場景+案例分析，SQL優(yōu)化這么做就對了！
作者：狼爺
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目錄
前言 SQL優(yōu)化一般步驟 1、通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句 2、explain 分析SQL的執(zhí)行計劃 3、show profile 分析 4、trace 5、確定問題并采用相應的措施 場景分析 案例1、最左匹配 案例2、隱式轉換 案例3、大分頁 案例4、in + order by 案例5、范圍查詢阻斷，后續(xù)字段不能走索引 案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP） 案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況 案例8、復雜查詢 案例9、asc和desc混用 案例10、大數(shù)據(jù) 資料
前言
在應用開發(fā)的早期，數(shù)據(jù)量少，開發(fā)人員開發(fā)功能時更重視功能上的實現(xiàn)，隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增長，很多SQL語句開始暴露出性能問題，對生產(chǎn)的影響也越來越大，有時可能這些有問題的SQL就是整個系統(tǒng)性能的瓶頸。
如果有不同意見，歡迎留言指正，一起學習！
SQL優(yōu)化一般步驟
1、通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句
2、explain 分析SQL的執(zhí)行計劃
需要重點關注type、rows、filtered、extra。
type由上至下，效率越來越高
ALL 全表掃描 index 索引全掃描 range 索引范圍掃描，常用語<,<=,>=,between,in等操作 ref 使用非唯一索引掃描或唯一索引前綴掃描，返回單條記錄，常出現(xiàn)在關聯(lián)查詢中 eq_ref 類似ref，區(qū)別在于使用的是唯一索引，使用主鍵的關聯(lián)查詢 const/system 單條記錄，系統(tǒng)會把匹配行中的其他列作為常數(shù)處理，如主鍵或唯一索引查詢 null MySQL不訪問任何表或索引，直接返回結果
雖然上至下，效率越來越高，但是根據(jù)cost模型，假設有兩個索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL為select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type為range，如果走idx2，那么type是ref；當需要掃描的行數(shù)，使用idx2大約是idx1的5倍以上時，會用idx1，否則會用idx2
Extra
Using filesort：MySQL需要額外的一次傳遞，以找出如何按排序順序檢索行。通過根據(jù)聯(lián)接類型瀏覽所有行并為所有匹配WHERE子句的行保存排序關鍵字和行的指針來完成排序。然后關鍵字被排序，并按排序順序檢索行。 Using temporary：使用了臨時表保存中間結果，性能特別差，需要重點優(yōu)化 Using index：表示相應的 select 操作中使用了覆蓋索引（Coveing Index）,避免訪問了表的數(shù)據(jù)行，效率不錯！如果同時出現(xiàn) using where，意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的數(shù)據(jù)。 Using index condition：MySQL5.6之后新增的ICP，using index condtion就是使用了ICP（索引下推），在存儲引擎層進行數(shù)據(jù)過濾，而不是在服務層過濾，利用索引現(xiàn)有的數(shù)據(jù)減少回表的數(shù)據(jù)。
3、show profile 分析
了解SQL執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時間。
默認是關閉的，開啟語句“set profiling = 1;”
SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};
4、trace
trace分析優(yōu)化器如何選擇執(zhí)行計劃，通過trace文件能夠進一步了解為什么優(yōu)惠券選擇A執(zhí)行計劃而不選擇B執(zhí)行計劃。
set optimizer_trace="enabled=on";
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
select * from information_schema.optimizer_trace;
5、確定問題并采用相應的措施
優(yōu)化索引
優(yōu)化SQL語句：修改SQL、IN 查詢分段、時間查詢分段、基于上一次數(shù)據(jù)過濾
改用其他實現(xiàn)方式：ES、數(shù)倉等
數(shù)據(jù)碎片處理
場景分析
案例1、最左匹配
索引
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
SQL語句
select * from _t where orderno=''
查詢匹配從左往右匹配，要使用order_no走索引，必須查詢條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調(diào)換前后順序。
案例2、隱式轉換
索引
KEY `idx_mobile` (`mobile`)
SQL語句
select * from _user where mobile=12345678901
隱式轉換相當于在索引上做運算，會讓索引失效。mobile是字符類型，使用了數(shù)字，應該使用字符串匹配，否則MySQL會用到隱式替換，導致索引失效。
案例3、大分頁
索引
KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)
SQL語句
select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;
對于大分頁的場景，可以優(yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求，如果沒有優(yōu)化的，有如下兩種優(yōu)化方式：
一種是把上一次的最后一條數(shù)據(jù)，也即上面的c傳過來，然后做“c < xxx”處理，但是這種一般需要改接口協(xié)議，并不一定可行。
另一種是采用延遲關聯(lián)的方式進行處理，減少SQL回表，但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果，SQL改動如下
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;
案例4、in + order by
索引
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
SQL語句
SELECT
*
FROM
_order
WHERE
shop_id = 1
AND order_status IN ( 1, 2, 3 )
ORDER BY
created_at DESC
LIMIT 10
in查詢在MySQL底層是通過n*m的方式去搜索，類似union，但是效率比union高。
in查詢在進行cost代價計算時（代價 = 元組數(shù) * IO平均值），是通過將in包含的數(shù)值，一條條去查詢獲取元組數(shù)的，因此這個計算過程會比較的慢，所以MySQL設置了個臨界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6之后超過這個臨界值后該列的cost就不參與計算了。
因此會導致執(zhí)行計劃選擇不準確。默認是200，即in條件超過了200個數(shù)據(jù)，會導致in的代價計算存在問題，可能會導致Mysql選擇的索引不準確。
處理方式，可以(order_status, created_at)互換前后順序，并且調(diào)整SQL為延遲關聯(lián)。
案例5、范圍查詢阻斷，后續(xù)字段不能走索引
索引
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
SQL語句
SELECT
*
FROM
_order
WHERE
shop_id = 1
AND created_at > '2021-01-01 00:00:00'
AND order_status = 10
范圍查詢還有“IN、between”
案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到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，避免使用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況
如果要求訪問的數(shù)據(jù)量很小，則優(yōu)化器還是會選擇輔助索引，但是當訪問的數(shù)據(jù)占整個表中數(shù)據(jù)的蠻大一部分時（一般是20%左右），優(yōu)化器會選擇通過聚集索引來查找數(shù)據(jù)。
select * from _order where order_status = 1
查詢出所有未支付的訂單，一般這種訂單是很少的，即使建了索引，也沒法使用索引。
案例8、復雜查詢
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;
如果是統(tǒng)計某些數(shù)據(jù)，可能改用數(shù)倉進行解決；
如果是業(yè)務上就有那么復雜的查詢，可能就不建議繼續(xù)走SQL了，而是采用其他的方式進行解決，比如使用ES等進行解決。
案例9、asc和desc混用
select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
desc 和asc混用時會導致索引失效
案例10、大數(shù)據(jù)
對于推送業(yè)務的數(shù)據(jù)存儲，可能數(shù)據(jù)量會很大，如果在方案的選擇上，最終選擇存儲在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。
那么需要注意，頻繁的清理數(shù)據(jù)，會照成數(shù)據(jù)碎片，需要聯(lián)系DBA進行數(shù)據(jù)碎片處理。
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