判斷問題SQL

判斷SQL是否有問題時可以通過兩個表象進行判斷：

• 系統級別表象
• CPU消耗嚴重
• IO等待嚴重
• 頁面響應時間過長
• 應用的日志出現超時等錯誤

可以使用 sar命令，top命令查看當前系統狀態。

也可以通過 Prometheus、Grafana等監控工具觀察服務器狀態。（感興趣的可以翻看我之前的文章）

• SQL語句表象
• 冗長
• 執行時間過長
• 從全表掃描獲取數據
• 執行計劃中的rows、cost很大

冗長的SQL都好理解，一段SQL太長閱讀性肯定會差，而且出現問題的頻率肯定會更高。更進一步判斷SQL問題就得從執行計劃入手，如下所示：

執行計劃告訴我們本次查詢走了全表掃描 Type=ALL，rows很大(9950400)基本可以判斷這是一段"有味道"的SQL。

獲取問題SQL

不同數據庫有不同的獲取方法，以下為目前主流數據庫的慢查詢SQL獲取工具

• MySQL
• 慢查詢日志
• 測試工具loadrunner
• Percona公司的ptquery等工具
• Oracle
• AWR報告
• 測試工具loadrunner等
• 相關內部視圖如v      、      session_wait等
• GRID CONTROL監控工具
• 達夢數據庫
• AWR報告
• 測試工具loadrunner等
• 達夢性能監控工具（dem）
• 相關內部視圖如v      、      session_wait等

SQL編寫技巧

SQL編寫有以下幾個通用的技巧：

? 合理使用索引

索引少了查詢慢；
索引多了占用空間大，執行增刪改語句的時候需要動態維護索引，影響性能 選擇率高（重復值少）且被where頻繁引用需要建立B樹索引；
一般join列需要建立索引；
復雜文檔類型查詢采用全文索引效率更好；
索引的建立要在查詢和DML性能之間取得平衡；
復合索引創建時要注意基于非前導列查詢的情況

? 使用UNION ALL替代UNION

UNION ALL的執行效率比UNION高，UNION執行時需要排重；
UNION需要對數據進行排序

? 避免select * 寫法

執行SQL時優化器需要將 * 轉成具體的列；
每次查詢都要回表，不能走覆蓋索引。

? JOIN字段建議建立索引

一般JOIN字段都提前加上索引

? 避免復雜SQL語句

提升可閱讀性；避免慢查詢的概率；
可以轉換成多個短查詢，用業務端處理

? 避免where 1=1寫法

? 避免order by rand()類似寫法

RAND()導致數據列被多次掃描

SQL優化

執行計劃

完成SQL優化一定要先讀執行計劃，執行計劃會告訴你哪些地方效率低，哪里可以需要優化。我們以MYSQL為例，看看執行計劃是什么。（每個數據庫的執行計劃都不一樣，需要自行了解）explain sql

接下來我們用一段實際優化案例來說明SQL優化的過程及優化技巧。

優化案例

• 表結構

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

• 查詢要求
  三張表關聯，查詢當前用戶在當前時間前后10個小時的訂單情況，并根據訂單創建時間升序排列，具體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；
  

• 查看數據量

• 原執行時間

• 原執行計劃

• 初步優化思路

1. SQL中 where條件字段類型要跟表結構一致，表中        user_id       為varchar(50)類型，實際SQL用的int類型，存在隱式轉換，也未添加索引。將b和c表        user_id       字段改成int類型。
2. 因存在b表和c表關聯，將b和c表        user_id      創建索引
3. 因存在a表和b表關聯，將a和b表        seller_name      字段創建索引
4. 利用復合索引消除臨時表和排序

• 初步優化SQL

  alter table b modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
  alter table c modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
  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`);
  

• 查看優化后執行時間

• 查看優化后執行計劃

• 查看warnings信息

• 繼續優化
  alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;

• 查看執行時間

• 查看執行計劃通過觀察執行計劃，到了這一步已經不再需要優化！

• 優化總結
  總結一下完成一段SQL優化的思路與過程：
  1、查看執行計劃 explain
  2、如果有告警信息，查看告警信息 show warnings;
  3、查看SQL涉及的表結構和索引信息
  4、根據執行計劃，思考可能的優化點
  5、按照可能的優化點執行表結構變更、增加索引、SQL改寫等操作
  6、查看優化后的執行時間和執行計劃
  7、如果優化效果不明顯，重復第四步操作