数据库优化 - SQL优化

我会带着你远行 2023-10-08 11:37 38阅读 0赞

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$、$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$、$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

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。  
因存在b表和c表关联，将b和c表user\_id创建索引  
因存在a表和b表关联，将a和b表seller\_name字段创建索引  
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

总结

查看执行计划 explain  
如果有告警信息，查看告警信息 show warnings;  
查看SQL涉及的表结构和索引信息  
根据执行计划，思考可能的优化点  
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  
查看优化后的执行时间和执行计划  
如果优化效果不明显，重复第四步操作  
  
系列文章  
  
数据库优化 - 实例优化  
记一次对达梦数据库的优化过程  
  
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