前言
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現(xiàn),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。
SQL 優(yōu)化一般步驟
| 通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的 SQL 語句
| explain 分析SQL的執(zhí)行計劃
需要重點關(guān)注 type、rows、filtered、extra。
type 由上至下,效率越來越高:
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ALL 全表掃描
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index 索引全掃描
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range 索引范圍掃描,常用語<,<=,>=,between,in 等操作
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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
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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
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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
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null MySQL 不訪問任何表或索引,直接返回結(jié)果
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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:
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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;
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Using temporary:使用了臨時表保存中間結(jié)果,性能特別差,需要重點優(yōu)化;
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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);
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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)。
| 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;”
SHOWPROFILES;
SHOWPROFILEFORQUERY#{id};
| 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。
setoptimizer_trace="enabled=on";
setoptimizer_trace_max_mem_size=1000000;
select*frominformation_schema.optimizer_trace;
| 確定問題并采用相應(yīng)的措施
如下:
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優(yōu)化索引
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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
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改用其他實現(xiàn)方式:ES、數(shù)倉等
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數(shù)據(jù)碎片處理
場景分析
| 案例 1:最左匹配
索引:
KEY`idx_shopid_orderno`(`shop_id`,`order_no`)
SQL 語句:
select*from_twhereorderno=''
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。
| 案例 2:隱式轉(zhuǎn)換
索引:
KEY`idx_mobile`(`mobile`)
SQL 語句:
select*from_userwheremobile=12345678901
隱式轉(zhuǎn)換相當(dāng)于在索引上做運算,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。
| 案例 3:大分頁
索引:
KEY`idx_a_b_c`(`a`,`b`,`c`)
SQL 語句:
select*from_twherea=1andb=2orderbycdesclimit10000,10;
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:
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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
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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:
selectt1.*from_tt1,(selectidfrom_twherea=1andb=2orderbycdesclimit10000,10)t2wheret1.id=t2.id;
| 案例 4:in + order by
索引:
KEY`idx_shopid_status_created`(`shop_id`,`order_status`,`created_at`)
SQL 語句:
select*from_orderwhereshop_id=1andorder_statusin(1,2,3)orderbycreated_atdesclimit10
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。
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)。
| 案例 5:范圍查詢阻斷,后續(xù)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_orderwhereshop_id=1andcreated_at>'2021-01-010000'andorder_status=10
范圍查詢還有“IN、between”。
| 案例 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_orderwhereshop_id=1andorder_statusnotin(1,2)
select*from_orderwhereshop_id=1andorder_status!=1
在索引上,避免使用 NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。
| 案例 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_orderwhereorder_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。
| 案例 8:復(fù)雜查詢
selectsum(amt)from_twherea=1andbin(1,2,3)andc>'2020-01-01';
select*from_twherea=1andbin(1,2,3)andc>'2020-01-01'limit10;
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。
| 案例 9:asc 和 desc 混用
select*from_twherea=1orderbybdesc,casc
desc 和 asc 混用時會導(dǎo)致索引失效。
| 案例 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。
原文標(biāo)題:面試官問如何優(yōu)化慢 SQL ?
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