这期内容当中小编将会给大家带来有关数据库优化中SQL语句的优化技巧是什么,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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判断问题SQL
判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断:
- 系统级别表象 
- CPU消耗严重 
- IO等待严重 
- 页面响应时间过长 
- 应用的日志出现超时等错误 
可以使用 sar命令,top命令查看当前系统状态。
也可以通过 Prometheus、Grafana等监控工具观察服务器状态。(感兴趣的可以翻看我之前的文章)
- SQL语句表象 
- 冗长 
- 执行时间过长 
- 从全表扫描获取数据 
- 执行计划中的rows、cost很大 
冗长的SQL都好理解,一段SQL太长阅读性肯定会差,而且出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就得从执行计划入手,如下所示:
执行计划告诉我们本次查询走了全表扫描 Type=ALL,rows很大(9950400)基本可以判断这是一段"有味道"的SQL。
获取问题SQL
不同数据库有不同的获取方法,以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具
- MySQL 
- 慢查询日志 
- 测试工具loadrunner 
- Percona公司的ptquery等工具 
- Oracle 
- AWR报告 
- 测试工具loadrunner等 
- 相关内部视图如v 、 - GRID CONTROL监控工具 
- 达梦数据库 
- AWR报告 
- 测试工具loadrunner等 
- 达梦性能监控工具(dem) 
- 相关内部视图如v 、 
SQL编写技巧
SQL编写有以下几个通用的技巧:
• 合理使用索引
索引少了查询慢;
索引多了占用空间大,执行增删改语句的时候需要动态维护索引,影响性能 选择率高(重复值少)且被where频繁引用需要建立B树索引;
一般join列需要建立索引;
复杂文档类型查询采用全文索引效率更好;
索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡;
复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况
• 使用UNION ALL替代UNION
UNION ALL的执行效率比UNION高,UNION执行时需要排重;
UNION需要对数据进行排序
• 避免select * 写法
执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列;
每次查询都要回表,不能走覆盖索引。
• JOIN字段建议建立索引
一般JOIN字段都提前加上索引
• 避免复杂SQL语句
提升可阅读性;避免慢查询的概率;
可以转换成多个短查询,用业务端处理
• 避免where 1=1写法
• 避免order by rand()类似写法
RAND()导致数据列被多次扫描
SQL优化
执行计划
完成SQL优化一定要先读执行计划,执行计划会告诉你哪些地方效率低,哪里可以需要优化。我们以MYSQL为例,看看执行计划是什么。(每个数据库的执行计划都不一样,需要自行了解)explain sql
| 字段 | 解释 | 
|---|---|
| id | 每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越大,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下 | 
| select_type | 查询中每个select 字句的类型 | 
| table | 被操作的对象名称,通常是表名,但有其他格式 | 
| partitions | 匹配的分区信息(对于非分区表值为NULL) | 
| type | 连接操作的类型 | 
| possible_keys | 可能用到的索引 | 
| key | 优化器实际使用的索引(最重要的列) 从最好到最差的连接类型为 const、eq_reg、ref、range、index和ALL。当出现ALL时表示当前SQL出现了“坏味道” | 
| key_len | 被优化器选定的索引键长度,单位是字节 | 
| ref | 表示本行被操作对象的参照对象,无参照对象为NULL | 
| rows | 查询执行所扫描的元组个数(对于innodb,此值为估计值) | 
| filtered | 条件表上数据被过滤的元组个数百分比 | 
| extra | 执行计划的重要补充信息,当此列出现 Using filesort,Using temporary字样时就要小心了,很可能SQL语句需要优化 | 
接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
优化案例
- 表结构 - 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`)
 );
- 查询要求 
 三张表关联,查询当前用户在当前时间前后10个小时的订单情况,并根据订单创建时间升序排列,具体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;
- 查看数据量  
- 原执行时间  
- 原执行计划  
- 初步优化思路 
- SQL中 where条件字段类型要跟表结构一致,表中 - user_id为varchar(50)类型,实际SQL用的int类型,存在隐式转换,也未添加索引。将b和c表- user_id字段改成int类型。
- 因存在b表和c表关联,将b和c表 - user_id创建索引
- 因存在a表和b表关联,将a和b表 - seller_name字段创建索引
- 利用复合索引消除临时表和排序 
- 初步优化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`);
- 查看优化后执行时间  
- 查看优化后执行计划  
- 查看warnings信息  
- 继续优化 - alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;
- 查看执行时间  
- 查看执行计划  通过观察执行计划,到了这一步已经不再需要优化! 通过观察执行计划,到了这一步已经不再需要优化!
- 优化总结 
 总结一下完成一段SQL优化的思路与过程:
 1、查看执行计划 explain
 2、如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;
 3、查看SQL涉及的表结构和索引信息
 4、根据执行计划,思考可能的优化点
 5、按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作
 6、查看优化后的执行时间和执行计划
 7、如果优化效果不明显,重复第四步操作
上述就是小编为大家分享的数据库优化中SQL语句的优化技巧是什么了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
网站标题:数据库优化中SQL语句的优化技巧是什么
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