数据库优化 - SQL优化

JAVA日知录

发布于 2019-11-06 15:35:22

1.7K0

发布于 2019-11-06 15:35:22

文章被收录于专栏：JAVA杂谈

是时候

关注

我们一波了

前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。

判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断：

可以使用sar命令，top命令查看当前系统状态。

也可以通过Prometheus、Grafana等监控工具观察系统状态。（感兴趣的可以翻看我之前的文章）

冗长的SQL都好理解，一段SQL太长阅读性肯定会差，而且出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就得从执行计划入手，如下所示：

执行计划告诉我们本次查询走了全表扫描Type=ALL，rows很大(9950400)基本可以判断这是一段"有味道"的SQL。

不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具

SQL编写有以下几个通用的技巧：

• 合理使用索引

索引少了查询慢；索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引；一般join列需要建立索引；复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

• 使用UNION ALL替代UNION

UNION ALL的执行效率比UNION高，UNION执行时需要排重；UNION需要对数据进行排序

• 避免select * 写法

执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列；每次查询都要回表，不能走覆盖索引。

• JOIN字段建议建立索引

一般JOIN字段都提前加上索引

• 避免复杂SQL语句

提升可阅读性；避免慢查询的概率；可以转换成多个短查询，用业务端处理

• 避免where 1=1写法

• 避免order by rand()类似写法

RAND()导致数据列被多次扫描

完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。我们以MYSQL为例，看看执行计划是什么。（每个数据库的执行计划都不一样，需要自行了解） explain sql

每个被独立执行的操作标识，标识对象被操作的顺序，id值越大，先被执行，如果相同，执行顺序从上到下

接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

表结构 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`) );
三张表关联，查询当前用户在当前时间前后10个小时的订单情况，并根据订单创建时间升序排列，具体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；
查看数据量

初步优化思路
1. SQL中 where条件字段类型要跟表结构一致，表中user_id 为varchar(50)类型，实际SQL用的int类型，存在隐式转换，也未添加索引。将b和c表user_id 字段改成int类型。
2. 因存在b表和c表关联，将b和c表user_id创建索引
3. 因存在a表和b表关联，将a和b表seller_name字段创建索引
4. 利用复合索引消除临时表和排序
初步优化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`);
查看优化后执行时间