目录
查看SQL执行计划?
SQL优化案例
慢查询
优化步骤
SQL优化小结
在实际开发中要判断一段SQL有没有问题可以从两方面来判断:
1、系统层面
2、SQL语句层面
冗长的SQL都好理解,一段SQL太长阅读性肯定会差,出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就必须得从执行计划入手,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。
找到了有问题的SQL就要确定优化方案,那究竟从何处下手呢?这里必须要通过执行计划来观察。
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 select * from xxx
当使用explain sql
后会看到执行计划
执行计划中几个重要字段的解释说明,大家需要记住
字段 | 解释 |
id | 每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越大,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下 |
select_type | 查询中每个select 字句的类型 |
table | 被操作的对象名称,通常是表名,但有其他格式 |
partitions | 匹配的分区信息(对于非分区表值为NULL) |
type | 连接操作的类型 |
possible_keys | 可能用到的索引 |
key | 优化器实际使用的索引(最重要的列) 从最好到最差的连接类型为const 、eq_reg 、ref 、range 、index 和ALL 。当出现ALL 时表示当前SQL出现了“坏味道” |
key_len | 被优化器选定的索引键长度,单位是字节 |
ref | 表示本行被操作对象的参照对象,无参照对象为NULL |
rows | 查询执行所扫描的元组个数(对于innodb,此值为估计值) |
filtered | 条件表上数据被过滤的元组个数百分比 |
extra | 执行计划的重要补充信息,当此列出现Using filesort , Using temporary 字样时就要小心了,很可能SQL语句需要优化 |
通过执行计划我们就可以确定优化方案,优化一处后再回过头来观察执行计划,如此往复循环直到找到最优目标为止。
下面给出一段有问题的SQL具体操作一下。
1、表结构如下:
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`)
);
2、有问题的查询SQL
select a.seller_id,
a.seller_name,
b.user_name,
c.state
from a,
b,
c
where 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;
a,b,c 三张表关联,查询用户17 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
1、先查看各表数据量
3、查看原执行计划
4、通过观察执行计划和SQL语句,确定初步优化方案
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。user_id
创建索引seller_name
字段创建索引初步优化的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`);
查看优化后的执行时间
初步优化后执行速度提升了20倍,是否还能继续优化呢?
5、继续查看优化后的执行计划
这里只看到查询需要扫描的元素比较大,不过还看到了有两处告警信息,直接查看告警信息
show warnings
Cannot use range access on index ‘idx_sellname_gmt_sellid’ due to type or collation conversion on field ‘get_create’,这句话是告诉你由于gmt_create列发生了类型转换所以无法走索引。
查看SQL建表语句发现gmt_create字段被设计成了varchar类型,在SQL查询时需要转化成时间格式做查询,确实不能走索引。
所以需要调整一下gmt_create字段格式
alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;
6、修改字段后再来查看执行时间
执行速度非常完美。
7、再观察优化后的执行计划
可以看到执行计划也很完美,至此SQL优化结束。
这里给大家总结一下优化SQL的套路