SQL優(yōu)化萬能公式：5 大步驟 + 10 個案例
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。
SQL優(yōu)化一般步驟
通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句
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
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)。 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 show profile 分析
了解SQL執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時間。默認是關(guān)閉的，開啟語句“set profiling = 1;”
SHOW?PROFILES?;
SHOW?PROFILE?FOR?QUERY??#{id};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;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)行計劃選擇不準確。默認是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行解決，比如使用ES等進行解決。
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進行數(shù)據(jù)碎片處理。
資料
深入淺出MySQL：數(shù)據(jù)庫開發(fā)、優(yōu)化與管理維護（唐漢明 / 翟振興 / 關(guān)寶軍 / 王洪權(quán)） MySQL技術(shù)內(nèi)幕——InnoDB存儲引擎（姜承堯） https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/cost-model.html https://www.yuque.com/docs/share/3463148b-05e9-40ce-a551-ce93a53a2c66
本文來源：cnblogs.com/powercto
/p/14410128.html
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數(shù)據(jù)前線 ——End——
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