場景+案例分析，SQL優(yōu)化這么做就對了！

目錄

• 前言
• SQL優(yōu)化一般步驟
• 1、通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句
• 2、explain 分析SQL的執(zhí)行計劃
• 3、show profile 分析
• 4、trace
• 5、確定問題并采用相應(yīng)的措施
• 場景分析
• 案例1、最左匹配
• 案例2、隱式轉(zhuǎn)換
• 案例3、大分頁
• 案例4、in + order by
• 案例5、范圍查詢阻斷，后續(xù)字段不能走索引
• 案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP）
• 案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況
• 案例8、復(fù)雜查詢
• 案例9、asc和desc混用
• 案例10、大數(shù)據(jù)
• 資料

前言

在應(yīng)用開發(fā)的早期，數(shù)據(jù)量少，開發(fā)人員開發(fā)功能時更重視功能上的實現(xiàn)，隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增長，很多SQL語句開始暴露出性能問題，對生產(chǎn)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(tǒng)性能的瓶頸。

如果有不同意見，歡迎留言指正，一起學(xué)習(xí)！

SQL優(yōu)化一般步驟

1、通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句

2、explain 分析SQL的執(zhí)行計劃

需要重點關(guān)注type、rows、filtered、extra。

type由上至下，效率越來越高

• ALL 全表掃描
• index 索引全掃描
• range 索引范圍掃描，常用語<,<=,>=,between,in等操作
• ref 使用非唯一索引掃描或唯一索引前綴掃描，返回單條記錄，常出現(xiàn)在關(guān)聯(lián)查詢中
• eq_ref 類似ref，區(qū)別在于使用的是唯一索引，使用主鍵的關(guān)聯(lián)查詢
• const/system 單條記錄，系統(tǒng)會把匹配行中的其他列作為常數(shù)處理，如主鍵或唯一索引查詢
• null MySQL不訪問任何表或索引，直接返回結(jié)果

雖然上至下，效率越來越高，但是根據(jù)cost模型，假設(shè)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(dāng)需要掃描的行數(shù)，使用idx2大約是idx1的5倍以上時，會用idx1，否則會用idx2

Extra

• 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(jù)聯(lián)接類型瀏覽所有行并為所有匹配WHERE子句的行保存排序關(guān)鍵字和行的指針來完成排序。然后關(guān)鍵字被排序，并按排序順序檢索行。
• Using temporary：使用了臨時表保存中間結(jié)果，性能特別差，需要重點優(yōu)化
• Using index：表示相應(yīng)的 select 操作中使用了覆蓋索引（Coveing Index）,避免訪問了表的數(shù)據(jù)行，效率不錯！如果同時出現(xiàn) using where，意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的數(shù)據(jù)。
• Using index condition：MySQL5.6之后新增的ICP，using index condtion就是使用了ICP（索引下推），在存儲引擎層進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，而不是在服務(wù)層過濾，利用索引現(xiàn)有的數(shù)據(jù)減少回表的數(shù)據(jù)。

3、show profile 分析

了解SQL執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時間。

默認(rèn)是關(guān)閉的，開啟語句“set profiling = 1;”

SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY  #{id};

4、trace

trace分析優(yōu)化器如何選擇執(zhí)行計劃，通過trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執(zhí)行計劃而不選擇B執(zhí)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(yīng)的措施

• 優(yōu)化索引

• 優(yōu)化SQL語句：修改SQL、IN 查詢分段、時間查詢分段、基于上一次數(shù)據(jù)過濾

• 改用其他實現(xiàn)方式：ES、數(shù)倉等

• 數(shù)據(jù)碎片處理

場景分析

案例1、最左匹配

索引

KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)

SQL語句

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(diào)換前后順序。

案例2、隱式轉(zhuǎn)換

索引

KEY `idx_mobile` (`mobile`)

SQL語句

select * from _user where mobile=12345678901

隱式轉(zhuǎn)換相當(dāng)于在索引上做運算，會讓索引失效。mobile是字符類型，使用了數(shù)字，應(yīng)該使用字符串匹配，否則MySQL會用到隱式替換，導(dǎo)致索引失效。

案例3、大分頁

索引

KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)

SQL語句

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(yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求，如果沒有優(yōu)化的，有如下兩種優(yōu)化方式：

一種是把上一次的最后一條數(shù)據(jù)，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接口協(xié)議，并不一定可行。

另一種是采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行處理，減少SQL回表，但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果，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;

案例4、in + order by

索引

KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)

SQL語句

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(jìn)行cost代價計算時（代價 = 元組數(shù) * IO平均值），是通過將in包含的數(shù)值，一條條去查詢獲取元組數(shù)的，因此這個計算過程會比較的慢，所以MySQL設(shè)置了個臨界值(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(dǎo)致執(zhí)行計劃選擇不準(zhǔn)確。默認(rèn)是200，即in條件超過了200個數(shù)據(jù)，會導(dǎo)致in的代價計算存在問題，可能會導(dǎo)致Mysql選擇的索引不準(zhǔn)確。

處理方式，可以(order_status, created_at)互換前后順序，并且調(diào)整SQL為延遲關(guān)聯(lián)。

案例5、范圍查詢阻斷，后續(xù)字段不能走索引

索引

KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)

SQL語句

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”

案例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

案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況

如果要求訪問的數(shù)據(jù)量很小，則優(yōu)化器還是會選擇輔助索引，但是當(dāng)訪問的數(shù)據(jù)占整個表中數(shù)據(jù)的蠻大一部分時（一般是20%左右），優(yōu)化器會選擇通過聚集索引來查找數(shù)據(jù)。

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。

案例8、復(fù)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(tǒng)計某些數(shù)據(jù)，可能改用數(shù)倉進(jìn)行解決；

如果是業(yè)務(wù)上就有那么復(fù)雜的查詢，可能就不建議繼續(xù)走SQL了，而是采用其他的方式進(jìn)行解決，比如使用ES等進(jìn)行解決。

案例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(dǎo)致索引失效

案例10、大數(shù)據(jù)

對于推送業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)存儲，可能數(shù)據(jù)量會很大，如果在方案的選擇上，最終選擇存儲在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。

那么需要注意，頻繁的清理數(shù)據(jù)，會照成數(shù)據(jù)碎片，需要聯(lián)系DBA進(jìn)行數(shù)據(jù)碎片處理。

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