面試官問如何優(yōu)化慢 SQL ？
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)。
| show profile 分析
了解 SQL 執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時間。
SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};
| trace
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
如下：
場景分析
| 案例 1：最左匹配
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
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
KEY `idx_mobile` (`mobile`)
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
KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)
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。
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
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
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(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
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
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
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
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。