关于sql:一文带你搞懂如何优化慢SQL

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作者:京东科技 宋慧超

一、前言

最近通过 SGM 监控发现有两个 SQL 的执行工夫占该工作总执行工夫的 90%,通过对该 SQL 进行剖析和优化的过程中,又从新对 SQL 语句的执行程序和 SQL 语句的执行打算进行了系统性的学习,整顿的相干学习和总结如下;

二、SQL 语句执行程序

要想优化慢 SQL 语句首先须要理解 SQL 语句的执行程序,SQL 语句中的各关键词执行程序如下:

◦首先执行fromjoin 来确定表之间的连贯关系,失去初步的数据。

◦而后利用 where 关键字前面的条件对符合条件的语句进行筛选。

from&join&where:用于确定要查问的表的范畴,波及到哪些表。

抉择 张表,而后用 join 连贯:

from table1 join table2 on table1.id=table2.id

抉择 张表,用 where 做关联条件:

   from table1,table2 where table1.id=table2.id

最终会失去满足关联条件的两张表的数据,不加关联条件会呈现笛卡尔积。

◦而后利用 group by 对数据进行分组。

依照 SQL 语句中的分组条件对数据进行分组,然而不会筛选数据。

上面用依照 id 的 奇偶 进行分组:

◦而后分组后的数据别离执行 having 中的一般筛选或者聚合函数筛选。

having&where

having中能够是一般条件的筛选,也能是聚合函数,而 where 中只能是一般函数;个别状况下,有 having 能够不写 where,把where 的筛选放在 having 里,SQL 语句看上去更丝滑。

应用 wheregroup by:先把不满足 where 条件的数据删除,再去分组。

应用 group byhaving:先分组再删除不满足having 条件的数据。(该两种简直没有区别)

比方举例如下:100/2=50,此时咱们把 100 拆分 (10+10+10+10+10…)/2=5+5+5+…+5=50, 只有筛选条件没变,即使是分组了也得满足筛选条件,所以wheregroup bygroup byhaving是不影响后果的!

不同的是,having语法反对聚合函数, 其实 having 的意思就是针对每组的条件进行筛选。咱们之前看到了一般的筛选条件是不影响的,然而 having 还反对聚合函数,这是 where 无奈实现的。

以后的数据分组状况

执行 having 的筛选条件,能够应用聚合函数。筛选掉工资小于各组平均工资的having salary<avg(salary)

而后再依据咱们要的数据进行 select,一般字段查问或者聚合函数查问,如果是聚合函数,select 的查问后果会减少一条字段。

分组完结之后,咱们再执行 select 语句,因为聚合函数是依赖于分组的,聚合函数会独自新增一个查问进去的字段,这里咱们两个 id 反复了,咱们就保留一个 id,反复字段名须要指向来自哪张表,否则会呈现唯一性问题。最初依照用户名去重。

select employee.id,distinct name,salary, avg(salary)

将各组 having 之后的数据再合并数据。

◦而后将查问到的数据后果利用 distinct 关键字去重。

◦而后合并各个分组的查问后果,依照 order by 的条件进行排序。

比方这里依照 id 排序。如果此时有 limit 那么查问到相应的咱们须要的记录数时,就不持续往下查了。

◦最初应用 limit 做分页。

记住 limit 是最初查问的,为什么呢?如果咱们要查问薪资最低的三个数据,如果在排序之前就截取到 3 个数据。实际上查问进去的不是最低的三个数据而是前三个数据了,记住这一点。

如果 SQL 语句执行程序是先做 limit 再执行 order by,执行后果为 3500,5500,7000 了( 正确 SQL 执行的最低工资的是 3500,5500,5500)。

SQL 查问时须要遵循的两个程序:

1、关键字的程序是不能颠倒的。

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT

2、select 语句的执行程序(在 MySQL 和 Oracle 中,select 执行程序基本相同)。

FROM > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELECT 的字段 > DISTINCT > ORDER BY > LIMIT

以 SQL 语句举例,那么该语句的关键字程序和执行程序如下:

SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num #程序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id #程序 1
WHERE height > 1.80 #程序 2
GROUP BY player.team_id #程序 3
HAVING num > 2 #程序 4
ORDER BY num DESC #程序 6
LIMIT 2 #程序 7

三、SQL 执行打算

为什么要学习 SQL 的执行打算?

因为一个 sql 的执行打算能够通知咱们很多对于如何优化 sql 的信息。通过一个 sql 打算,如何拜访表中的数据(是应用全表扫描还是索引查找?)一个表中可能存在多个不同的索引,表中的类型是什么、是否子查问、关联查问等…

如何获取 SQL 的执行打算?

在 SQL 语句前加上 explain 关键词皆能够失去相应的执行打算。其中:在 MySQL8.0 中是反对对 select/delete/inster/replace/update 语句来剖析执行打算,而 MySQL5.6 前只反对对 select 语句剖析执行打算。replace语句是跟 instert 语句十分相似,只是插入的数据和表中存在的数据(存在主键或者惟一索引)抵触 的时候 **,****replace** 语句会把原来的数据替换新插入的数据,表中不存在惟一的索引或主键,则直接插入新的数据。

如何剖析 SQL 语句的执行打算?

上面对 SQL 语句执行打算中的各个字段的含意进行介绍并举例说明。

id 列

id 标识查问执行的程序,当 id雷同 时,由上到下剖析执行,当 id 不同时,由大到小剖析执行。

id 列中的值只有两种状况,一组 数字(阐明查问的 SQL 语句对数据对象的操作程序)或者NULL(代表数据由另外两个查问的 union 操作后所产生的后果集)。

explain
select course_id,class_name,level_name,title,study_cnt
from imc_course a
join imc_class b on b.class_id=a.class_id
join imc_level c on c.level_id =a.level_id
where study_cnt > 3000


返回 3 行后果,并且 ID 值是一样的。由上往下读取 sql 的执行打算,第一行是 table c 表作为驱动表,等于是以 C 表为根底来进行循环嵌套的一个关联 查问。(4 *100*1 =400 总共扫描 400 行等到数据)

select_type 列

含意
SIMPLE 不蕴含子查问或者 UNION 操作的查问(简略查问)
PRIMARY 查问中如果蕴含任何子查问,那么最外层的查问则被标记为 PRIMARY
SUBQUERY select 列表中的子查问
DEPENDENT SUBQUERY 依赖内部后果的子查问
UNION union 操作的第二个或者之后的查问值为 union
DEPENDENT UNION 当 union 作为子查问时,第二或是第二个后的查问的值为 select_type
UNION RESULT union 产生的后果集
DERIVED 呈现在 from 子句中的子查问(派生表)

例如:查问学习人数大于 3000, 合并 课程是 MySQL 的记录。

EXPLAIN
SELECT 
course_id,class_name,level_name,title,study_cnt
FROM imc_course a
join imc_class b on b.class_id =a.class_id
join imc_level c on c.level_id = a.level_id
WHERE study_cnt > 3000

union

SELECT course_id,class_name,level_name,title,study_cnt
FROM imc_course a
join imc_class b on b.class_id = a.class_id
join imc_level c on c.level_id = a.level_id
WHERE class_name ='MySQL'


剖析数据表:先看 id 等于 2

id=2 则是查问 mysql 课程的 sql 信息,别离是 b,a,c 3 个表,是 union 操作,selecttype 为是 UNION。

id=1 为是查问学习人数 3000 人的 sql 信息,是 primary 操作的后果集,别离是 c,a,b3 个表,select_type 为 PRIMARY。

最初一行是 NULL, select_type 是 UNION RESULT 代表是 2 个 sql 组合的后果集。

table 列

指明是该 SQL 语句从哪个表中获取数据

含意
<table name> 展现数据库表名(如果表取了别名显示别名)
<unionM, N> 由 ID 为 M、N 查问 union 产生的后果集
<dirived N> / <subquery N> 由 ID 为 N 的查问产生的后果(通常也是一个子查问的长期表)
EXPLAIN
SELECT
course id,class name,level name,title,study cnt
FROM imc course a
join imc class b on b.class id =a.class id
join imc level c on c.level id = a.level id
WHERE study cnt > 3000

union

SELECT course id,class name,level name,title,study _cnt
FROM imc course a
join imc class b on b.class id = a.class id
join imc level c on c.level id = a.level id
WHERE class name ='MySOL'

type 列

留神: 在 MySQL 中不肯定是应用 JOIN 才算是关联查问,实际上 MySQL 会认为每一个查问都是连贯查问,就算是查问一个表,对 MySQL 来说也是关联查问。

type的取值是体现了 MySQL 拜访数据的一种形式。type列的值 依照性能高到低排列 system \> const \> eq_ref \> ref \> ref_or_null \> index_merge \> range \> index \> ALL

含意
system const 连贯类型的特例,当查问的表只有一行时应用
const 表中有且只有一个匹配的行时应用,如队逐步或惟一索引的查问,这是效率最高的连贯形式
eq_ref 惟一索引或主键查问,对应每个索引建,表中只有一条记录与之匹配【A 表扫描每一行 B 表只有一行匹配满足】
ref\_or\_null 相似于 ref 类型的查问,然而附加了对 NULL 值列的查问
index_merge 示意应用了索引合并优化办法
range 索引范畴扫描,常见于 between、>、< 这样的查问条件
index FULL index Scan 全索引扫描,同 ALL 的区别是,遍历的是索引树
ALL FULL TABLE Scan 全表扫描,效率最差的连贯形式

如果 where like“MySQL%”,type 类型为?

尽管 class_name 加了索引,然而应用wherelike% 右统配, 所以会走索引范畴扫描。

EXPLAIN
SELECT
course id,class name,level name,title,study_cnt
FROM imc course a
join imc class b on b.class id= a.class id
join imc level c on c.level id = a.level id
WHERE class namelike'MySQL%'

如果 where like“%MySQL%”,type 类型为?

尽管 class_name 加了索引,然而应用where 的 %like% 左右统配, 所以会走全索引扫描,如果不加索引的话,左右统配会走全表扫描。

EXPLAIN
SELECT
course id,class name,level name,title,study_cnt
FROM imc course a
join imc class b on b.class id= a.class id
join imc level c on c.level id = a.level id
WHERE class namelike'%MySQL%'

possible_key、key 列

possible_keys阐明表可能用到了哪些索引,而 key 是指实际上应用到的索引。基于查问列和过滤条件进行判断。查问进去都会被列出来,然而不肯定会是应用到。

如果在表中没有可用的索引,那么 key 列 展现 NULL,possible_keys 是 NULL,这阐明查问到笼罩索引。

key_len 列

理论用的的索引应用的字节数。

留神,在联结索引中,如果有 3 列,那么总字节是长度是 100 个字节的话,那么 key_len 值数据可能少于 100 字节,比方 30 个字节,这就阐明了 查问中并没有应用联结索引的所有列。而只是利用到某一些列或者 2 列

key_len 的长度是由表中的定义的字段长度来计算的,并不是存储的理论长度,所以满足数据最短的理论字段存储,因为会间接影响到生成执行打算的生成。

ref 列

指出那些列或常量被用于索引查找

rows 列

(有 2 个含意)1、依据统计信息预估的扫描行数。

2、另一方面是关联查问内嵌的次数,每获取匹配一个值都要对指标表查问,所以循环次数越多性能越差。

因为扫描行数的值是预估的,所以并不精确。

filtered 列

示意返回后果的行数占需读取行数的百分比。

filtered 列跟 rows 列是有关联的,是返回预估符合条件的数据集,再去取的行的百分比。也是预估的值。数值越高查问性能越好。

Extra 列

包含了不适宜在其余列中所显示的额定信息。

含意
Distinct 优化 distinct 操作,在找到第一匹配的元组后即进行找同样值得动作
Not exists 应用 not exisits 来优化查问
Using filesort 应用文件来进行排序,通常会呈现在 order by 或 group by 查问中
Using index 应用了笼罩索引进行查问【查问所须要的信息用所用来获取,不须要对表进行拜访】
Using temporary MySQL 须要应用长期表来解决,常见于排序、子查问和分组查问
Using where 须要在 MySQL 服务器层应用 where 条件来过滤数据
select tables optimized away 间接通过索引来获取数据,不必拜访表

四、SQL 索引生效

◦最左前缀准则:要求建设索引的一个列都不能缺失,否则会呈现索引生效。

◦索引列上的计算,函数、类型转换(列类型是字符串在条件中须要应用引号,否则不走索引)、均会导致索引生效。

◦索引列中应用 is not null 会导致索引列生效。

◦索引列中应用 like 查问的前以 % 结尾会导致索引列生效。

◦索引列用 or 连贯时会导致索引生效。

五、理论优化慢 SQL 中遇到问题

上面是在慢 SQL 优化过程中所遇到的一些问题。

MySQL 查问到的数据排序是稳固的么?

force_index 的应用形式?

为什么有时候 order by id 会导致索引生效?

…….. 未残缺理中 ……

六、总结

通过本次对慢 SQL 的优化的需要进而发现无关 SQL 语句执行程序、执行打算、索引生效场景、底层 SQL 语句执行原理相干常识还存在盲区,得益于此次需要的开发,有深刻的对相干常识进行学习和总结。接下来会对 SQL 底层是如何执行 SQL 语句

正文完
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