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)


* 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:


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v$sql、v$session_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v$sql、v$session_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


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

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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;

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查看数据量



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原执行时间



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原执行计划



* 初步优化思路
* 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。
* 因存在b表和c表关联,将b和c表user_id创建索引
* 因存在a表和b表关联,将a和b表seller_name字段创建索引
* 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`);

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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;

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查看执行时间



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查看执行计划



* 优化总结
* 查看执行计划 explain
* 如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;
* 查看SQL涉及的表结构和索引信息
* 根据执行计划,思考可能的优化点
* 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
* 查看优化后的执行时间和执行计划
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如果优化效果不明显,重复第四步操作

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