程序员该如何进行 SQL 数据库的优化？

2020-01-02

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作者 | 单一色调

责编 | Elle

出品 | CSDN 博客

之前的文章是从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。

1.判断问题SQL

判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断：

系统级别表象
- CPU消耗严重
- IO等待严重
- 页面响应时间过长
- 应用的日志出现超时等错误

可以使用sar命令，top命令查看当前系统状态。

也可以通过Prometheus、Grafana等监控工具观察系统状态。（感兴趣的可以翻看我之前的文章）

SQL语句表象
- 冗长
- 执行时间过长
- 从全表扫描获取数据
- 执行计划中的rows、cost很大

冗长的SQL都好理解，一段SQL太长阅读性肯定会差，而且出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就得从执行计划入手，如下所示：

执行计划告诉我们本次查询走了全表扫描Type=ALL，rows很大(9950400)基本可以判断这是一段"有味道"的SQL。

2.获取问题SQL

不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具

MySQL
- 慢查询日志
- 测试工具loadrunner
- Percona公司的ptquery等工具
Oracle
- AWR报告
- 测试工具loadrunner等
- 相关内部视图如v$
- GRID CONTROL监控工具
达梦数据库
- AWR报告
- 测试工具loadrunner等
- 达梦性能监控工具（dem）
- 相关内部视图如v$

3.SQL编写技巧

SQL编写有以下几个通用的技巧：

• 合理使用索引

索引少了查询慢；索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引；

一般join列需要建立索引；复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

• 使用UNION ALL替代UNION

UNION ALL的执行效率比UNION高，UNION执行时需要排重；UNION需要对数据进行排序

• 避免select * 写法

执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列；每次查询都要回表，不能走覆盖索引。

• JOIN字段建议建立索引

一般JOIN字段都提前加上索引

• 避免复杂SQL语句

提升可阅读性；避免慢查询的概率；可以转换成多个短查询，用业务端处理

• 避免where 1=1写法

• 避免order by rand类似写法

RAND导致数据列被多次扫描

4.SQL优化

执行计划

完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。我们以MYSQL为例，看看执行计划是什么。（每个数据库的执行计划都不一样，需要自行了解）

explain sql

接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

优化案例

表结构

CREATE TABLE `a`
(
`id` int(11) NOT AUTO_INCREMENT,
`seller_id` bigint(20) DEFAULT ,
`seller_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT ,
`gmt_create` varchar(30) DEFAULT ,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `b`
(
`id` int(11) NOT AUTO_INCREMENT,
`seller_name` varchar(100) DEFAULT ,
`user_id` varchar(50) DEFAULT ,
`user_name` varchar(100) DEFAULT ,
`sales` bigint(20) DEFAULT ,
`gmt_create` varchar(30) DEFAULT ,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `c`
(
`id` int(11) NOT AUTO_INCREMENT,
`user_id` varchar(50) DEFAULT ,
`order_id` varchar(100) DEFAULT ,
`state` bigint(20) DEFAULT ,
`gmt_create` varchar(30) DEFAULT ,
PRIMARY KEY (`id`)
)

三张表关联，查询当前用户在当前时间前后10个小时的订单情况，并根据订单创建时间升序排列，具体SQL如下

select a.seller_id,
a.seller_name,
b.user_name,
c.state
from a,
b,
c
where a.seller_name = b.seller_name
and b.user_id = c.user_id
and c.user_id = 17
and a.gmt_create
BETWEEN DATE_ADD(NOW, INTERVAL – 600 MINUTE)
AND DATE_ADD(NOW, INTERVAL 600 MINUTE)
order by a.gmt_create；

查看数据量

原执行时间

原执行计划

初步优化思路

SQL中 where条件字段类型要跟表结构一致，表中user_id 为varchar(50)类型，实际SQL用的int类型，存在隐式转换，也未添加索引。将b和c表user_id 字段改成int类型；
因存在b表和c表关联，将b和c表user_id创建索引；
因存在a表和b表关联，将a和b表seller_name字段创建索引；
利用复合索引消除临时表和排序。

初步优化SQL

alter table b modify `user_id` int(10) DEFAULT ;
alter table c modify `user_id` int(10) DEFAULT ;
alter table c add index `idx_user_id`(`user_id`);
alter table b add index `idx_user_id_sell_name`(`user_id`,`seller_name`);
alter table a add index `idx_sellname_gmt_sellid`(`gmt_create`,`seller_name`,`seller_id`);

查看优化后执行时间

查看优化后执行计划

查看warnings信息

继续优化

alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT ;

查看执行时间

查看执行计划

总结

查看执行计划 explain；
如果有告警信息，查看告警信息 show warnings;
查看SQL涉及的表结构和索引信息；
根据执行计划，思考可能的优化点；
按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作；
查看优化后的执行时间和执行计划；
如果优化效果不明显，重复第四步操作。

原文：https://blog.csdn.net/jianzhang11/article/details/102867120