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怎么優化SQL

發布時間:2021-08-05 15:01:00 來源:億速云 閱讀:111 作者:小新 欄目:MySQL數據庫

小編給大家分享一下怎么優化SQL,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

判斷問題SQL

判斷SQL是否有問題時可以通過兩個表象進行判斷:

  • 系統級別表象

    • CPU消耗嚴重

    • IO等待嚴重

    • 頁面響應時間過長

    • 應用的日志出現超時等錯誤

可以使用sar命令,top命令查看當前系統狀態。也可以通過Prometheus、Grafana等監控工具觀察系統狀態。

怎么優化SQL

  • SQL語句表象

    • 冗長

    • 執行時間過長

    • 從全表掃描獲取數據

    • 執行計劃中的rows、cost很大

冗長的SQL都好理解,一段SQL太長閱讀性肯定會差,而且出現問題的頻率肯定會更高。更進一步判斷SQL問題就得從執行計劃入手,如下所示:

怎么優化SQL

執行計劃告訴我們本次查詢走了全表掃描Type=ALL,rows很大(9950400)基本可以判斷這是一段"有味道"的SQL。

獲取問題SQL

不同數據庫有不同的獲取方法,以下為目前主流數據庫的慢查詢SQL獲取工具

  • MySQL

    • 慢查詢日志

    • 測試工具loadrunner

    • Percona公司的ptquery等工具

  • Oracle

    • AWR報告

    • 測試工具loadrunner等

    • 相關內部視圖如v$、$session_wait等

    • GRID CONTROL監控工具

  • 達夢數據庫

    • AWR報告

    • 測試工具loadrunner等

    • 達夢性能監控工具(dem)

    • 相關內部視圖如v$、$session_wait等

SQL編寫技巧

SQL編寫有以下幾個通用的技巧:

? 合理使用索引

索引少了查詢慢;索引多了占用空間大,執行增刪改語句的時候需要動態維護索引,影響性能 選擇率高(重復值少)且被where頻繁引用需要建立B樹索引;

一般join列需要建立索引;復雜文檔類型查詢采用全文索引效率更好;索引的建立要在查詢和DML性能之間取得平衡;復合索引創建時要注意基于非前導列查詢的情況

? 使用UNION ALL替代UNION

UNION ALL的執行效率比UNION高,UNION執行時需要排重;UNION需要對數據進行排序

? 避免select * 寫法

執行SQL時優化器需要將 * 轉成具體的列;每次查詢都要回表,不能走覆蓋索引。

? JOIN字段建議建立索引

一般JOIN字段都提前加上索引

? 避免復雜SQL語句

提升可閱讀性;避免慢查詢的概率;可以轉換成多個短查詢,用業務端處理

? 避免where 1=1寫法

? 避免order by rand()類似寫法

RAND()導致數據列被多次掃描

SQL優化

執行計劃

完成SQL優化一定要先讀執行計劃,執行計劃會告訴你哪些地方效率低,哪里可以需要優化。我們以MYSQL為例,看看執行計劃是什么。(每個數據庫的執行計劃都不一樣,需要自行了解)

怎么優化SQL

字段解釋
id每個被獨立執行的操作標識,標識對象被操作的順序,id值越大,先被執行,如果相同,執行順序從上到下
select_type查詢中每個select 字句的類型
table被操作的對象名稱,通常是表名,但有其他格式
partitions匹配的分區信息(對于非分區表值為NULL)
type連接操作的類型
possible_keys可能用到的索引
key優化器實際使用的索引(最重要的列) 從最好到最差的連接類型為const、eq_reg、ref、range、index和ALL。當出現ALL時表示當前SQL出現了“壞味道”
key_len被優化器選定的索引鍵長度,單位是字節
ref表示本行被操作對象的參照對象,無參照對象為NULL
rows查詢執行所掃描的元組個數(對于innodb,此值為估計值)
filtered條件表上數據被過濾的元組個數百分比
extra執行計劃的重要補充信息,當此列出現Using filesort , Using temporary 字樣時就要小心了,很可能SQL語句需要優化

接下來我們用一段實際優化案例來說明SQL優化的過程及優化技巧。

優化案例

表結構

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

三張表關聯,查詢當前用戶在當前時間前后10個小時的訂單情況,并根據訂單創建時間升序排列,具體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;

查看數據量

怎么優化SQL

原執行時間

怎么優化SQL

原執行計劃

怎么優化SQL

初步優化思路

  1. SQL中 where條件字段類型要跟表結構一致,表中     user_id 為varchar(50)類型,實際SQL用的int類型,存在隱式轉換,也未添加索引。將b和c表     user_id 字段改成int類型。

  2. 因存在b表和c表關聯,將b和c表     user_id創建索引

  3. 因存在a表和b表關聯,將a和b表     seller_name字段創建索引

  4. 利用復合索引消除臨時表和排序

初步優化SQL

alter table b modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
alter table c modify `user_id` int(10) DEFAULT 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`);

查看優化后執行時間

怎么優化SQL

查看優化后執行計劃

怎么優化SQL

查看warnings信息

怎么優化SQL

繼續優化alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;

查看執行時間

怎么優化SQL

查看執行計劃

怎么優化SQL

以上是“怎么優化SQL”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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