃
    在這裏插入圖片描述

總結

  1. 查看執行計劃 explain
  2. 如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;
  3. 查看SQL涉及的表結構和索引信息
  4. 根據執行計劃,思考可能的優化點
  5. 按照可能的優化點執行表結構變更、增加索引、SQL改寫等操作
  6. 查看優化後的執行時間和執行計劃
  7. 如果優化效果不明顯,重複第四步操作
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