分享Sql性能优化的一些建议

随着业务体量和逻辑复杂度的增加，workcenter 对接口的性能耗时有了新的要求，而提升接口性能最有效的方法当然 对数据库操作逻辑和sql语句进行优化了。本篇分享一些数据库性能优化的经验和建议

数据库结构优化

mysql 逻辑架构图：

• 第一层：客户端通过连接服务，将要执行的 sql 指令传输过来
• 第二层：服务器解析并优化 sql，生成最终的执行计划并执行
• 第三层：存储引擎，负责数据库的存储和提取

索引优化

索引包含一个或多个列的值。mysql 只能高效的利用索引的最左前缀列。索引的优势在于：

• 减少查询扫描的数据量
• 避免排序和零时表
• 将随机 io 变为顺序 io （顺序 io 的效率高于随机 io）

优化建议：
（1）针对特别长的字符串，可以使用前缀索引，根据索引的选择性选择合适的前缀长度
（2）使用多列索引的时候，可以通过 and 和 or 语法连接
（3）索引在 where 条件查询和 group by 语法查询的时候特别有效
（4）将范围查询放在条件查询的最后，防止范围查询导致的右边索引失效的问题
（5）索引最好不要选择过长的字符串，而且索引列也不宜为 null

sql查询优化

查询质量的三个重要指标：（1）响应时间（服务时间、排队时间）、（2）扫码的行、（3）返回的行

优化建议：
（1）避免查询无关的列，如使用 select * 返回所有的列表
（2）避免查询无关的行
（3）切分查询。将一个对服务器压力较大的任务，分解到一个较长的时间中，并分多次执行。如要删除一万条数据，可以分 10 次执行，每次执行完成后暂停一段时间，再继续执行。过程中可以释放服务器资源给其他任务
（4）分解关联查询。将多表关联查询的一次查询，分解成对单表的多次查询。可以减少锁竞争，查询本身的查询效率也比较高。因为 mysql 的连接和断开都是轻量级的操作，不会由于查询拆分为多次，造成效率问题
（5）注意 count 的操作只能统计不为 null 的列，所以统计总的行数使用 count (*)
（6）group by 按照标识列分组效率高，分组结果 不宜出现分组列之外的列
（7）关联查询延迟关联，可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围，再关联
（8）limit 分页优化。可以根据索引覆盖扫码，再根据索引列关联自身查询其他列
（9）union 查询默认去重，如果不是业务必须，建议使用效率更好的 union all

typeorm性能优化

workcenter 采用了 typeorm 作为数据库操作的工具，诚然

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