程序员该如何进行 SQL 数据库的优化?

2019 年 12 月 31 日 CSDN

作者 |  单一色调 
责编 | Elle
出品 | CSDN 博客

之前的文章是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$ $session_wait等
    • GRID CONTROL监控工具
  • 达梦数据库
    • AWR报告
    • 测试工具loadrunner等
    • 达梦性能监控工具(dem)
    • 相关内部视图如v$ $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

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

CREATE TABLE `a`
(
    `id`          int(11NOT NULLAUTO_INCREMENT,
    `seller_id`   bigint(20)                                       DEFAULT NULL,
    `seller_name` varchar(100CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
    `gmt_create`  varchar(30)                                      DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `b`
(
    `id`          int(11NOT NULLAUTO_INCREMENT,
    `seller_name` varchar(100DEFAULT NULL,
    `user_id`     varchar(50)  DEFAULT NULL,
    `user_name`   varchar(100DEFAULT NULL,
    `sales`       bigint(20)   DEFAULT NULL,
    `gmt_create`  varchar(30)  DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `c`
(
    `id`         int(11NOT NULLAUTO_INCREMENT,
    `user_id`    varchar(50)  DEFAULT NULL,
    `order_id`   varchar(100DEFAULT 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;
  • 查看数据量

  • 原执行时间
  • 原执行计划
  • 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
          
          
            

    alter table b modify `user_id` int(10DEFAULT NULL;
    alter table c modify `user_id` int(10DEFAULT 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
  • 查看优化后执行计划
  • 查看warnings信息
  • 继续优化
    alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;
  • 查看执行时间
  • 查看执行计划
  • 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。
原文: https://blog.csdn.net/jianzhang11/article/details/102867120

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