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sql优化常用的几种方法(优化常用的方法有几种)(2)

一、前言

在应用开发的早期,数据量少,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。

  • ALL 全表扫描;
  • index索引全扫描;
  • range 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,between,in等操作;
  • ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描,返回单条记录,常出现在关联查询中;
  • eq_ref 类似ref,区别在于使用的是唯一索引,使用主键的关联查询;
  • const/system 单条记录,系统会把匹配行中的其他列作为常数处理,如主键或唯一索引查询;
  • null MySQL不访问任何表或索引,直接返回结果;
  • 虽然上至下,效率越来越高,但是根据cost模型,假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL为”select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c”;如果走idx1,那么是type为range,如果走idx2,那么type是ref;当需要扫描的行数,使用idx2大约是idx1的5倍以上时,会用idx1,否则会用idx2。

Extra

  • Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。然后关键字被排序,并按排序顺序检索行;
  • Using temporary:使用了临时表保存中间结果,性能特别差,需要重点优化;
  • Using index:表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引(Coveing Index),避免访问了表的数据行,效率不错!如果同时出现 using where,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据;
  • Using index condition:MySQL5.6之后新增的ICP,using index condtion就是使用了ICP(索引下推),在存储引擎层进行数据过滤,而不是在服务层过滤,利用索引现有的数据减少回表的数据。

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;”

SHOWPROFILES; SHOWPROFILE FORQUERY#{id};

4、trace

trace分析优化器如何选择执行计划,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。

setoptimizer_trace="enabled=on"; setoptimizer_trace_max_mem_size=1000000; select* frominformation_schema.optimizer_trace;

5、确定问题并采用相应的措施

  • 优化索引;
  • 优化SQL语句:修改SQL、IN 查询分段、时间查询分段、基于上一次数据过滤;
  • 改用其他实现方式:ES、数仓等;
  • 数据碎片处理。

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 whereorderno=''

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 wheremobile=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 wherea = 1andb = 2orderbyc desclimit10000, 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:

  • 一种是把上一次的最后一条数据,也即上面的c传过来,然后做“c < xxx”处理,但是这种一般需要改接口协议,并不一定可行;‘
  • 另一种是采用延迟关联的方式进行处理,减少SQL回表,但是要记得索引需要完全覆盖才有效果,SQL改动如下:
selectt1.* from_t t1, (selectidfrom_t wherea = 1andb = 2orderbyc desclimit10000, 10) t2 wheret1.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 whereshop_id = 1andorder_status in(1, 2, 3) orderbycreated_at desclimit10

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 whereshop_id = 1and 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 whereshop_id=1and order_status not in(1,2) select* from_order whereshop_id=1and 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 whereorder_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

selectsum(amt) from_t wherea = 1andb in(1, 2, 3) andc > '2020-01-01'; select* from_t wherea = 1andb in(1, 2, 3) andc > '2020-01-01'limit10;

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 wherea=1orderbyb 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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