干貨：用什么姿勢，去寫一手好SQL ？

• MySQL性能

• 最大數(shù)據(jù)量

• 最大并發(fā)數(shù)

• 查詢耗時0.5秒

• 實施原則

• 數(shù)據(jù)表設(shè)計

• 數(shù)據(jù)類型

• 避免空值

• text類型

• 索引優(yōu)化

• 索引分類

• 優(yōu)化原則

• SQL優(yōu)化

• 分批處理

• 不做列運算

• 避免Select *

• 操作符<>優(yōu)化

• OR優(yōu)化

• IN優(yōu)化

• LIKE優(yōu)化

• JOIN優(yōu)化

• LIMIT優(yōu)化

• 其他數(shù)據(jù)庫

博主負(fù)責(zé)的項目主要采用阿里云數(shù)據(jù)庫MySQL，最近頻繁出現(xiàn)慢SQL告警，執(zhí)行時間最長的竟然高達(dá)5分鐘。導(dǎo)出日志后分析，主要原因竟然是沒有命中索引和沒有分頁處理。其實這是非常低級的錯誤，我不禁后背一涼，團(tuán)隊成員的技術(shù)水平亟待提高啊。改造這些SQL的過程中，總結(jié)了一些經(jīng)驗分享給大家，如果有錯誤歡迎批評指正。

MySQL性能

最大數(shù)據(jù)量

拋開數(shù)據(jù)量和并發(fā)數(shù)，談性能都是耍流氓。MySQL沒有限制單表最大記錄數(shù)，它取決于操作系統(tǒng)對文件大小的限制。

《阿里巴巴Java開發(fā)手冊》提出單表行數(shù)超過500萬行或者單表容量超過2GB，才推薦分庫分表。性能由綜合因素決定，拋開業(yè)務(wù)復(fù)雜度，影響程度依次是硬件配置、MySQL配置、數(shù)據(jù)表設(shè)計、索引優(yōu)化。500萬這個值僅供參考，并非鐵律。

博主曾經(jīng)操作過超過4億行數(shù)據(jù)的單表，分頁查詢最新的20條記錄耗時0.6秒，SQL語句大致是select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20，prePageMinId是上一頁數(shù)據(jù)記錄的最小ID。

雖然當(dāng)時查詢速度還湊合，隨著數(shù)據(jù)不斷增長，有朝一日必定不堪重負(fù)。分庫分表是個周期長而風(fēng)險高的大活兒，應(yīng)該盡可能在當(dāng)前結(jié)構(gòu)上優(yōu)化，比如升級硬件、遷移歷史數(shù)據(jù)等等，實在沒轍了再分。對分庫分表感興趣的同學(xué)可以閱讀分庫分表的基本思想。

最大并發(fā)數(shù)

并發(fā)數(shù)是指同一時刻數(shù)據(jù)庫能處理多少個請求，由max_connections和max_user_connections決定。max_connections是指MySQL實例的最大連接數(shù)，上限值是16384，max_user_connections是指每個數(shù)據(jù)庫用戶的最大連接數(shù)。

MySQL會為每個連接提供緩沖區(qū)，意味著消耗更多的內(nèi)存。如果連接數(shù)設(shè)置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。一般要求兩者比值超過10%，計算方法如下：

max_used_connections?/?max_connections?*?100%?=?3/100?*100%?≈?3%

查看最大連接數(shù)與響應(yīng)最大連接數(shù)：

show?variables?like?'%max_connections%';
show?variables?like?'%max_user_connections%';

在配置文件my.cnf中修改最大連接數(shù)

[mysqld]
max_connections?=?100
max_used_connections?=?20

查詢耗時0.5秒

建議將單次查詢耗時控制在0.5秒以內(nèi)，0.5秒是個經(jīng)驗值，源于用戶體驗的3秒原則。如果用戶的操作3秒內(nèi)沒有響應(yīng)，將會厭煩甚至退出。響應(yīng)時間=客戶端UI渲染耗時+網(wǎng)絡(luò)請求耗時+應(yīng)用程序處理耗時+查詢數(shù)據(jù)庫耗時，0.5秒就是留給數(shù)據(jù)庫1/6的處理時間。

實施原則

相比NoSQL數(shù)據(jù)庫，MySQL是個嬌氣脆弱的家伙。它就像體育課上的女同學(xué)，一點糾紛就和同學(xué)鬧別扭(擴(kuò)容難)，跑兩步就氣喘吁吁(容量小并發(fā)低)，常常身體不適要請假(SQL約束太多)。如今大家都會搞點分布式，應(yīng)用程序擴(kuò)容比數(shù)據(jù)庫要容易得多，所以實施原則是數(shù)據(jù)庫少干活，應(yīng)用程序多干活。

• 充分利用但不濫用索引，須知索引也消耗磁盤和CPU。

• 不推薦使用數(shù)據(jù)庫函數(shù)格式化數(shù)據(jù)，交給應(yīng)用程序處理。

• 不推薦使用外鍵約束，用應(yīng)用程序保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

• 寫多讀少的場景，不推薦使用唯一索引，用應(yīng)用程序保證唯一性。

• 適當(dāng)冗余字段，嘗試創(chuàng)建中間表，用應(yīng)用程序計算中間結(jié)果，用空間換時間。

• 不允許執(zhí)行極度耗時的事務(wù)，配合應(yīng)用程序拆分成更小的事務(wù)。

• 預(yù)估重要數(shù)據(jù)表（比如訂單表）的負(fù)載和數(shù)據(jù)增長態(tài)勢，提前優(yōu)化。

數(shù)據(jù)表設(shè)計

數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)類型的選擇原則：更簡單或者占用空間更小。

• 如果長度能夠滿足，整型盡量使用tinyint、smallint、medium_int而非int。

• 如果字符串長度確定，采用char類型。

• 如果varchar能夠滿足，不采用text類型。

• 精度要求較高的使用decimal類型，也可以使用BIGINT，比如精確兩位小數(shù)就乘以100后保存。

• 盡量采用timestamp而非datetime。

相比datetime，timestamp占用更少的空間，以UTC的格式儲存自動轉(zhuǎn)換時區(qū)。

避免空值

MySQL中字段為NULL時依然占用空間，會使索引、索引統(tǒng)計更加復(fù)雜。從NULL值更新到非NULL無法做到原地更新，容易發(fā)生索引分裂影響性能。盡可能將NULL值用有意義的值代替，也能避免SQL語句里面包含is not null的判斷。

text類型優(yōu)化

由于text字段儲存大量數(shù)據(jù)，表容量會很早漲上去，影響其他字段的查詢性能。建議抽取出來放在子表里，用業(yè)務(wù)主鍵關(guān)聯(lián)。

索引優(yōu)化

索引分類

• 普通索引：最基本的索引。

• 組合索引：多個字段上建立的索引，能夠加速復(fù)合查詢條件的檢索。

• 唯一索引：與普通索引類似，但索引列的值必須唯一，允許有空值。

• 組合唯一索引：列值的組合必須唯一。

• 主鍵索引：特殊的唯一索引，用于唯一標(biāo)識數(shù)據(jù)表中的某一條記錄，不允許有空值，一般用primary key約束。

• 全文索引：用于海量文本的查詢，MySQL5.6之后的InnoDB和MyISAM均支持全文索引。由于查詢精度以及擴(kuò)展性不佳，更多的企業(yè)選擇Elasticsearch。

索引優(yōu)化

• 分頁查詢很重要，如果查詢數(shù)據(jù)量超過30%，MYSQL不會使用索引。

• 單表索引數(shù)不超過5個、單個索引字段數(shù)不超過5個。

• 字符串可使用前綴索引，前綴長度控制在5-8個字符。

• 字段唯一性太低，增加索引沒有意義，如：是否刪除、性別。

合理使用覆蓋索引，如下所示：

select?login_name,?nick_name?from?member?where?login_name?=??

login_name, nick_name兩個字段建立組合索引，比login_name簡單索引要更快。索引優(yōu)化可以參考：MySQL索引優(yōu)化分析

SQL優(yōu)化

分批處理

博主小時候看到魚塘挖開小口子放水，水面有各種漂浮物。浮萍和樹葉總能順利通過出水口，而樹枝會擋住其他物體通過，有時還會卡住，需要人工清理。MySQL就是魚塘，最大并發(fā)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)帶寬就是出水口，用戶SQL就是漂浮物。

不帶分頁參數(shù)的查詢或者影響大量數(shù)據(jù)的update和delete操作，都是樹枝，我們要把它打散分批處理，舉例說明：

業(yè)務(wù)描述：更新用戶所有已過期的優(yōu)惠券為不可用狀態(tài)。

SQL語句：

update?status=0?FROM?`coupon`?WHERE?expire_date?<=?#{currentDate}?and?status=1;

如果大量優(yōu)惠券需要更新為不可用狀態(tài)，執(zhí)行這條SQL可能會堵死其他SQL，分批處理偽代碼如下：

int?pageNo?=?1;
int?PAGE_SIZE?=?100;
while(true)?{
????List?batchIdList?=?queryList('select?id?FROM?`coupon`?WHERE?expire_date?<=?#{currentDate}?and?status?=?1?limit?#{(pageNo-1)?*?PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}');
????if?(CollectionUtils.isEmpty(batchIdList))?{
????????return;
????}
????update('update?status?=?0?FROM?`coupon`?where?status?=?1?and?id?in?#{batchIdList}')
????pageNo?++;
}

操作符<>優(yōu)化

通常<>操作符無法使用索引，舉例如下，查詢金額不為100元的訂單：

select?id?from?orders?where?amount?!=?100;

如果金額為100的訂單極少，這種數(shù)據(jù)分布嚴(yán)重不均的情況下，有可能使用索引。鑒于這種不確定性，采用union聚合搜索結(jié)果，改寫方法如下：

(select?id?from?orders?where?amount?>?100)
?union?all
(select?id?from?orders?where?amount?100?and?amount?>?0)

OR優(yōu)化

在Innodb引擎下or無法使用組合索引，比如：

select?id，product_name?from?orders?where?mobile_no?=?'13421800407'?or?user_id?=?100;

OR無法命中mobile_no + user_id的組合索引，可采用union，如下所示：

(select?id，product_name?from?orders?where?mobile_no?=?'13421800407')
?union
(select?id，product_name?from?orders?where?user_id?=?100);

此時id和product_name字段都有索引，查詢才最高效。

IN優(yōu)化

IN適合主表大子表小，EXIST適合主表小子表大。由于查詢優(yōu)化器的不斷升級，很多場景這兩者性能差不多一樣了。

嘗試改為join查詢，舉例如下：

select?id?from?orders?where?user_id?in?(select?id?from?user?where?level?=?'VIP');

采用JOIN如下所示：

select?o.id?from?orders?o?left?join?user?u?on?o.user_id?=?u.id?where?u.level?=?'VIP';

不做列運算

通常在查詢條件列運算會導(dǎo)致索引失效，如下所示：

查詢當(dāng)日訂單

select?id?from?order?where?date_format(create_time，'%Y-%m-%d')?=?'2019-07-01';

date_format函數(shù)會導(dǎo)致這個查詢無法使用索引，改寫后：

select?id?from?order?where?create_time?between?'2019-07-01?00:00:00'?and?'2019-07-01?23:59:59';

避免Select all

如果不查詢表中所有的列，避免使用SELECT *，它會進(jìn)行全表掃描，不能有效利用索引。

Like優(yōu)化

like用于模糊查詢，舉個例子（field已建立索引）：

SELECT?column?FROM?table?WHERE?field?like?'%keyword%';

這個查詢未命中索引，換成下面的寫法：

SELECT?column?FROM?table?WHERE?field?like?'keyword%';

去除了前面的%查詢將會命中索引，但是產(chǎn)品經(jīng)理一定要前后模糊匹配呢？全文索引fulltext可以嘗試一下，但Elasticsearch才是終極武器。

Join優(yōu)化

join的實現(xiàn)是采用Nested Loop Join算法，就是通過驅(qū)動表的結(jié)果集作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過該結(jié)數(shù)據(jù)作為過濾條件到下一個表中循環(huán)查詢數(shù)據(jù)，然后合并結(jié)果。如果有多個join，則將前面的結(jié)果集作為循環(huán)數(shù)據(jù)，再次到后一個表中查詢數(shù)據(jù)。

驅(qū)動表和被驅(qū)動表盡可能增加查詢條件，滿足ON的條件而少用Where，用小結(jié)果集驅(qū)動大結(jié)果集。
被驅(qū)動表的join字段上加上索引，無法建立索引的時候，設(shè)置足夠的Join Buffer Size。
禁止join連接三個以上的表，嘗試增加冗余字段。

Limit優(yōu)化

limit用于分頁查詢時越往后翻性能越差，解決的原則：縮小掃描范圍，如下所示：

select?*?from?orders?order?by?id?desc?limit?100000,10?

耗時0.4秒

select?*?from?orders?order?by?id?desc?limit?1000000,10

耗時5.2秒

先篩選出ID縮小查詢范圍，寫法如下：

select?*?from?orders?where?id?>?(select?id?from?orders?order?by?id?desc??limit?1000000,?1)?order?by?id?desc?limit?0,10

耗時0.5秒

如果查詢條件僅有主鍵ID，寫法如下：

select?id?from?orders?where?id?between?1000000?and?1000010?order?by?id?desc

耗時0.3秒

如果以上方案依然很慢呢？只好用游標(biāo)了，感興趣的朋友閱讀JDBC使用游標(biāo)實現(xiàn)分頁查詢的方法

其他數(shù)據(jù)庫

作為一名后端開發(fā)人員，務(wù)必精通作為存儲核心的MySQL或SQL Server，也要積極關(guān)注NoSQL數(shù)據(jù)庫，他們已經(jīng)足夠成熟并被廣泛采用，能解決特定場景下的性能瓶頸。

來源：cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html