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数据库优化 – SQL优化[通俗易懂]

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全栈程序员站长
发布2022-10-04 21:39:05
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发布2022-10-04 21:39:05
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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。

判断问题SQL

判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断:

  • 系统级别表象
    • CPU消耗严重
    • IO等待严重
    • 页面响应时间过长
    • 应用的日志出现超时等错误

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)

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  • SQL语句表象
    • 冗长
    • 执行时间过长
    • 从全表扫描获取数据
    • 执行计划中的rows、cost很大

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:

640?wx_fmt=png
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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。

获取问题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

  • MySQL
    • 慢查询日志
    • 测试工具loadrunner
    • Percona公司的ptquery等工具
  • Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如vsession_wait等 GRID CONTROL监控工具
  • 达梦数据库 AWR报告 测试工具loadrunner等 达梦性能监控工具(dem) 相关内部视图如vsession_wait等

SQL编写技巧

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

SQL优化

执行计划

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

640?wx_fmt=png
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字段

解释

id

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

select_type

查询中每个select 字句的类型

table

被操作的对象名称,通常是表名,但有其他格式

partitions

匹配的分区信息(对于非分区表值为NULL)

type

连接操作的类型

possible_keys

可能用到的索引

key

优化器实际使用的索引(最重要的列) 从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL。当出现ALL时表示当前SQL出现了“坏味道”

key_len

被优化器选定的索引键长度,单位是字节

ref

表示本行被操作对象的参照对象,无参照对象为NULL

rows

查询执行所扫描的元组个数(对于innodb,此值为估计值)

filtered

条件表上数据被过滤的元组个数百分比

extra

执行计划的重要补充信息,当此列出现Using filesort , Using temporary 字样时就要小心了,很可能SQL语句需要优化

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。

优化案例

表结构

代码语言:javascript
复制
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

代码语言:javascript
复制
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

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原执行时间

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原执行计划

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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

代码语言:javascript
复制
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

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查看优化后执行计划

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查看warnings信息

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继续优化alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;

查看执行时间

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查看执行计划

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总结

  1. 查看执行计划 explain
  2. 如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;
  3. 查看SQL涉及的表结构和索引信息
  4. 根据执行计划,思考可能的优化点
  5. 按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作
  6. 查看优化后的执行时间和执行计划
  7. 如果优化效果不明显,重复第四步操作

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