关于java:SQL-优化这么做就对了

作者:狼爷\
起源:https://www.cnblogs.com/power…

一、前言

在利用开发的晚期,数据量少,开发人员开发性能时更器重性能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个零碎性能的瓶颈。

二、SQL优化个别步骤

1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句

2、explain 剖析SQL的执行打算

须要重点关注type、rows、filtered、extra。

type由上至下,效率越来越高。

  • ALL 全表扫描;
  • index 索引全扫描;
  • range 索引范畴扫描,常用语<,<=,>=,between,in等操作;
  • ref 应用非惟一索引扫描或惟一索引前缀扫描,返回单条记录,常呈现在关联查问中;
  • eq_ref 相似ref,区别在于应用的是惟一索引,应用主键的关联查问;
  • const/system 单条记录,零碎会把匹配行中的其余列作为常数解决,如主键或惟一索引查问;
  • null MySQL不拜访任何表或索引,间接返回后果;
  • 尽管上至下,效率越来越高,然而依据cost模型,假如有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL为”select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c”;如果走idx1,那么是type为range,如果走idx2,那么type是ref;当须要扫描的行数,应用idx2大概是idx1的5倍以上时,会用idx1,否则会用idx2。

Extra

  • Using filesort:MySQL须要额定的一次传递,以找出如何按排序程序检索行。通过依据联接类型浏览所有行并为所有匹配WHERE子句的行保留排序关键字和行的指针来实现排序。而后关键字被排序,并按排序程序检索行;
  • Using temporary:应用了长期表保留两头后果,性能特地差,须要重点优化;
  • Using index:示意相应的 select 操作中应用了笼罩索引(Coveing Index),防止拜访了表的数据行,效率不错!如果同时呈现 using where,意味着无奈间接通过索引查找来查问到符合条件的数据;
  • Using index condition:MySQL5.6之后新增的ICP,using index condtion就是应用了ICP(索引下推),在存储引擎层进行数据过滤,而不是在服务层过滤,利用索引现有的数据缩小回表的数据。

3、show profile 剖析

理解SQL执行的线程的状态及耗费的工夫。

默认是敞开的,开启语句“set profiling = 1;”

SHOW PROFILES ;SHOW PROFILE FOR QUERY  #{id};

4、trace

trace剖析优化器如何抉择执行打算,通过trace文件可能进一步理解为什么优惠券抉择A执行打算而不抉择B执行打算。

set optimizer_trace="enabled=on";set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;select * from information_schema.optimizer_trace;

5、确定问题并采纳相应的措施

  • 优化索引;
  • 优化SQL语句:批改SQL、IN 查问分段、工夫查问分段、基于上一次数据过滤;
  • 改用其余实现形式:ES、数仓等;
  • 数据碎片解决。

三、场景剖析

1、最左匹配

1)索引

KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)

2)SQL语句

select * from _t where orderno=''

查问匹配从左往右匹配,要应用order_no走索引,必须查问条件携带shop_id或者索引(shop_id,order_no)调换前后程序。

2、隐式转换

1)索引

KEY `idx_mobile` (`mobile`)

2)SQL语句

select * from _user where mobile=12345678901

隐式转换相当于在索引上做运算,会让索引生效。mobile是字符类型,应用了数字,应该应用字符串匹配,否则MySQL会用到隐式替换,导致索引生效。

3、大分页

1)索引

KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)

2)SQL语句

select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;

对于大分页的场景,能够优先让产品优化需要,如果没有优化的,有如下两种优化形式:

  • 一种是把上一次的最初一条数据,也即下面的c传过来,而后做“c < xxx”解决,然而这种个别须要改接口协议,并不一定可行;‘
  • 另一种是采纳提早关联的形式进行解决,缩小SQL回表,然而要记得索引须要齐全笼罩才有成果,SQL改变如下:
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;

4、in + order by

1)索引

KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)

2)SQL语句

select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10

in查问在MySQL底层是通过n*m的形式去搜寻,相似union,然而效率比union高。

in查问在进行cost代价计算时(代价 = 元组数 * IO平均值),是通过将in蕴含的数值,一条条去查问获取元组数的,因而这个计算过程会比拟的慢,所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit),5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参加计算了。因而会导致执行打算抉择不精确。默认是200,即in条件超过了200个数据,会导致in的代价计算存在问题,可能会导致Mysql抉择的索引不精确。

3)解决形式

能够(order_status, created_at)调换前后程序,并且调整SQL为提早关联。

5、范畴查问阻断,后续字段不能走索引

1)索引

KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)

2)SQL语句

select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10

范畴查问还有“IN、between”。

6、不等于、不蕴含不能用到索引的疾速搜寻

能够用到ICP

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,防止应用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。

7、优化器抉择不应用索引的状况

如果要求拜访的数据量很小,则优化器还是会抉择辅助索引,然而当拜访的数据占整个表中数据的蛮大一部分时(个别是20%左右),优化器会抉择通过汇集索引来查找数据。

select * from _order where  order_status = 1

查问出所有未领取的订单,个别这种订单是很少的,即便建了索引,也没法应用索引。

8、简单查问

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;

如果是统计某些数据,可能改用数仓进行解决;

如果是业务上就有那么简单的查问,可能就不倡议持续走SQL了,而是采纳其余的形式进行解决,比方应用ES等进行解决。

9、asc和desc混用

select * from _t where a=1 order by b desc, c asc

desc 和asc混用时会导致索引生效。

10、大数据

对于推送业务的数据存储,可能数据量会很大,如果在计划的抉择上,最终抉择存储在MySQL上,并且做7天等有效期的保留。

那么须要留神,频繁的清理数据,会照成数据碎片,须要分割DBA进行数据碎片解决。

参考资料

  • 深入浅出MySQL:数据库开发、优化与治理保护(唐汉明 / 翟振兴 / 关宝军 / 王洪权)
  • MySQL技术底细——InnoDB存储引擎(姜承尧)
  • https://dev.mysql.com/doc/ref…
  • https://dev.mysql.com/doc/ref…
  • https://www.yuque.com/docs/sh…

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