美团一面:如何优化慢SQL?

在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。

SQL 优化一般步骤

| 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句

| explain 分析SQL的执行计划

需要重点关注 type、rows、filtered、extra。

type 由上至下,效率越来越高:

  • ALL 全表扫描

  • index 索引全扫描

  • range 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,between,in 等操作

  • ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描,返回单条记录,常出现在关联查询中

  • eq_ref 类似 ref,区别在于使用的是唯一索引,使用主键的关联查询

  • const/system 单条记录,系统会把匹配行中的其他列作为常数处理,如主键或唯一索引查询

  • null MySQL 不访问任何表或索引,直接返回结果

  • 虽然上至下,效率越来越高,但是根据 cost 模型,假设有两个索引 idx1(a, b, c),idx2(a, c),SQL 为"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";如果走 idx1,那么是 type 为 range,如果走 idx2,那么 type 是 ref;当需要扫描的行数,使用 idx2 大约是 idx1 的 5 倍以上时,会用 idx1,否则会用 idx2

Extra:

  • Using filesort:MySQL 需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配 WHERE 子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。然后关键字被排序,并按排序顺序检索行;

  • Using temporary:使用了临时表保存中间结果,性能特别差,需要重点优化;

  • Using index:表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引(Coveing Index),避免访问了表的数据行,效率不错!如果同时出现 using where,意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据;

  • Using index condition:MySQL5.6 之后新增的 ICP,using index condtion 就是使用了 ICP(索引下推),在存储引擎层进行数据过滤,而不是在服务层过滤,利用索引现有的数据减少回表的数据。

| show profile 分析

了解 SQL 执行的线程的状态及消耗的时间。

默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;”
SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY  #{id};

| trace

trace 分析优化器如何选择执行计划,通过 trace 文件能够进一步了解为什么优惠券选择 A 执行计划而不选择 B 执行计划。
set optimizer_trace="enabled=on";
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
select * from information_schema.optimizer_trace;

| 确定问题并采用相应的措施

如下:

  • 优化索引

  • 优化 SQL 语句:修改 SQL、IN 查询分段、时间查询分段、基于上一次数据过滤

  • 改用其他实现方式:ES、数仓等

  • 数据碎片处理

场景分析

| 案例 1:最左匹配

索引:
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
SQL 语句:
select * from _t where orderno=''

查询匹配从左往右匹配,要使用 order_no 走索引,必须查询条件携带 shop_id 或者索引(shop_id,order_no)调换前后顺序。

| 案例 2:隐式转换

索引:
KEY `idx_mobile` (`mobile`)
SQL 语句:
select * from _user where mobile=12345678901

隐式转换相当于在索引上做运算,会让索引失效。mobile 是字符类型,使用了数字,应该使用字符串匹配,否则 MySQL 会用到隐式替换,导致索引失效。

| 案例 3:大分页

索引:
KEY `idx_a_b_c` (`a``b``c`)
SQL 语句:
select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 1000010;

对于大分页的场景,可以优先让产品优化需求,如果没有优化的,有如下两种优化方式:

  • 一种是把上一次的最后一条数据,也即上面的 c 传过来,然后做“c < xxx”处理,但是这种一般需要改接口协议,并不一定可行

  • 另一种是采用延迟关联的方式进行处理,减少 SQL 回表,但是要记得索引需要完全覆盖才有效果。

SQL 改动如下:
select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 1000010) t2 where t1.id = t2.id;

| 案例 4:in + order by

索引:
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id``order_status``created_at`)
SQL 语句:
select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (123order by created_at desc limit 10

in 查询在 MySQL 底层是通过 n*m 的方式去搜索,类似 union,但是效率比 union 高。

in 查询在进行 cost 代价计算时(代价 = 元组数 * IO 平均值),是通过将 in 包含的数值,一条条去查询获取元组数的,因此这个计算过程会比较的慢。

所以 MySQL 设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit),5.6 之后超过这个临界值后该列的 cost 就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。

默认是 200,即 in 条件超过了 200 个数据,会导致 in 的代价计算存在问题,可能会导致 MySQL 选择的索引不准确。

处理方式:可以(order_status,created_at)互换前后顺序,并且调整 SQL 为延迟关联。

| 案例 5:范围查询阻断,后续字段不能走索引

索引:
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id``created_at``order_status`)
SQL 语句:
select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10

范围查询还有“IN、between”。

| 案例 6:不等于、不包含不能用到索引的快速搜索

可以用到 ICP:
select * from _order where shop_id=1 and order_status not in (1,2)
select * from _order where shop_id=1 and order_status != 1

在索引上,避免使用 NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。

| 案例 7:优化器选择不使用索引的情况

如果要求访问的数据量很小,则优化器还是会选择辅助索引,但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时(一般是 20% 左右),优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
select * from _order where  order_status = 1

查询出所有未支付的订单,一般这种订单是很少的,即使建了索引,也没法使用索引。

| 案例 8:复杂查询

select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (123and c > '2020-01-01';
select * from _t where a = 1 and b in (123and c > '2020-01-01' limit 10;

如果是统计某些数据,可能改用数仓进行解决;如果是业务上就有那么复杂的查询,可能就不建议继续走 SQL 了,而是采用其他的方式进行解决,比如使用 ES 等进行解决。

| 案例 9:asc 和 desc 混用

select * from _t where a=1 order by b desc, c asc

desc 和 asc 混用时会导致索引失效。

| 案例 10:大数据

对于推送业务的数据存储,可能数据量会很大,如果在方案的选择上,最终选择存储在 MySQL 上,并且做 7 天等有效期的保存。

 

那么需要注意,频繁的清理数据,会照成数据碎片,需要联系 DBA 进行数据碎片处理。

来源:https://mp.weixin.qq.com/s/DmXQxuiK1NJBHfXI8RE1ew

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posted @ 2022-04-06 00:23  程序员小明1024  阅读(48)  评论(0编辑  收藏  举报