一、前言
在应用开发的早期,数据量少sql替换部分字符串,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
二、SQL优化一般步骤
1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句
2、explain 分析SQL的执行计划
需要重点关注type、rows、filtered、extra。
type由上至下,效率越来越高。
Extra
3、show profile 分析
了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。
默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;”
SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};
4、trace
trace分析优化器如何选择执行计划sql替换部分字符串,通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。
set optimizer_trace="enabled=on";
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
select * from information_schema.optimizer_trace;
5、确定问题并采用相应的措施
三、场景分析
1、最左匹配
1)索引
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
2)SQL语句
select * from _t where orderno=''
查询匹配从左往右匹配,要使用order_no走索引,必须查询条件携带shop_id或者索引(shop_id,order_no)调换前后顺序。
2、隐式转换
1)索引
KEY `idx_mobile` (`mobile`)
2)SQL语句
select * from _user where mobile=12345678901
隐式转换相当于在索引上做运算,会让索引失效。mobile是字符类型,使用了数字,应该使用字符串匹配,否则MySQL会用到隐式替换,导致索引失效。
3、大分页
1)索引
KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)
2)SQL语句
select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;
对于大分页的场景,可以优先让产品优化需求,如果没有优化的,有如下两种优化方式:
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;
4、in + order by
1)索引
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
2)SQL语句
select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10
in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索,类似union,但是效率比union高。
in查询在进行cost代价计算时(代价 = 元组数 * IO平均值),是通过将in包含的数值,一条条去查询获取元组数的,因此这个计算过程会比较的慢,所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是200,即in条件超过了200个数据,会导致in的代价计算存在问题,可能会导致Mysql选择的索引不准确。
3)处理方式
可以(order_status, created_at)互换前后顺序,并且调整SQL为延迟关联。
5、范围查询阻断,后续字段不能走索引
1)索引
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
2)SQL语句
select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10
范围查询还有“IN、between”。
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 _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。
7、优化器选择不使用索引的情况
如果要求访问的数据量很小,则优化器还是会选择辅助索引,但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时(一般是20%左右),优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
select * from _order where order_status = 1
查询出所有未支付的订单,一般这种订单是很少的,即使建了索引,也没法使用索引。
8、复杂查询
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;
如果是统计某些数据,可能改用数仓进行解决;
如果是业务上就有那么复杂的查询,可能就不建议继续走SQL了,而是采用其他的方式进行解决,比如使用ES等进行解决。
9、asc和desc混用
select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
desc 和asc混用时会导致索引失效。
10、大数据
对于推送业务的数据存储,可能数据量会很大,如果在方案的选择上,最终选择存储在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。
那么需要注意,频繁的清理数据,会照成数据碎片,需要联系DBA进行数据碎片处理。
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参考资料
作者丨狼爷
来源丨网址:
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