SQL优化这么作就对了

目录

• 前言
• SQL优化通常步骤
  • 一、经过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句
  • 二、explain 分析SQL的执行计划
  • 三、show profile 分析
  • 四、trace
  • 五、肯定问题并采用相应的措施
• 场景分析
  • 案例一、最左匹配
  • 案例二、隐式转换
  • 案例三、大分页
  • 案例四、in + order by
  • 案例五、范围查询阻断，后续字段不能走索引
  • 案例六、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（能够用到ICP）
  • 案例七、优化器选择不使用索引的状况
  • 案例八、复杂查询
  • 案例九、asc和desc混用
  • 案例十、大数据
• 资料

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，随着生产数据的增加，不少SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也愈来愈大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。

SQL优化通常步骤

一、经过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句

二、explain 分析SQL的执行计划

须要重点关注type、rows、filtered、extra。

type由上至下，效率愈来愈高

• ALL 全表扫描
• index 索引全扫描
• range 索引范围扫描，经常使用语<,<=,>=,between,in等操做
• ref 使用非惟一索引扫描或惟一索引前缀扫描，返回单条记录，常出如今关联查询中
• eq_ref 相似ref，区别在于使用的是惟一索引，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余列做为常数处理，如主键或惟一索引查询
• null MySQL不访问任何表或索引，直接返回结果
  虽然上至下，效率愈来愈高，可是根据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";若是走idx1，那么是type为range，若是走idx2，那么type是ref；当须要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，不然会用idx2

Extra

• Using filesort：MySQL须要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。经过根据联接类型浏览全部行并为全部匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。而后关键字被排序，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，须要重点优化
• Using index：表示相应的 select 操做中使用了覆盖索引（Coveing Index）,避免访问了表的数据行，效率不错！若是同时出现 using where，意味着没法直接经过索引查找来查询到符合条件的数据。
• Using index condition：MySQL5.6以后新增的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小回表的数据。

三、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};

四、trace

trace分析优化器如何选择执行计划，经过trace文件可以进一步了解为何优惠券选择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;

五、肯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
• 改用其余实现方式：ES、数仓等
• 数据碎片处理

场景分析

案例一、最左匹配

索引

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

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)调换先后顺序

案例二、隐式转换

索引

KEY `idx_mobile` (`mobile`)

SQL语句

select * from _user where mobile=12345678901

隐式转换至关于在索引上作运算，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，不然MySQL会用到隐式替换，致使索引失效。

案例三、大分页

索引

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

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，能够优先让产品优化需求，若是没有优化的，有以下两种优化方式，
一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的c传过来，而后作“c < xxx”处理，可是这种通常须要改接口协议，并不必定可行。
另外一种是采用延迟关联的方式进行处理，减小SQL回表，可是要记得索引须要彻底覆盖才有效果，SQL改动以下

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底层是经过n*m的方式去搜索，相似union，可是效率比union高。
in查询在进行cost代价计算时（代价 = 元组数 * IO平均值），是经过将in包含的数值，一条条去查询获取元组数的，所以这个计算过程会比较的慢，因此MySQL设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6以后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。所以会致使执行计划选择不许确。默认是200，即in条件超过了200个数据，会致使in的代价计算存在问题，可能会致使Mysql选择的索引不许确。

处理方式，能够(order_status, created_at)互换先后顺序，而且调整SQL为延迟关联。

案例五、范围查询阻断，后续字段不能走索引

索引

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

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”

案例六、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（能够用到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、优化器选择不使用索引的状况

若是要求访问的数据量很小，则优化器仍是会选择辅助索引，可是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（通常是20%左右），优化器会选择经过汇集索引来查找数据。

select * from _order where  order_status = 1

查询出全部未支付的订单，通常这种订单是不多的，即便建了索引，也无法使用索引。

案例八、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;

若是是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；
若是是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其余的方式进行解决，好比使用ES等进行解决。

案例九、asc和desc混用

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

desc 和asc混用时会致使索引失效

案例十、大数据

对于推送业务的数据存储，可能数据量会很大，若是在方案的选择上，最终选择存储在MySQL上，而且作7天等有效期的保存。
那么须要注意，频繁的清理数据，会照成数据碎片，须要联系DBA进行数据碎片处理。

资料

• 深刻浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（唐汉明 / 翟振兴 / 关宝军 / 王洪权）
• MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎（姜承尧）
• 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