MySQL调优之SQL语句:如何写出高性能SQL语句?

MySQL 数据库是互联网公司使用最为频繁的数据库之一,不仅仅因为它开源免费,MySQL 卓越的性能、稳定的服务以及活跃的社区都成就了它的核心竞争力。

我们知道,应用服务与数据库的交互主要是通过 SQL 语句来实现的。在开发初期,我们更加关注的是使用 SQL 实现业务功能,然而系统上线后,随着生产环境数据的快速增长,之前写的很多 SQL 语句就开始暴露出性能问题。

在这个阶段中,我们应该尽量避免一些慢 SQL 语句的实现。但话说回来,SQL 语句慢的原因千千万,除了一些常规的慢 SQL 语句可以直接规避,其它的一味去规避也不是办法,我们还要学会如何去分析、定位到其根本原因,并总结一些常用的 SQL 调优方法,以备不时之需。

那么今天我们就重点看看慢 SQL 语句的几种常见诱因,从这点出发,找到最佳方法,开启高性能 SQL 语句的大门。

慢 SQL 语句的几种常见诱因

1. 无索引、索引失效导致慢查询

如果在一张几千万数据的表中以一个没有索引的列作为查询条件,大部分情况下查询会非常耗时,这种查询毫无疑问是一个慢 SQL 查询。所以对于大数据量的查询,我们需要建立适合的索引来优化查询。

虽然我们很多时候建立了索引,但在一些特定的场景下,索引还有可能会失效,所以索引失效也是导致慢查询的主要原因之一。

2. 锁等待

我们常用的存储引擎有 InnoDB 和 MyISAM,前者支持行锁和表锁,后者只支持表锁。

如果数据库操作是基于表锁实现的,试想下,如果一张订单表在更新时,需要锁住整张表,那么其它大量数据库操作(包括查询)都将处于等待状态,这将严重影响到系统的并发性能。

这时,InnoDB 存储引擎支持的行锁更适合高并发场景。但在使用 InnoDB 存储引擎时,我
们要特别注意行锁升级为表锁的可能。在批量更新操作时,行锁就很可能会升级为表锁。

MySQL 认为如果对一张表使用大量行锁,会导致事务执行效率下降,从而可能造成其它事务长时间锁等待和更多的锁冲突问题发生,致使性能严重下降,所以 MySQL 会将行锁升级为表锁。还有,行锁是基于索引加的锁,如果我们在更新操作时,条件索引失效,那么行锁也会升级为表锁。

因此,基于表锁的数据库操作,会导致 SQL 阻塞等待,从而影响执行速度。在一些更新操作(insert\update\delete)大于或等于读操作的情况下,MySQL 不建议使用 MyISAM存储引擎。

除了锁升级之外,行锁相对表锁来说,虽然粒度更细,并发能力提升了,但也带来了新的问题,那就是死锁。因此,在使用行锁时,我们要注意避免死锁。

3. 不恰当的 SQL 语句

使用不恰当的 SQL 语句也是慢 SQL 最常见的诱因之一。例如,习惯使用 )> SQL 语句,在大数据表中使用 分页查询,以及对非索引字段进行排序等等。

优化 SQL 语句的步骤

通常,我们在执行一条 SQL 语句时,要想知道这个 SQL 先后查询了哪些表,是否使用了索引,这些数据从哪里获取到,获取到数据遍历了多少行数据等等,我们可以通过 EXPLAIN命令来查看这些执行信息。这些执行信息被统称为执行计划。

1. 通过 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划

假设现在我们使用 EXPLAIN 命令查看当前 SQL 是否使用了索引,先通过 SQL EXPLAIN导出相应的执行计划如下:

下面对图示中的每一个字段进行一个说明,从中你也能收获到很多零散的知识点。

  • id:每个执行计划都有一个 id,如果是一个联合查询,这里还将有多个 id。

  • select_type:表示 SELECT 查询类型,常见的有 SIMPLE(普通查询,即没有联合查询、子查询)、PRIMARY(主查询)、UNION(UNION 中后面的查询)、SUBQUERY(子查询)等。

  • table:当前执行计划查询的表,如果给表起别名了,则显示别名信息。

  • partitions:访问的分区表信息。

  • type:表示从表中查询到行所执行的方式,查询方式是 SQL 优化中一个很重要的指标,结果值从好到差依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

  • system/const:表中只有一行数据匹配,此时根据索引查询一次就能找到对应的数据。如果是 B + 树索引,我们知道此时索引构造成了多个层级的树,当查询的索引在树的底层时,查询效率就越低。const 表示此时索引在第一层,只需访问一层便能得到数据。

MySQL调优之SQL语句:如何写出高性能SQL语句?_第1张图片

  • eq_ref:使用唯一索引扫描,常见于多表连接中使用主键和唯一索引作为关联条件。

  • ref:非唯一索引扫描,还可见于唯一索引最左原则匹配扫描。

  • range:索引范围扫描,比如,<,>,between 等操作。

  • index:索引全表扫描,此时遍历整个索引树。

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  • ALL:表示全表扫描,需要遍历全表来找到对应的行。

  • possible_keys:可能使用到的索引。

  • key:实际使用到的索引。

  • key_len:当前使用的索引的长度。

  • ref:关联 id 等信息。

  • rows:查找到记录所扫描的行数。

  • filtered:查找到所需记录占总扫描记录数的比例。

  • Extra:额外的信息。

2. 通过 Show Profile 分析 SQL 执行性能

上述通过 EXPLAIN 分析执行计划,仅仅是停留在分析 SQL 的外部的执行情况,如果我们想要深入到 MySQL 内核中,从执行线程的状态和时间来分析的话,这个时候我们就可以选择 Profile。

Profile 除了可以分析执行线程的状态和时间,还支持进一步选择 ALL、CPU、MEMORY、BLOCK IO、CONTEXT SWITCHES 等类型来查询 SQL 语句在不同系统资源上所消耗的时间。以下是相关命令的注释:

SHOW PROFILE [type [, type] ... ]
[FOR QUERY n]
[LIMIT row_count [OFFSET offset]]
type 参数:
| ALL:显示所有开销信息
| BLOCK IO:阻塞的输入输出次数
| CONTEXT SWITCHES:上下文切换相关开销信息
| CPU:显示 CPU 的相关开销信息
| IPC:接收和发送消息的相关开销信息
| MEMORY :显示内存相关的开销,目前无用
| PAGE FAULTS :显示页面错误相关开销信息
| SOURCE :列出相应操作对应的函数名及其在源码中的调用位置 (行数)
SWAPS:显示 swap 交换次数的相关开销信息

值得注意的是,MySQL 是在 5.0.37 版本之后才支持 Show Profile 功能的,如果你不太确定的话,可以通过 select @@have_profiling 查询是否支持该功能,如下图所示:

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最新的 MySQL 版本是默认开启 Show Profile 功能的,但在之前的旧版本中是默认关闭该功能的,你可以通过 set 语句在 Session 级别开启该功能:

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Show Profiles 只显示最近发给服务器的 SQL 语句,默认情况下是记录最近已执行的 15条记录,我们可以重新设置 profiling_history_size 增大该存储记录,最大值为 100。

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获取到 Query_ID 之后,我们再通过 Show Profile for Query ID 语句,就能够查看到对应Query_ID 的 SQL 语句在执行过程中线程的每个状态所消耗的时间了:

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通过以上分析可知:SELECT COUNT(*) FROM order; SQL 语句在 Sending data 状态所消耗的时间最长,这是因为在该状态下,MySQL 线程开始读取数据并返回到客户端,此时有大量磁盘 I/O 操作。

常用的 SQL 优化

在使用一些常规的 SQL 时,如果我们通过一些方法和技巧来优化这些 SQL 的实现,在性能上就会比使用常规通用的实现方式更加优越,甚至可以将 SQL 语句的性能提升到另一个数量级。

1. 优化分页查询

通常我们是使用 + 合适的 order by 来实现分页查询,这种实现方式在没有任何索引条件支持的情况下,需要做大量的文件排序操作(file sort),性能将会非常得糟糕。如果有对应的索引,通常刚开始的分页查询效率会比较理想,但越往后,分页查询的性
能就越差。

这是因为我们在使用 LIMIT 的时候,偏移量 M 在分页越靠后的时候,值就越大,数据库检索的数据也就越多。例如 LIMIT 10000,10 这样的查询,数据库需要查询 10010 条记录,

最后返回 10 条记录。也就是说将会有 10000 条记录被查询出来没有被使用到。

我们模拟一张 10 万数量级的 order 表,进行以下分页查询:

select * from `demo`.`order` order by order_no limit 10000, 20;

通过 EXPLAIN 分析可知:该查询使用到了索引,扫描行数为 10020 行,但所用查询时间为 0.018s,相对来说时间偏长了。

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利用子查询优化分页查询

以上分页查询的问题在于,我们查询获取的 10020 行数据结果都返回给我们了,我们能否先查询出所需要的 20 行数据中的最小 ID 值,然后通过偏移量返回所需要的 20 行数据给我们呢?我们可以通过索引覆盖扫描,使用子查询的方式来实现分页查询:

select * from `demo`.`order` where id> (select id from `demo`.`order` order by order_no

通过 EXPLAIN 分析可知:子查询遍历索引的范围跟上一个查询差不多,而主查询扫描了更多的行数,但执行时间却减少了,只有 0.004s。这就是因为返回行数只有 20 行了,执行效率得到了明显的提升。

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2. 优化 SELECT COUNT(*)

COUNT() 是一个聚合函数,主要用来统计行数,有时候也用来统计某一列的行数量(不统计 NULL 值的行)。我们平时最常用的就是 COUNT(*) 和 COUNT(1) 这两种方式了,其实两者没有明显的区别,在拥有主键的情况下,它们都是利用主键列实现了行数的统计。

但 COUNT() 函数在 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎所执行的原理是不一样的,通常在没有任何查询条件下的 COUNT(*),MyISAM 的查询速度要明显快于 InnoDB。

这是因为 MyISAM 存储引擎记录的是整个表的行数,在 COUNT(*) 查询操作时无需遍历表计算,直接获取该值即可。而在 InnoDB 存储引擎中就需要扫描表来统计具体的行数。而当带上 where 条件语句之后,MyISAM 跟 InnoDB 就没有区别了,它们都需要扫描表来进行行数的统计。

如果对一张大表经常做 SELECT COUNT(*) 操作,这肯定是不明智的。那么我们该如何对大表的 COUNT() 进行优化呢?

使用近似值

有时候某些业务场景并不需要返回一个精确的 COUNT 值,此时我们可以使用近似值来代替。我们可以使用 EXPLAIN 对表进行估算,要知道,执行 EXPLAIN 并不会真正去执行查询,而是返回一个估算的近似值。

增加汇总统计

如果需要一个精确的 COUNT 值,我们可以额外新增一个汇总统计表或者缓存字段来统计需要的 COUNT 值,这种方式在新增和删除时有一定的成本,但却可以大大提升 COUNT()的性能。

3. 优化SELECT *

我曾经看过很多同事习惯在只查询一两个字段时,都使用 select * from table where xxx这样的 SQL 语句,这种写法在特定的环境下会存在一定的性能损耗。

MySQL 常用的存储引擎有 MyISAM 和 InnoDB,其中 InnoDB 在默认创建主键时会创建主键索引,而主键索引属于聚族索引,即在存储数据时,索引是基于 B + 树构成的,具体的行数据则存储在叶子节点。

而 MyISAM 默认创建的主键索引、二级索引以及 InnoDB 的二级索引都属于非聚族索引,即在存储数据时,索引是基于 B + 树构成的,而叶子节点存储的是主键值。

假设我们的订单表是基于 InnoDB 存储引擎创建的,且存在 order_no、status 两列组成的组合索引。此时,我们需要根据订单号查询一张订单表的 status,如果我们使用 select *from order where order_no='xxx’来查询,则先会查询组合索引,通过组合索引获取到主键 ID,再通过主键 ID 去主键索引中获取对应行所有列的值。

如果我们使用 select order_no, status from order where order_no='xxx’来查询,则只会查询组合索引,通过组合索引获取到对应的 order_no 和 status 的值。

总结

在开发中,我们要尽量写出高性能的 SQL 语句,但也无法避免一些慢 SQL 语句的出现,或因为疏漏,或因为实际生产环境与开发环境有所区别,这些都是诱因。面对这种情况,我们可以打开慢 SQL 配置项,记录下都有哪些 SQL 超过了预期的最大执行时间。首先,我们可以通过以下命令行查询是否开启了记录慢 SQL 的功能,以及最大的执行时间是多少:

Show variables like 'slow_query%';
Show variables like 'long_query_time';

如果没有开启,我们可以通过以下设置来开启:

set global slow_query_log='ON'; // 开启慢 SQL 日志
set global slow_query_log_file='/var/lib/mysql/test-slow.log';// 记录日志地址
set global long_query_time=1;// 最大执行时间

除此之外,很多数据库连接池中间件也有分析慢 SQL 的功能。总之,我们要在编程中避免低性能的 SQL 操作出现,除了要具备一些常用的 SQL 优化技巧之外,还要充分利用一些SQL 工具,实现 SQL 性能分析与监控。

写在最后

今天的"MySQL调优之SQL语句:如何写出高性能SQL语句?"就总到这里更多关于数据库性能调优相关的问题技术点(如下图)

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更多强如:Java编程性能调优

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多线程性能调优

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JVM性能调优

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设计模式性能调优

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