数据库优化 - SQL优化

前面一篇文章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$sql、v$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$sql、v$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

字段	解释
id	每个被独立执行的操作标识，标识对象被操作的顺序，id值越大，先被执行，如果相同，执行顺序从上到下
select_type	查询中每个select 字句的类型
table	被操作的对象名称，通常是表名，但有其他格式
partitions	匹配的分区信息(对于非分区表值为null)
type	连接操作的类型
possible_keys	可能用到的索引
key	优化器实际使用的索引(最重要的列) 从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和all。当出现all时表示当前sql出现了“坏味道”
key_len	被优化器选定的索引键长度，单位是字节
ref	表示本行被操作对象的参照对象，无参照对象为null
rows	查询执行所扫描的元组个数（对于innodb，此值为估计值）
filtered	条件表上数据被过滤的元组个数百分比
extra	执行计划的重要补充信息，当此列出现using filesort , using temporary 字样时就要小心了，很可能sql语句需要优化

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(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(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

  

• 优化总结
  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

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