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阿里一面:SQL 優化有哪些技巧?

數據庫 MySQL
MySQL 為了提升數據查詢速率,采用 B+ 樹結構,通過空間換時間 設計思想。另外每次對表數據做更新操作時,都要調整對應的 索引樹 ,執行效率肯定會受影響。

大家好,我是 Tom哥

MySQL 相信大家一定都不陌生,但是不陌生不一定會用!

會用不一定能用好!

今天,Tom哥就帶大家復習一個高頻面試考點,SQL 優化有哪些技巧?

當然這個還是非常有實用價值的,工作中你也一定用的上。如果應用得當,升職加薪,指日可待

1、創建索引

一定要記得創建索引,創建索引,創建索引

重要的事說三遍!

執行沒有索引的 SQL 語句,肯定要走全表掃描,慢是肯定的。

這種查詢毫無疑問是一個慢 SQL 查詢。

那么問題來了,是不是要收集所有的 where 查詢條件,然后針對所有的組合都創建索引呢?

答案肯定是否定的。

MySQL 為了提升數據查詢速率,采用 B+ 樹結構,通過空間換時間 設計思想。另外每次對表數據做更新操作時,都要調整對應的 索引樹 ,執行效率肯定會受影響。

本著二八原則,互聯網請求讀多寫少的特點,我們一定要找到一個平衡點。

阿里巴巴的開發者手冊建議,單表索引數量控制在5個以內,組合索引字段數不允許超過5個

其他建議:

  • 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引
  • 每個Innodb表必須有個主鍵
  • 要注意組合索引的字段的順序
  • 優先考慮覆蓋索引
  • 避免使用外鍵約束

2、避免索引失效

不要以為有了索引,就萬事大吉。

殊不知,索引失效 也是慢查詢的主要原因之一。

常見的索引失效的場景有哪些?

  • 以 % 開頭的 LIKE 查詢。
  • 創建了組合索引,但查詢條件不滿足 '最左匹配原則'。如:創建索引 idx_type_status_uid(type,status,uid),但是使用 status 和 uid 作為查詢條件。
  • 查詢條件中使用 or,且 or 的前后條件中有一個列沒有索引,涉及的索引都不會被使用到。
  • 在索引列上的操作,函數 upper()等,or、!= (<>),not in 等。

3、鎖粒度

MySQL 的存儲引擎分為兩大類:MyISAM 和 InnoDB 。

MyISAM 支持表鎖;InnoDB 支持行鎖和表鎖

更新操作時,為了保證表數據的準確性,通常會加鎖,為了提高系統的高并發能力,我們通常建議采用 行鎖,減少鎖沖突、鎖等待 的時間。所以,存儲引擎通常會選擇 InnoDB

行鎖可能會升級為表鎖,有哪些場景呢?

  • 如果一個表批量更新,大量使用行鎖,可能導致其他事務長時間等待,嚴重影響事務的執行效率。此時,MySQL會將 行鎖 升級為 表鎖
  • 行鎖是針對索引加的鎖,如果 條件索引失效,那么 行鎖 也會升級為 表鎖

注意:行鎖將鎖的粒度縮小了,進而提高了系統的并發能力。但是也有個弊端,可能會產生死鎖,需要特別關注。

4、分頁查詢優化

如果要開發一個列表展示頁面并支持翻頁時,我們通常會這樣寫 SQL

select * fromlimit #{start}, #{pageSize};

隨著翻頁的深度加大, start 值越來越大,比如:limit 10000 ,10

看似只返回了 10 條數據,但數據庫引擎需要查詢 10010 條記錄,然后將前面的 10000 條丟棄,最終只返回最后的 10 條記錄,性能可想而知

針對這個問題,我們通常有另一種解決方案:

先定位到上一次分頁的最大 id,然后對 id 做條件索引查詢。由于數據庫的索引采用 B+ 樹結構,這樣可以一步到位

select * fromwhere id > #{id}  limit  #{pageSize};

任何事情,有利就有弊

這種翻頁方式只支持 上一頁、下一頁 ,不支持跨越式直梯翻頁

上圖是淘寶的商品搜索列表,為了用戶體驗更好,采用的也是 直梯式翻頁。

為了避免翻頁過深,影響性能,產品交互上做了一些取舍,對總頁數做了限制,最多支持 100 頁。

方案二:采用子查詢

select * from 表 where id > ( select id from 表 order by id limit 10000 1) limit 20;

將原來的單 SQL 查詢拆成兩步:

  • 首先,查詢出 一頁數據中的最小 id
  • 然后,通過 B+ 樹,精確定位到 最小id的索引樹節點位置,通過 偏移量 讀取后面的 20條 數據

阿里的規約手冊也有對應描述:

5、避免 select *

反面案例:

select  * fromwhere buyer_id = #{buyer_id} 

我們知道,MySQL 創建表后,具體的行數據存儲在主鍵索引(屬于聚簇索引)的葉子節點。

二級索引屬于非聚簇索引,其葉子節點存儲的是主鍵值

select * 的查詢過程:

  • 先在 buyer_id 的二級索引 B+ 樹,查出對應的 主鍵 id 列表
  • 然后進行 回表 操作,在 主鍵索引中 查詢 id 對應的行數據

所以,我們需要羅列清楚必須的查詢字段,且字段盡量在 覆蓋索引 中,從而減少 回表 操作。

6、EXPLAIN 分析 SQL 執行計劃

授人以魚不如授人以漁

除了知曉常見的不規范 SQL 寫法,在開發過程中,避免踩坑

我們還應知道,出現了慢 SQL 該如何排查、優化

實驗安排起來

創建表

CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
`income` bigint(20) NOT NULL COMMENT '收入',
`expend` bigint(20) NOT NULL COMMENT '支出',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_income` (`income`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶表';

CREATE TABLE `biz_order` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用戶id',
`money` bigint(20) NOT NULL COMMENT '金額',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='訂單表';

插入記錄:

insert into user values(10,100,100);
insert into user values(20,200,200);
insert into user values(30,300,300);
insert into user values(40,400,400);

insert into biz_order values(1,10,30);
insert into biz_order values(2,10,40);
insert into biz_order values(3,10,50);
insert into biz_order values(4,20,10);

比如下面的語句,我們看是否使用了索引,可以通過 explain 分析相應的執行計劃

explain select * from user where id<20;

接下來,我們來逐一來說明每個字段的含義

  • id:每一次 select 查詢都會生成一個 id,值越大,優先級越高,會被優先執行
  • select_type:查詢類型,SIMPLE(普通查詢,即沒有聯合查詢、子查詢)、PRIMARY(主查詢)、UNION(UNION 中后面的查詢)、SUBQUERY(子查詢)等
  • table:查詢哪張表
  • partitions:分區,如果對應的表存在分區表,那么這里就會顯示具體的分區信息
  • type:執行方式,是 SQL 優化中一個很重要的指標,結果值從好到差依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
system/const:表中只有一行數據匹配,此時根據索引查詢一次就能找到對應的數據
eq_ref:使用唯一索引掃描,常見于多表連接中使用主鍵和唯一索引作為關聯條件
ref:非唯一索引掃描,還可見于唯一索引最左原則匹配掃描
range:索引范圍掃描,比如,<>,between 等操作
index:索引全表掃描,此時遍歷整個索引樹
ALL:表示全表掃描,需要遍歷全表來找到對應的行
  • possible_keys:可能用到的索引
  • key:實際用到的索引
  • key_len:索引長度
  • ref:關聯 id 等信息
  • rows:查找到記錄所掃描的行數,SQL 優化重要指標,掃描的行數越少,性能越高
  • filtered:查找到所需記錄占總掃描記錄數的比例
  • Extra:額外的信息
explain select * from user u , biz_order b where u.id=b.user_id and 
u.id<20;

7、Show Profile 分析 SQL 執行性能

Show Profile 與 EXPLAIN 的區別是,前者主要是在外圍分析;后者則是深入到 MySQL 內核,從執行線程的狀態和時間來分析。

MySQL 是在 5.0.37 版本之后才支持 Show Profile ,select @@have_profiling 返回 YES 表示功能已開啟。

mysql> show profiles;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)

顯示為空,說明profiles功能是關閉的。

通過下面命令開啟:

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

獲取 Query_ID 之后,通過 show profile for query ID ,查看 SQL 語句在執行過程中線程的每個狀態所消耗的時間。

責任編輯:武曉燕 來源: 微觀技術
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