一、前言
在應用開發的早期,資料量少,開發人員開發功能時更重視功能上的實作,隨著生產資料的增長,很多SQL陳述句開始暴露出性能問題,對生產的影響也越來越大,有時可能這些有問題的SQL就是整個系統性能的瓶頸,
二、SQL優化一般步驟
1、通過慢查日志等定位那些執行效率較低的SQL陳述句
2、explain 分析SQL的執行計劃
需要重點關注type、rows、filtered、extra,
type由上至下,效率越來越高,
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ALL 全表掃描;
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index 索引全掃描;
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range 索引范圍掃描,常用語<,<=,>=,between,in等操作;
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ref 使用非唯一索引掃描或唯一索引前綴掃描,回傳單條記錄,常出現在關聯查詢中;
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eq_ref 類似ref,區別在于使用的是唯一索引,使用主鍵的關聯查詢;
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const/system 單條記錄,系統會把匹配行中的其他列作為常數處理,如主鍵或唯一索引查詢;
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null MySQL不訪問任何表或索引,直接回傳結果;
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雖然上至下,效率越來越高,但是根據cost模型,假設有兩個索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL為"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";如果走idx1,那么是type為range,如果走idx2,那么type是ref;當需要掃描的行數,使用idx2大約是idx1的5倍以上時,會用idx1,否則會用idx2,
Extra
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Using filesort:MySQL需要額外的一次傳遞,以找出如何按排序順序檢索行,通過根據聯接型別瀏覽所有行并為所有匹配WHERE子句的行保存排序關鍵字和行的指標來完成排序,然后關鍵字被排序,并按排序順序檢索行;
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Using temporary:使用了臨時表保存中間結果,性能特別差,需要重點優化;
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Using index:表示相應的 select 操作中使用了覆寫索引(Coveing Index),避免訪問了表的資料行,效率不錯!如果同時出現 using where,意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的資料;
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Using index condition:MySQL5.6之后新增的ICP,using index condtion就是使用了ICP(索引下推),在存盤引擎層進行資料過濾,而不是在服務層過濾,利用索引現有的資料減少回表的資料,
3、show profile 分析
了解SQL執行的執行緒的狀態及消耗的時間,
默認是關閉的,開啟陳述句“set profiling = 1;”
SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};
4、trace
trace分析優化器如何選擇執行計劃,通過trace檔案能夠進一步了解為什么優惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃,
set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace;
5、確定問題并采用相應的措施
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優化索引;
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優化SQL陳述句:修改SQL、IN 查詢分段、時間查詢分段、基于上一次資料過濾;
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改用其他實作方式:ES、數倉等;
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資料碎片處理,
三、場景分析
1、最左匹配
1)索引
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
2)SQL陳述句
select * from _t where orderno=''
查詢匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調換前后順序,
2、隱式轉換
1)索引
KEY `idx_mobile` (`mobile`)
2)SQL陳述句
select * from _user where mobile=12345678901
隱式轉換相當于在索引上做運算,會讓索引失效,mobile是字符型別,使用了數字,應該使用字串匹配,否則MySQL會用到隱式替換,導致索引失效,
3、大分頁
1)索引
KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)
2)SQL陳述句
select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;
對于大分頁的場景,可以優先讓產品優化需求,如果沒有優化的,有如下兩種優化方式:
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一種是把上一次的最后一條資料,也即上面的c傳過來,然后做“c < xxx”處理,但是這種一般需要改介面協議,并不一定可行;‘
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另一種是采用延遲關聯的方式進行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆寫才有效果,SQL改動如下:
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;
4、in + order by
1)索引
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
2)SQL陳述句
select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10
in查詢在MySQL底層是通過n*m的方式去搜索,類似union,但是效率比union高,
in查詢在進行cost代價計算時(代價 = 元組數 * IO平均值),是通過將in包含的數值,一條條去查詢獲取元組數的,因此這個計算程序會比較的慢,所以MySQL設定了個臨界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超過這個臨界值后該列的cost就不參與計算了,因此會導致執行計劃選擇不準確,默認是200,即in條件超過了200個資料,會導致in的代價計算存在問題,可能會導致Mysql選擇的索引不準確,
3)處理方式
可以(order_status, created_at)互換前后順序,并且調整SQL為延遲關聯,
5、范圍查詢阻斷,后續欄位不能走索引
1)索引
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
2)SQL陳述句
select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10
范圍查詢還有“IN、between”,
6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索
可以用到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,
7、優化器選擇不使用索引的情況
如果要求訪問的資料量很小,則優化器還是會選擇輔助索引,但是當訪問的資料占整個表中資料的蠻大一部分時(一般是20%左右),優化器會選擇通過聚集索引來查找資料,
select * from _order where order_status = 1
查詢出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒法使用索引,
8、復雜查詢
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;
如果是統計某些資料,可能改用數倉進行解決;
如果是業務上就有那么復雜的查詢,可能就不建議繼續走SQL了,而是采用其他的方式進行解決,比如使用ES等進行解決,
9、asc和desc混用
select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
desc 和asc混用時會導致索引失效,
10、大資料
對于推送業務的資料存盤,可能資料量會很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存盤在MySQL上,并且做7天等有效期的保存,
那么需要注意,頻繁的清理資料,會照成資料碎片,需要聯系DBA進行資料碎片處理,
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參考資料
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深入淺出MySQL:資料庫開發、優化與管理維護(唐漢明 / 翟振興 / 關寶軍 / 王洪權)
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MySQL技術內幕——InnoDB存盤引擎(姜承堯)
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https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
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https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/cost-model.html
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https://www.yuque.com/docs/share/3463148b-05e9-40ce-a551-ce93a53a2c66
作者丨狼爺
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