写在前面
网上很多的文章都是教科书式的说教，缺乏实用价值。这也是笔者想写此系列文章的初衷，希望把实际工作的实战经验分享给大家，帮助大家解决实际问题。后续的一系列文章都是笔者在实际工作遇到的问题，比较具有代表性，从实战的角度进行分析总结，希望能够给大家带来帮助。
关键字：数据库、Mysql、Mybatis、Dubbo
一、问题背景
其实并没有什么血案，题目只是个噱头而已，吸引大家进来看看，呵呵！既来之则安之，那就看下去吧！定不负厚望，让你有所收获！如有不妥之处，也请批评指正！
言归正传，哪个码农不和数据库打交道？虽然不要求码农像DBA那样炉火纯青、登峰造极，但至少应该了解基本的sql使用原则与优化方法。
首先介绍一下项目背景，我们开发的是一个互联网应用，使用Java、Spring Boot、Dubbox、mysql、Mybatis等相关技术实现。采用典型的Dubbo API、Provider和Consumer三层架构，其中，API定义业务服务接口，供Provider和Consumer使用；Provider实现业务逻辑并提供服务，Consumer使用业务服务，这两者打包为独立运行的jar，并部署到Web容器中。
眼看上线日期节点临近，却突然间蹦出来一个错误，而且困扰了一位开发小兄弟许久，查不到具体原因，这可如何是好？如果解决不了，就真的要有血案发生了。关键时刻还得老将出马！
二、问题分析
先来看看错误是什么：
2019-05-07 10:45:30,072 [ERROR] [net.xxxxx.job.platform.config.app.job.ExportXxXxxMessageJob_Worker-1] c.d.d.j.e.h.i.DefaultJobExceptionHandler - JOb 'net.xxxxx.job.platform.config.app.job.ExportXxXxxMessageJob' exception occure in job processing com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException: Failed to invoke the method selectXXXXX in the service net.xxxxxx.xxxx.xxxx.xxxxx.XxXxxxService. Tried 1 times of the providers [10.xx.xxx.213:10200] (1/4) from the registry 10.xx.xxx.209:2181 on the consumer 10.xx.xxx.213 using the dubbo version 2.8.4. Last error is: Failed to invoke remote service: interface net.xxxxxx.xxxx.xxxx.xxxxx.XxXxxxService, method: selectXXXXX, cause: Unable to invoke request
at com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverInvoker.java:108) ~[dubbox-2.8.4.jar!/:2.8.4]
at com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:227) ~[dubbox-2.8.4.jar!/:2.8.4]
at com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:72) ~[dubbox-2.8.4.jar!/:2.8.4]
at com.alibaba.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:52) ~[dubbox-2.8.4.jar!/:2.8.4]
at com.alibaba.dubbo.common.bytecode.proxy5.selectXXXXX(proxy5.java) ~[dubbox-2.8.4.jar!/:2.8.4]
at xxx.xxx
......
Caused by: javax.ws.rs.ProcessingException: Unable to invoke request
at org.jboss.resteasy.client.jaxrs.engines.ApacheHttpClient4Engine.invoke(ApachHttpClient4Engine.java:287) ~[resteasy-client-3.0.7.Final.jar!/:?]
at org.jboss.resteasy.client.jaxrs.internal.ClientInvocation.invoke(ClientInvocation.java:407) ~[resteasy-client-3.0.7.Final.jar!/:?]
at org.jboss.xxx
......
Dubbo中RPC调用时出错，询问了一下具体情况，这个错误在开发环境（Dev Env）上没有出现过，当部署到测试环境（Test Env）的时候就冒了出来。
这个问题看似很寻常，不就是dubbo远程方法调用失败嘛！一开始确实顺着这个思路去查的，检查了provider的配置，检查了consumer的配置，检查了注入对象，检查了传参，都没毛病啊！确定配置和代码均是正确的，为什么会出现这个错误呢？实际上这个方法是给后台的定时任务Job调用的，那位兄弟一直都是在开发环境上开发调试，一切都很顺利，当部署到测试环境后，突然冒出这个问题，感觉很蹊跷，而且一直认为代码没有问题。使用postman从前端发起调用debug了一下，发现执行到某个操作的时候竟然执行时间超过30秒，而这步操作对应执行了一条sql语句，这肯定不正常啊！到此，问题基本上明了了，开发环境上数据量小，测试环境上数据量大，所以开发环境上没有暴露出问题。
把对应的sql语句拿出来分析一下，首先在测试数据库上手工执行了一下该条语句，果不其然，执行时间长达59秒之多，这也太恐怖了！问题定位到了，这就不难理解上面报错的原因了，又查看了项目中dubbo的配置。
项目中dubbo的配置如下：
dubbo: active: true
application:
name: ${spring.application.name}
registry:
protocol: zookeeper
client: curator
protocol:
name: rest
host: 127.0.0.1
provider:
version: 1.0.0
timeout: 30000
retries: 0
loadbalance: random
这下一切就都清楚了，原来项目中配置的dubbo服务调用超时时间为30秒（provider.timeout: 30000），所以dubbo服务调用失败的原因是超时。好了，那接下来我们就对该条sql语句进行分析和优化。在分析和优化之前，我先把优化的结果贴出来。
| 优化前执行时间（单位秒） | 优化后执行时间（单位秒） |
|---|---|
| 59.010000s | 0.017000s |
该条sql中涉及到的数据库表如下（真实的表名、字段名、和索引名都做了替换）：
| 序号 | 表名 | 数据量 |
|---|---|---|
| 1 | table1 | 9,825,006 |
下面开始正式讲解分析及优化的过程，该条sql语句如下：
select customer_id, sum(amount) as totalamount, count(1) as totalnum
from table1 where
available_time_end BETWEEN date_add(NOW(), interval 24 hour) and date_add(now(), interval 48 hour)
group by customer_id;
这条sql语句实现的功能其实并不复杂，查询统计table1表中未来24小时至48小时这段时间将要到期的数据。这位兄弟工作时间不长，完全以实现功能为导向，根本没考虑性能问题。不过这样也好，这样才能给老码农以表现的机会，也体现了老码农存在的价值，呵呵！姜还是老的辣嘛！
二话不说，先来EXPLAIN一下，查看Mysql的执行计划：
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | table1 | index | idx_customer_id_order_serial_num_df | idx_customer_id_order_serial_num_df | 775 | (NULL) | 9825006 | Using where |
rows列显示的预计扫描数据量基本就是表table1的全部数据，虽然使用了索引idx_customer_id_order_serial_num_df，但是还是检查了表table1中的所有行，所以效率不高。
再来看一下索引的定义：
| Name | Fields | Index Type | Index Method |
|---|---|---|---|
| idx_customer_id_order_serial_num_df | customer_id,order_serial_num, df |
NORMAL | BTREE |
| idx_status_available_time_end | status, available_time_end |
NORMAL | BTREE |
看到这里，忽然眼前一亮，计上心头！还有一个索引idx_status_available_time_end可以利用，这是个联合索引，建立在status, available_time_end两个字段之上，而且available_time_end正好又是where的查询条件。但是mysql的联合索引使用最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。显然，我们应该充分利用这个索引（idx_status_available_time_end）来提高效率。看了一下status的定义和取值，呵呵！暗自高兴一番，status是个smallint类型，并且只有3个取值：0、1和2。何不把status作为冗余的查询条件，然后再union all呢？对，就这么干！于是把原来的查询改写如下：
select customer_id, sum(amount) as totalamount, count(1) as totalnum
from voucher
where status = 0 and (available_time_end BETWEEN date_add(NOW(), interval 24 hour) and date_add(now(), interval 48 hour))
group by customer_id
UNION ALL
select customer_id, sum(amount) as totalamount, count(1) as totalnum
from voucher
where status = 1 and (available_time_end BETWEEN date_add(NOW(), interval 24 hour) and date_add(now(), interval 48 hour))
group by customer_id
UNION ALL
select customer_id, sum(amount) as totalamount, count(1) as totalnum
from voucher
where status = 2 and (available_time_end BETWEEN date_add(NOW(), interval 24 hour) and date_add(now(), interval 48 hour))
group by customer_id
看一下执行时间：
OK, Time: 0.017000s
飞起来一样！提升这么明显，看来思路是对的。
EXPLAIN一下看看执行计划：
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | PRIMARY | table1 | range | idx_customer_id_order_serial_num_df,idx_status_available_time_end | idx_status_available_time_end | 8 | (NULL) | 122 | Using index condition; Using temporary; Using filesort |
| 2 | UNION | table1 | range | idx_customer_id_order_serial_num_df,idx_status_available_time_end | idx_status_available_time_end | 8 | (NULL) | 21 | Using index condition; Using temporary; Using filesort |
| 3 | UNION | table1 | range | idx_customer_id_order_serial_num_df,idx_status_available_time_end | idx_status_available_time_end | 8 | (NULL) | 1 | Using index condition; Using temporary; Using filesort |
| (NULL) | UNION RESULT | ALL | (NULL) | (NULL) | (NULL) | (NULL) | (NULL) | Using temporary |
（EXPLAIN输出说明：ID列表明了该语句所在的层级，如果ID相同从上到下执行，如果ID不同则ID越大的越先执行，其作用类似于执行计划中缩进。）
跟预想的一样，使用了索引idx_status_available_time_end，并且每次检查的行数为122、21、1，数据量大幅减少，性能提升非常明显！
顺便插一句，为什么用Union All而不用Union呢？因为Union不仅要做去重（去掉重复行）处理，还要做排序处理，而Union All则不会，在本例的使用场景中，不会存在重复的数据也没有排序的需求，所以使用效率更高的Union All。这也说明了使用什么样的技巧完全取决于使用场景与需求。
三、总结
因为要培养新人，所以大概给那位小兄弟讲了一下sql优化的基本原则和方法，唠叨半天，总结一下，教学相长嘛！
首先来讲讲sql语句的执行顺序：
sql查询语句的执行顺序可不是你所使用的语法顺序。所有的查询语句都是从from开始执行的，在执行过程中，每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表，这个虚拟表将作为下一个执行步骤的输入。
(1) from
(2) join，on
(3) join
(4) where
(5) group by
(6) avg, sum....
(7) having
(8) select
(9) distinct
(10) order by
(11) Limit或top
第一步：首先对from子句中的前两个表执行一个笛卡尔乘积，此时生成虚拟表 vt1；
第二步：接下来便是应用on筛选器，on中的逻辑表达式将应用到vt1中的各个行，筛选出满足on逻辑表达式条件的行，生成虚拟表vt2；
第三步：如果是outer join，那么这一步就将添加外部行，left outer join就把左表在第二步中过滤的添加进来，如果是right outer join 那么就将右表在第二步中过滤掉的行添加进来，这样生成虚拟表vt3。如果from子句中的表数目多于两个，那么就将vt3和第三个表连接从而计算笛卡尔乘积，生成虚拟表，重复1-3的步骤，最终得到一个新的虚拟表vt3；
第四步：应用where筛选器，对于上一步产生的虚拟表vt3应用where筛选器，生成虚拟表vt4；
第五步：group by子句将vt4中的相同值组合成为一组，得到虚拟表vt5；
第六步：应用cube或者rollup选项，为vt5生成超组，生成vt6；
第七步：应用having筛选器，生成vt7，只有符合条件的记录才会被插入到虚拟表VT7中；
第八步：处理select子句，将vt7中的在select中出现的列筛选出来，生成vt8；
第九步：应用distinct子句，移除vt8中相同的行，生成vt9；
第十步：应用order by子句。按照排序条件排序vt9，此时返回的是一个游标，而不是虚拟表。排序的成本是很高的，所以order by要慎用；
第十一步：应用limit或者top选项，取出指定行的记录，产生虚拟表VT10, 并将结果返回给客户端。
还有就是查询优化的基本原则和注意事项：
- 尽量使用索引；
- 尽量避免全表扫描；
- 在联表操作时，尽量选择数据量较小的表做基表，这是最基本的优化原则；
- 确保被驱动的表被索引，不能确保驱动表被索引的情况下，加大 join_buffer_size 的大小；
- 子查询会生成临时表，但是临时表是没有任何索引的，子查询生成的临时表只能进行全表扫描；
- 当查询结果超过总数据一定比例的时候，走索引的查询开销反而比全表扫描要大，这时mysql则会放弃索引而选择进行全表扫描。
每种数据库都会有查询优化器，Mysql也不例外。Mysql的查询优化器会对select查询进行优化，所以要善用EXPLAIN来查看执行计划。要明确的一点是，explain只能解释select语句，所以不要试图执行explain update之类的语句。
最后，我们结合上面提到的优化原则以及具体到Mysql数据库，看看有哪些具体的优化方法：
- 查询语句应该尽量避免全表扫描，首先应该考虑在where子句以及order by子句的字段上建立索引；
- 应尽量使用exist和not exist代替in和not in，因为后者很有可能会导致全表扫描而放弃使用索引；
- 应尽量避免在where子句中对字段进行null判断，因为null判断会导致全表扫描；
- 应尽量避免在where子句中使用or作为连接条件，同样会导致全表扫描；
- 应尽量避免在where子句中使用!= 或者<>操作符，同样会导致全表扫描；
- 使用like "%abc%" 或者like "%abc"同样也会导致全表扫描，而like "abc%"会使用索引；
- 在使用union操作符时，应该考虑是否可以使用Union All来代替，因为Union操作符在进行结果合并时，会对产生的结果进行排序，删除重复记录，在没有该需要的情况使用Union All，后者仅仅是将结果合并返回，能大幅提高性能；
- 应尽量避免在where子句中使用表达式操作符，因为会导致全表扫描；
- 应尽量避免在where子句中对字段使用函数，同样会导致全表扫描；
- select语句中尽量避免使用“*”，因为在sql语句在解析的过程中，会将“*”转换成所有列的列名，而这个工作是通过查询数据字典完成的，有一定的开销；
- where子句中，表连接条件应该写在其他条件之前，因为where子句的解析是从后面向前的，所以尽量把能够过滤掉多数记录的限制条件放在where子句的末尾；
- 若数据库表上存在诸如index(a,b,c)之类的联合索引，则where 子句中条件字段的出现顺序应该与索引字段的出现顺序一致，否则将无法使用索引；
- From子句中表的出现顺序同样会对sql语句的执行性能造成影响，from子句在解析时是从后向前的，即写在末尾的表将被优先处理，应该选择记录数较少的表作为基表放在后面；
- 尽量使用>= 操作符替代>操作符；
- OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别；
2019年9月4日星期三 于团结湖瑞辰国际中心