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五大步驟加十個案例,堪稱SQL優(yōu)化萬能公式

數(shù)據(jù)庫
在應(yīng)用開發(fā)的早期,數(shù)據(jù)量少,開發(fā)人員開發(fā)功能時更重視功能上的實(shí)現(xiàn)。

一、前言

隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增長,很多SQL語句開始暴露出性能問題,對生產(chǎn)的影響也越來越大,有時可能這些有問題的SQL就是整個系統(tǒng)性能的瓶頸。

二、SQL優(yōu)化一般步驟

1、通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句

2、explain 分析SQL的執(zhí)行計劃

需要重點(diǎn)關(guān)注type、rows、filtered、extra。

type由上至下,效率越來越高。

  • ALL 全表掃描;
  • index 索引全掃描;
  • range 索引范圍掃描,常用語<,<=,>=,between,in等操作;
  • ref 使用非唯一索引掃描或唯一索引前綴掃描,返回單條記錄,常出現(xiàn)在關(guān)聯(lián)查詢中;
  • eq_ref 類似ref,區(qū)別在于使用的是唯一索引,使用主鍵的關(guān)聯(lián)查詢;
  • const/system 單條記錄,系統(tǒng)會把匹配行中的其他列作為常數(shù)處理,如主鍵或唯一索引查詢;
  • null MySQL 不訪問任何表或索引,直接返回結(jié)果;
  • 雖然上至下,效率越來越高,但是根據(jù)cost模型,假設(shè)有兩個索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL為"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";如果走idx1,那么是type為range,如果走idx2,那么type是ref;當(dāng)需要掃描的行數(shù),使用idx2大約是idx1的5倍以上時,會用idx1,否則會用idx2。

Extra

  • Using filesort: MySQL需要額外的一次傳遞,以找出如何按排序順序檢索行。通過根據(jù)聯(lián)接類型瀏覽所有行并為所有匹配WHERE子句的行保存排序關(guān)鍵字和行的指針來完成排序。然后關(guān)鍵字被排序,并按排序順序檢索行;
  • Using temporary: 使用了臨時表保存中間結(jié)果,性能特別差,需要重點(diǎn)優(yōu)化;
  • Using index: 表示相應(yīng)的 select 操作中使用了覆蓋索引(Coveing Index),避免訪問了表的數(shù)據(jù)行,效率不錯!如果同時出現(xiàn) using where,意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的數(shù)據(jù);
  • Using index condition: MySQL5.6之后新增的ICP,using index condtion就是使用了ICP(索引下推),在存儲引擎層進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾,而不是在服務(wù)層過濾,利用索引現(xiàn)有的數(shù)據(jù)減少回表的數(shù)據(jù)。

3、show profile 分析

了解SQL執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時間。

默認(rèn)是關(guān)閉的,開啟語句“set profiling = 1;”

SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};

4、trace

trace分析優(yōu)化器如何選擇執(zhí)行計劃,通過trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執(zhí)行計劃而不選擇B執(zhí)行計劃。

set optimizer_trace="enabled=on";
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
select * from information_schema.optimizer_trace;

5、確定問題并采用相應(yīng)的措施

  • 優(yōu)化索引;
  • 優(yōu)化SQL語句:修改SQL、IN 查詢分段、時間查詢分段、基于上一次數(shù)據(jù)過濾;
  • 改用其他實(shí)現(xiàn)方式:ES、數(shù)倉等;
  • 數(shù)據(jù)碎片處理。

三、場景分析

1、最左匹配

1)索引

KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)

2)SQL語句

select * from _t where orderno=''

查詢匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調(diào)換前后順序。

2、隱式轉(zhuǎn)換

1)索引

KEY `idx_mobile` (`mobile`)

2)SQL語句

select * from _user where mobile=12345678901

隱式轉(zhuǎn)換相當(dāng)于在索引上做運(yùn)算,會讓索引失效。mobile是字符類型,使用了數(shù)字,應(yīng)該使用字符串匹配,否則MySQL會用到隱式替換,導(dǎo)致索引失效。

3、大分頁

1)索引

KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)

2)SQL語句

select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;

對于大分頁的場景,可以優(yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求,如果沒有優(yōu)化的,有如下兩種優(yōu)化方式:

  • 一種是把上一次的最后一條數(shù)據(jù),也即上面的c傳過來,然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改接口協(xié)議,并不一定可行;‘
  • 另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果,SQL改動如下:
select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;

4、in + order by

1)索引

KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)

2)SQL語句

select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10

in查詢在MySQL底層是通過n*m的方式去搜索,類似union,但是效率比union高。

in查詢在進(jìn)行cost代價計算時(代價 = 元組數(shù) * IO平均值),是通過將in包含的數(shù)值,一條條去查詢獲取元組數(shù)的,因此這個計算過程會比較的慢,所以MySQL設(shè)置了個臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超過這個臨界值后該列的cost就不參與計算了。因此會導(dǎo)致執(zhí)行計劃選擇不準(zhǔn)確。默認(rèn)是200,即in條件超過了200個數(shù)據(jù),會導(dǎo)致in的代價計算存在問題,可能會導(dǎo)致Mysql選擇的索引不準(zhǔn)確。

3)處理方式

可以(order_status, created_at)互換前后順序,并且調(diào)整SQL為延遲關(guān)聯(lián)。

5、范圍查詢阻斷,后續(xù)字段不能走索引

1)索引

KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)

2)SQL語句

select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10

范圍查詢還有“IN、between”。

6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索

可以用到ICP

select * from _order where shop_id=1 and order_status not in (1,2)
select * from _order where shop_id=1 and order_status != 1

在索引上,避免使用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。

7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況

如果要求訪問的數(shù)據(jù)量很小,則優(yōu)化器還是會選擇輔助索引,但是當(dāng)訪問的數(shù)據(jù)占整個表中數(shù)據(jù)的蠻大一部分時(一般是20%左右),優(yōu)化器會選擇通過聚集索引來查找數(shù)據(jù)。

select * from _order where  order_status = 1

查詢出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒法使用索引。

8、復(fù)雜查詢

select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01';
select * from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01' limit 10;

如果是統(tǒng)計某些數(shù)據(jù),可能改用數(shù)倉進(jìn)行解決;

如果是業(yè)務(wù)上就有那么復(fù)雜的查詢,可能就不建議繼續(xù)走SQL了,而是采用其他的方式進(jìn)行解決,比如使用ES等進(jìn)行解決。

9、asc和desc混用

select * from _t where a=1 order by b desc, c asc

desc 和asc混用時會導(dǎo)致索引失效。

10、大數(shù)據(jù)

對于推送業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)存儲,可能數(shù)據(jù)量會很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。

那么需要注意,頻繁的清理數(shù)據(jù),會照成數(shù)據(jù)碎片,需要聯(lián)系DBA進(jìn)行數(shù)據(jù)碎片處理。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: dbaplus社群
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