前段时间，博主线上我的项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上，查看接口代码，发现 sql 语句执行过慢，于是开始剖析 sql 执行 这里把比拟经典的优化案例分享给大家。
- 本文所讲述 MySql 8.0+
- 代码演示地址：https://github.com/wayn111/newbee-mall-pro
- 博主github地址：https://github.com/wayn111 欢送大家关注，点个star
一、or 查问条件谬误
线上有一个第三方账户扫码绑定手机号登录的接口，这个接口失常逻辑如下：
- 应用 苹果、QQ、微信获取扫描客户端登录二维码，获取用户第三方账户惟一ID后。
- 判断第三方账户ID是否存在用户表中，存在且已绑定手机号则间接返回用户 token 进行登录操作。
- 不存在则提醒用户进行绑定手机号操作。
- 用户填写手机号及短信验证码后，进行第三方账户惟一ID与手机号的绑定，胜利则返回用户 token 进行登录操作。
博主记得这个接口是在21年10月上线的，到当初经验了一年多，接口执行工夫是越来越慢，初步剖析是用户数量持续增长，用户表记录越来越多，导致 sql 查问执行效率越来越低导致。这里用 vc_member_bak 进行举例，表构造以及数据展现，其中 apple_id、weixn_id、qq_id 有建设索引：
vc_member_bak 表数据量在46万左右，开启日志剖析后，发现是上面这条 sql 执行太慢导致：
SELECT * FROM vc_member
WHERE qq_id = 'xxx' OR app_id = 'xxx' OR weixin_id = 'xxx' ;执行后果：
须要1.3秒左右，这是在我本地模仿的数据，线上用户在百万级别，耗时曾经达到2、3秒，于是博主开始上 explain，剖析 sql 执行：
因为 explain 后果中 key 列为空，明显可知尽管 possible_keys 列有值，然而执行过程中，没有应用索引导致全表查问，从rows 列为46万能够看出曾经根本靠近于全表查问。
那么问题出在哪里？咱们不是曾经给 apple_id、weixn_id、qq_id 三个字段都增加索引了吗。
于是博主认真查问 sql 语句发现外面有坑，查问的 where 条件上应用的三个条件字段是别离是 app_id、weixin_id、qq_id，而咱们的索引字段是 apple_id、weixn_id、qq_id，很显著这是查问字段 apple_id 写成 app_id 了导致。app_id 没有加索引，所以在 or 条件查问下执行的就是全表扫描。
更改字段后执行后果：
Ok，这里发现了是查问字段写错了，那么批改查问字段正确后，查问0.18秒就失常了。😂
二、update 批量更新优化
博主以火线上我的项目（Spring Boot + Mybatis）有一个接口须要批量更新库存，过后博主本着不能再代码 for 循环中执行更新逻辑的初衷，决定再 xml 文件中应用 foreach 标签执行批量更新逻辑，展现如下：
<update id="updateStockNum">
<foreach collection="stockNumDTOS" item="stockNumDTO">
update tb_newbee_mall_goods_info
set stock_num = stock_num-#{stockNumDTO.goodsCount}
where goods_id = #{stockNumDTO.goodsId}
and stock_num>=#{stockNumDTO.goodsCount}
and goods_sell_status = 0;
</foreach>
</update>能够看出这个更新 sql 实质上就是在一条 sql 里执行了多个 update 语句。这个写法尽管不是在代码 for 循环中执行，然而这条 sql 语句执行时，MySql 任然是单条单条执行的。这里用 tb_newbee_mall_goods_info 表举例，表构造展现：
3个 update 语句同时执行后果如下：
如上，如果其中一个 update 语句须要耗时40毫秒，那么当有100条 update 语句时，接口耗时就会来到4秒，这显然是不可承受的。
那有没有一种高级一点的写法来执行 update 批量更新嘞？
当然是有的，博主起初应用了 update + case 语句实现这个批量更新性能，
update + casesql 如下：
UPDATE tb_newbee_mall_goods_info
SET stock_num =
CASE
goods_id
WHEN 10003 THEN
stock_num - 1
WHEN 10004 THEN
stock_num - 1
WHEN 10005 THEN
stock_num - 1
ELSE stock_num END
WHERE
goods_id IN (
10003,
10004,
10005
)咱们通过 SET stock_num = case goods_id when 10004 then stock_num – 1 … ELSE stock_num END 条件，能够将对应 goods_id 的记录的库存数量设置成咱们想要的后果。
PS：须要留神的就是 case when then语句不匹配时会返回 null，那就会造成不匹配的库存更新为 null。所以 ELSE stock_num END条件肯定要带上，当不匹配 case when then条件时，将库存数量设置成本来数量。where 条件在这里其实能够不加，它起到的作用是限度更新范畴，然而倡议还是要加上，防止 sql 写错时，造成脏数据范畴过大。
update + case执行后果：
能够看出咱们更新了3条记录，耗时50毫秒，更新记录越多时，优化成果也就显著。
三、多线程优化大批量数据插入速度
博主线上有一个 cdk 兑换码业务，经营在后盾创立一批 cdk 码时，零碎会将这批码插入数据库中保留，这样能够保障用户兑换 cdk 时，码在数据库存在能力兑换，保障安全性。当经营创立十万条cdk记录时，线上耗时达到了十几秒。这里用 cdk_info 表举例，表构造展现：
如果咱们当初须要保留十万条 cdk_info 记录，分批次保留代码如下：
/**
* cdk创立
*/
@Test
public void cdkCreate() {
Integer num = 100000;
List<CdkInfo> list = new ArrayList<>(num);
Date date = new Date();
String createUser = "test";
for (Integer i = 0; i < num; i++) {
CdkInfo temp = new CdkInfo();
temp.setCdkNo(String.valueOf(i));
temp.setCreateTime(date);
temp.setCreateUser(createUser);
list.add(temp);
}
long begin = System.currentTimeMillis();
boolean flag = false;
for (List<CdkInfo> cdkInfos : ListUtil.partition(list, 1000)) {
flag = cdkInfoService.saveBatch(cdkInfos, cdkInfos.size());
if (!flag) {
break;
}
}
long end = System.currentTimeMillis();
log.info("执行耗时：" + (end - begin) + "ms");
Assert.isTrue(flag, "批量更新失败");
}执行耗时：
能够看到在繁多线程下，插入十万条记录差不多须要15秒了，这十万条数据之间没有关联，互不影响，那咱们能够通过线程池提交繁多批次的保留工作，配合 CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join() 办法，等所有工作执行实现拿到后果。代码如下：
/**
* 通过线程池创立cdk
*/
@Test
public void asyncCdkCreate() {
int num = 100000;
List<CdkInfo> list = new ArrayList<>(num);
Date date = new Date();
String createUser = "test";
for (Integer i = 0; i < num; i++) {
CdkInfo temp = new CdkInfo();
temp.setCdkNo(String.valueOf(i));
temp.setCreateTime(date);
temp.setCreateUser(createUser);
list.add(temp);
}
long begin = System.currentTimeMillis();
List<Boolean> flagList = new ArrayList<>();
List<CompletableFuture<Void>> futures = new ArrayList<>();
for (List<CdkInfo> cdkInfos : ListUtil.partition(list, 1000)) {
CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
boolean b = cdkInfoService.saveBatch(cdkInfos, cdkInfos.size());
flagList.add(b);
}, ForkJoinPool.commonPool());
futures.add(future);
}
CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();
long end = System.currentTimeMillis();
log.info("执行耗时：" + (end - begin) + "ms");
Assert.isTrue(flagList.stream().filter(aBoolean -> !aBoolean).findFirst().orElse(true), "批量更新失败");
}执行耗时：
能够看到执行耗时2.5秒，执行工夫缩短了6倍。
总结
到这里，本文所分享的3个优化案例就介绍完了，心愿对大家日常开发有所帮忙，喜爱的敌人们能够点赞加关注😘。
