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等监控工具观察系统状态。

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$、$session_wait等
• 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$、$session_wait等

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

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`));

• 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.statefrom a,     b,     cwhere 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

1. 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。
2. 因存在b表和c表关联，将b和c表user_id创建索引
3. 因存在a表和b表关联，将a和b表seller_name字段创建索引
4. 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

总结

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