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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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