如何定位及优化SQL语句的性能问题

时间:2022-07-22
本文章向大家介绍如何定位及优化SQL语句的性能问题，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

在现如今的软件开发中，关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql，都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的，这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中，最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构，采用不同的SQL语句，性能上可能千差万别。本文，就基于MySql数据库，来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。

对于低性能的SQL语句的定位，最重要也是最有效的方法就是使用执行计划。

执行计划

我们知道，不管是哪种数据库，或者是哪种数据库引擎，在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优化方式就是使用索引。

而执行计划，就是显示数据库引擎对于SQL语句的执行的详细情况，其中包含了是否使用索引，使用什么索引，使用的索引的相关信息等。

基本语法 

explain select ...

mysql的explain 命令可以用来分析select 语句的运行效果。

除此之外，explain 的extended 扩展能够在原本explain的基础上额外的提供一些查询优化的信息，这些信息可以通过mysql的show warnings命令得到。

mysql> explain extended select * from account;
******** 1. row ***************************
          id: 1
select_type: SIMPLE
       table: account
        type: ALL
possible_keys: NULL
         key: NULL
     key_len: NULL
         ref: NULL
        rows: 1
    filtered: 100.00
       Extra:
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
*************1. row ***************************
Level: Note
  Code: 1003
Message: select `dbunit`.`account`.`id` AS `id`,`dbunit`.`account`.`name` AS `name` from `dbunit`.`account`
1 row in set (0.00 sec)

(提示：可以左右滑动代码)

另外，对于分区表的查询，需要使用partitions命令。

explain partitions select ...

执行计划包含的信息

不同版本的Mysql和不同的存储引擎执行计划不完全相同，但基本信息都差不多。mysql执行计划主要包含以下信息:

id

由一组数字组成。表示一个查询中各个子查询的执行顺序;

  • id相同执行顺序由上至下。
  • id不同，id值越大优先级越高，越先被执行。
  • id为null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在包含union等查询语句中。

select_type

每个子查询的查询类型，一些常见的查询类型。

id

select_type

description

1

SIMPLE

不包含任何子查询或union等查询

2

PRIMARY

包含子查询最外层查询就显示为 PRIMARY

3

SUBQUERY

在select或 where字句中包含的查询

4

DERIVED

from字句中包含的查询

5

UNION

出现在union后的查询语句中

6

UNION RESULT

从UNION中获取结果集，例如上文的第三个例子

table

查询涉及到的数据表。

如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的，与类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。

type

访问类型

  • ALL 扫描全表数据
  • index 遍历索引
  • range 索引范围查找
  • index_subquery 在子查询中使用 ref
  • unique_subquery 在子查询中使用 eq_ref
  • ref_or_null 对Null进行索引的优化的 ref
  • fulltext 使用全文索引
  • ref 使用非唯一索引查找数据
  • eq_ref 在join查询中使用PRIMARY KEYorUNIQUE NOT NULL索引关联。
  • const 使用主键或者唯一索引，且匹配的结果只有一条记录。
  • system const 连接类型的特例，查询的表为系统表。

性能从好到差依次为：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了ALL之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。

所以，如果通过执行计划发现某张表的查询语句的type显示为ALL，那就要考虑添加索引，或者更换查询方式，使用索引进行查询。

possible_keys

可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。

key

显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。

TIPS:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据)，则该索引仅出现在key列表中。

select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。

key_length

索引长度char()、varchar()索引长度的计算公式：

(Character Set：utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1) * 列长度 + 1(允许null) + 2(变长列)

其他类型索引长度的计算公式:

CREATE TABLE `student` 
( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '',
`age` int(11), PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx` (`name`),
KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

name 索引长度为：编码为utf8mb4,列长为128,不允许为NULL,字段类型为varchar(128)。key_length = 128 * 4 + 0 + 2 = 514;

age 索引长度：int类型占4位，允许null,索引长度为5。

ref

表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func

rows

返回估算的结果集数目，注意这并不是一个准确值。

extra

extra的信息非常丰富，常见的有：

  1. Using index 使用覆盖索引
  2. Using where 使用了用where子句来过滤结果集
  3. Using filesort 使用文件排序，使用非索引列进行排序时出现，非常消耗性能，尽量优化。
  4. Using temporary 使用了临时表。

一些SQL优化建议

1、SQL语句不要写的太复杂。

一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。

2、使用『临时表』缓存中间结果。

简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了阻塞，提高了并发性能。

3、使用like的时候要注意是否会导致全表扫

有的时候会需要进行一些模糊查询比如

select id from table where username like ‘%sql_road%’

关键词%sql_road%，由于sql_road前面用到了“%”，因此该查询会使用全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%，

4、尽量避免使用!=或<>操作符

在where语句中使用!=或<>，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

5、尽量避免使用 or 来连接条件

在 where 子句中使用 or 来连接条件，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

--可以用
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
--替代
select id from t where num=10 or num=20

6、尽量避免使用in和not in

在 where 子句中使用 in和not in，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描，可以使用exists和not exists。

7、可以考虑强制查询使用索引

select * from table force index(PRI) limit 2;
--强制使用主键
select * from table force index(hollis_index) limit 2;
--强制使用索引"hollis_index"
select * from table force index(PRI,hollis_index) limit 2;
--强制使用索引"PRI和hollis_index"

8、尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件

9、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

10、尽量避免使用游标

11、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

12、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar

13、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

14、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率

15、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引

Love & Share [ 完 ]

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