SQL優化這麼作就對了

目錄

• 前言
• SQL優化通常步驟
  • 一、經過慢查日誌等定位那些執行效率較低的SQL語句
  • 二、explain 分析SQL的執行計劃
  • 三、show profile 分析
  • 四、trace
  • 五、肯定問題並採用相應的措施
• 場景分析
  • 案例一、最左匹配
  • 案例二、隱式轉換
  • 案例三、大分頁
  • 案例四、in + order by
  • 案例五、範圍查詢阻斷，後續字段不能走索引
  • 案例六、不等於、不包含不能用到索引的快速搜索。（能夠用到ICP）
  • 案例七、優化器選擇不使用索引的狀況
  • 案例八、複雜查詢
  • 案例九、asc和desc混用
  • 案例十、大數據
• 資料

前言

在應用開發的早期，數據量少，開發人員開發功能時更重視功能上的實現，隨着生產數據的增加，不少SQL語句開始暴露出性能問題，對生產的影響也愈來愈大，有時可能這些有問題的SQL就是整個系統性能的瓶頸。

SQL優化通常步驟

一、經過慢查日誌等定位那些執行效率較低的SQL語句

二、explain 分析SQL的執行計劃

須要重點關注type、rows、filtered、extra。

type由上至下，效率愈來愈高

• ALL 全表掃描
• index 索引全掃描
• range 索引範圍掃描，經常使用語<,<=,>=,between,in等操做
• ref 使用非惟一索引掃描或惟一索引前綴掃描，返回單條記錄，常出如今關聯查詢中
• eq_ref 相似ref，區別在於使用的是惟一索引，使用主鍵的關聯查詢
• const/system 單條記錄，系統會把匹配行中的其餘列做爲常數處理，如主鍵或惟一索引查詢
• null MySQL不訪問任何表或索引，直接返回結果
  雖然上至下，效率愈來愈高，可是根據cost模型，假設有兩個索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL爲"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";若是走idx1，那麼是type爲range，若是走idx2，那麼type是ref；當須要掃描的行數，使用idx2大約是idx1的5倍以上時，會用idx1，不然會用idx2

Extra

• Using filesort：MySQL須要額外的一次傳遞，以找出如何按排序順序檢索行。經過根據聯接類型瀏覽全部行併爲全部匹配WHERE子句的行保存排序關鍵字和行的指針來完成排序。而後關鍵字被排序，並按排序順序檢索行。
• Using temporary：使用了臨時表保存中間結果，性能特別差，須要重點優化
• Using index：表示相應的 select 操做中使用了覆蓋索引（Coveing Index）,避免訪問了表的數據行，效率不錯！若是同時出現 using where，意味着沒法直接經過索引查找來查詢到符合條件的數據。
• Using index condition：MySQL5.6以後新增的ICP，using index condtion就是使用了ICP（索引下推），在存儲引擎層進行數據過濾，而不是在服務層過濾，利用索引現有的數據減小回表的數據。

三、show profile 分析

瞭解SQL執行的線程的狀態及消耗的時間。
默認是關閉的，開啓語句「set profiling = 1;」

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

四、trace

trace分析優化器如何選擇執行計劃，經過trace文件可以進一步瞭解爲何優惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。

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

五、肯定問題並採用相應的措施

• 優化索引
• 優化SQL語句：修改SQL、IN 查詢分段、時間查詢分段、基於上一次數據過濾
• 改用其餘實現方式：ES、數倉等
• 數據碎片處理

場景分析

案例一、最左匹配

索引

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

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)調換先後順序

案例二、隱式轉換

索引

KEY `idx_mobile` (`mobile`)

SQL語句

select * from _user where mobile=12345678901

隱式轉換至關於在索引上作運算，會讓索引失效。mobile是字符類型，使用了數字，應該使用字符串匹配，不然MySQL會用到隱式替換，致使索引失效。

案例三、大分頁

索引

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

SQL語句

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

對於大分頁的場景，能夠優先讓產品優化需求，若是沒有優化的，有以下兩種優化方式，
一種是把上一次的最後一條數據，也即上面的c傳過來，而後作「c < xxx」處理，可是這種通常須要改接口協議，並不必定可行。
另外一種是採用延遲關聯的方式進行處理，減小SQL回表，可是要記得索引須要徹底覆蓋纔有效果，SQL改動以下

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;

案例四、in + order by

索引

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

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底層是經過n*m的方式去搜索，相似union，可是效率比union高。
in查詢在進行cost代價計算時（代價 = 元組數 * IO平均值），是經過將in包含的數值，一條條去查詢獲取元組數的，所以這個計算過程會比較的慢，因此MySQL設置了個臨界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6以後超過這個臨界值後該列的cost就不參與計算了。所以會致使執行計劃選擇不許確。默認是200，即in條件超過了200個數據，會致使in的代價計算存在問題，可能會致使Mysql選擇的索引不許確。

處理方式，能夠(order_status, created_at)互換先後順序，而且調整SQL爲延遲關聯。

案例五、範圍查詢阻斷，後續字段不能走索引

索引

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

SQL語句

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

範圍查詢還有「IN、between」

案例六、不等於、不包含不能用到索引的快速搜索。（能夠用到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

案例七、優化器選擇不使用索引的狀況

若是要求訪問的數據量很小，則優化器仍是會選擇輔助索引，可是當訪問的數據佔整個表中數據的蠻大一部分時（通常是20%左右），優化器會選擇經過彙集索引來查找數據。

select * from _order where  order_status = 1

查詢出全部未支付的訂單，通常這種訂單是不多的，即便建了索引，也無法使用索引。

案例八、複雜查詢

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;

若是是統計某些數據，可能改用數倉進行解決；
若是是業務上就有那麼複雜的查詢，可能就不建議繼續走SQL了，而是採用其餘的方式進行解決，好比使用ES等進行解決。

案例九、asc和desc混用

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

desc 和asc混用時會致使索引失效

案例十、大數據

對於推送業務的數據存儲，可能數據量會很大，若是在方案的選擇上，最終選擇存儲在MySQL上，而且作7天等有效期的保存。
那麼須要注意，頻繁的清理數據，會照成數據碎片，須要聯繫DBA進行數據碎片處理。

資料

• 深刻淺出MySQL：數據庫開發、優化與管理維護（唐漢明 / 翟振興 / 關寶軍 / 王洪權）
• MySQL技術內幕——InnoDB存儲引擎（姜承堯）
• https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
• https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/cost-model.html
• https://www.yuque.com/docs/share/3463148b-05e9-40ce-a551-ce93a53a2c66