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1、來，教你寫一手好SQL 本人負責的項目主要采用阿里云數(shù)據(jù)庫 MySQL，最近頻繁出現(xiàn)慢 SQL 告警，執(zhí)行時間最長的竟然高達 5 分鐘。 圖片來自 Pexels 導出日志后分析，主要原因竟然是沒有命中索引和沒有分頁處理。其實這是非常低級的錯誤，我不禁后背一涼，團隊成員的技術水平亟待提高啊。 改造這些 SQL 的過程中，總結了一些經(jīng)驗分享給大家，如果有錯誤歡迎批評指正。 MySQL 性能 ①最大數(shù)據(jù)量 拋開數(shù)據(jù)量和并發(fā)數(shù)，談性能都是耍流氓。MySQL 沒有限制單表最大記錄數(shù)，它取決于操作系統(tǒng)對文件大小的限制。 《阿里巴巴 Java 開發(fā)手冊》提出單表行數(shù)超過 500 萬行

2、或者單表容量超過 2GB，才推薦分庫分表。 性能由綜合因素決定，拋開業(yè)務復雜度，影響程度依次是硬件配置、MySQL 配置、數(shù)據(jù)表設計、索引優(yōu)化。500 萬這個值僅供參考，并非鐵律。 我曾經(jīng)操作過超過 4 億行數(shù)據(jù)的單表，分頁查詢最新的 20 條記錄耗時 0.6 秒，SQL 語句大致是： select?field_1,field_2?from?table?where?id?

3、分表是個周期長而風險高的大活兒，應該盡可能在當前結構上優(yōu)化，比如升級硬件、遷移歷史數(shù)據(jù)等等，實在沒轍了再分。對分庫分表感興趣的同學可以閱讀分庫分表的基本思想。 ②最大并發(fā)數(shù) 并發(fā)數(shù)是指同一時刻數(shù)據(jù)庫能處理多少個請求，由 max_connections 和 max_user_connections 決定。 max_connections 是指 MySQL 實例的最大連接數(shù)，上限值是 16384，max_user_connections 是指每個數(shù)據(jù)庫用戶的最大連接數(shù)。 MySQL 會為每個連接提供緩沖區(qū)，意味著消耗更多的內(nèi)存。如果連接數(shù)設置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。 一般

4、要求兩者比值超過 10%，計算方法如下： max_used_connections?/?max_connections?*?100%?=?3/100?*100%?≈?3%? 查看最大連接數(shù)與響應最大連接數(shù)： show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 在配置文件 f 中修改最大連接數(shù)： [mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 ③查詢耗時 0.5 秒 建議將單次查詢

5、耗時控制在 0.5 秒以內(nèi)，0.5 秒是個經(jīng)驗值，源于用戶體驗的 3 秒原則。如果用戶的操作 3 秒內(nèi)沒有響應，將會厭煩甚至退出。 響應時間=客戶端 UI 渲染耗時+網(wǎng)絡請求耗時+應用程序處理耗時+查詢數(shù)據(jù)庫耗時，0.5 秒就是留給數(shù)據(jù)庫 1/6 的處理時間。 ④實施原則 相比 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，MySQL 是個嬌氣脆弱的家伙。它就像體育課上的女同學，一點糾紛就和同學鬧別扭(擴容難)，跑兩步就氣喘吁吁(容量小并發(fā)低)，常常身體不適要請假(SQL 約束太多)。 如今大家都會搞點分布式，應用程序擴容比數(shù)據(jù)庫要容易得多，所以實施原則是數(shù)據(jù)庫少干活，應用程序多干活： · 充分利用但不濫用索

6、引，須知索引也消耗磁盤和 CPU。 · 不推薦使用數(shù)據(jù)庫函數(shù)格式化數(shù)據(jù)，交給應用程序處理。 · 不推薦使用外鍵約束，用應用程序保證數(shù)據(jù)準確性。 · 寫多讀少的場景，不推薦使用唯一索引，用應用程序保證唯一性。 · 適當冗余字段，嘗試創(chuàng)建中間表，用應用程序計算中間結果，用空間換時間。 · 不允許執(zhí)行極度耗時的事務，配合應用程序拆分成更小的事務。 · 預估重要數(shù)據(jù)表(比如訂單表)的負載和數(shù)據(jù)增長態(tài)勢，提前優(yōu)化。 數(shù)據(jù)表設計 ①數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)類型的選擇原則，更簡單或者占用空間更?。? · 如果長度能夠滿足，整型盡量使用 tinyint、smallint、medium_int 而非 i

7、nt。 · 如果字符串長度確定，采用 char 類型。 · 如果 varchar 能夠滿足，不采用 text 類型。 · 精度要求較高的使用 decimal 類型，也可以使用 BIGINT，比如精確兩位小數(shù)就乘以 100 后保存。 · 盡量采用 timestamp 而非 datetime。 相比 datetime，timestamp 占用更少的空間，以 UTC 的格式儲存自動轉換時區(qū)。 ②避免空值 MySQL 中字段為 NULL 時依然占用空間，會使索引、索引統(tǒng)計更加復雜。從 NULL 值更新到非 NULL 無法做到原地更新，容易發(fā)生索引分裂影響性能。 因此盡可能將 NUL

8、L 值用有意義的值代替，也能避免 SQL 語句里面包含 is not null 的判斷。 ③Text 類型優(yōu)化 由于 Text 字段儲存大量數(shù)據(jù)，表容量會很早漲上去，影響其他字段的查詢性能。建議抽取出來放在子表里，用業(yè)務主鍵關聯(lián)。 索引優(yōu)化 索引分類如下： · 普通索引：最基本的索引。 · 組合索引：多個字段上建立的索引，能夠加速復合查詢條件的檢索。 · 唯一索引：與普通索引類似，但索引列的值必須唯一，允許有空值。 · 組合唯一索引：列值的組合必須唯一。 · 主鍵索引：特殊的唯一索引，用于唯一標識數(shù)據(jù)表中的某一條記錄，不允許有空值，一般用 primary key 約束。 ·

9、 全文索引：用于海量文本的查詢，MySQL 5.6 之后的 InnoDB 和 MyISAM 均支持全文索引。由于查詢精度以及擴展性不佳，更多的企業(yè)選擇 Elasticsearch。 索引優(yōu)化原則： · 分頁查詢很重要，如果查詢數(shù)據(jù)量超過 30%，MySQL 不會使用索引。 · 單表索引數(shù)不超過 5 個、單個索引字段數(shù)不超過 5 個。 · 字符串可使用前綴索引，前綴長度控制在 5-8 個字符。 · 字段唯一性太低，增加索引沒有意義，如：是否刪除、性別。 · 合理使用覆蓋索引，如下所示： select?login_name,?nick_name?from?member?where?l

10、ogin_name?=??? login_name, nick_name 兩個字段建立組合索引，比 login_name 簡單索引要更快。 SQL 優(yōu)化 ①分批處理 博主小時候看到魚塘挖開小口子放水，水面有各種漂浮物。浮萍和樹葉總能順利通過出水口，而樹枝會擋住其他物體通過，有時還會卡住，需要人工清理。 MySQL 就是魚塘，最大并發(fā)數(shù)和網(wǎng)絡帶寬就是出水口，用戶 SQL 就是漂浮物。 不帶分頁參數(shù)的查詢或者影響大量數(shù)據(jù)的 update 和 delete 操作，都是樹枝，我們要把它打散分批處理，下面舉例說明。 業(yè)務描述：更新用戶所有已過期的優(yōu)惠券為不可用狀態(tài)。 SQL 語句： u

11、pdate?status=0?FROM?`coupon`?WHERE?expire_date?<=?#{currentDate}?and?status=1;? 如果大量優(yōu)惠券需要更新為不可用狀態(tài)，執(zhí)行這條 SQL 可能會堵死其他 SQL，分批處理偽代碼如下： int pageNo = 1; int PAGE_SIZE = 100; while(true) { List batchIdList = queryList('select id FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and stat

12、us = 1 limit #{(pageNo-1) * PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}'); if (CollectionUtils.isEmpty(batchIdList)) { return; } update('update status = 0 FROM `coupon` where status = 1 and id in #{batchIdList}') pageNo ++; } ②操作符 <> 優(yōu)化 通常 <> 操作符無法使用索引，舉例如下，查詢金額不為 100 元的訂單： selec

13、t?id?from?orders?where?amount??!=?100;? 如果金額為 100 的訂單極少，這種數(shù)據(jù)分布嚴重不均的情況下，有可能使用索引。 鑒于這種不確定性，采用 union 聚合搜索結果，改寫方法如下： (select id from orders where amount > 100) union all (select id from orders where amount < 100 and amount > 0) ③OR 優(yōu)化 在 Innodb 引擎下 OR 無法使用組合索引，比如： select?id，product_name?from?

14、orders?where?mobile_no?=?'13421800407'?or?user_id?=?100;? OR 無法命中 mobile_no + user_id 的組合索引，可采用 union，如下所示： (select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union (select id，product_name from orders where user_id = 100); 此時 id 和 product_name 字段都有索引，查詢才最高效。 ④IN 優(yōu)化 IN 適合

15、主表大子表小，EXIST 適合主表小子表大。由于查詢優(yōu)化器的不斷升級，很多場景這兩者性能差不多一樣了。 嘗試改為 Join 查詢，舉例如下： select?id?from?orders?where?user_id?in?(select?id?from?user?where?level?=?'VIP');? 采用 Join 如下所示： select?o.id?from?orders?o?left?join?user?u?on?o.user_id?=?u.id?where?u.level?=?'VIP';? ⑤不做列運算 通常在查詢條件列運算會導致索引失效，如下所示，查詢當日訂單：

16、select?id?from?order?where?date_format(create_time，'%Y-%m-%d')?=?'2019-07-01';? date_format 函數(shù)會導致這個查詢無法使用索引，改寫后： select?id?from?order?where?create_time?between?'2019-07-01?00:00:00'?and?'2019-07-01?23:59:59';? ⑥避免Select All 如果不查詢表中所有的列，避免使用 SELECT *，它會進行全表掃描，不能有效利用索引。 ⑦Like 優(yōu)化 Like 用于模糊查詢，舉個例子

17、(field 已建立索引)： SELECT?column?FROM?table?WHERE?field?like?'%keyword%';? 這個查詢未命中索引，換成下面的寫法： SELECT?column?FROM?table?WHERE?field?like?'keyword%';? 去除了前面的 % 查詢將會命中索引，但是產(chǎn)品經(jīng)理一定要前后模糊匹配呢?全文索引 fulltext 可以嘗試一下，但 Elasticsearch 才是終極武器。 ⑧Join 優(yōu)化 Join 的實現(xiàn)是采用 Nested Loop Join 算法，就是通過驅動表的結果集作為基礎數(shù)據(jù)，通過該結數(shù)據(jù)作為過濾

18、條件到下一個表中循環(huán)查詢數(shù)據(jù)，然后合并結果。 如果有多個 Join，則將前面的結果集作為循環(huán)數(shù)據(jù)，再次到后一個表中查詢數(shù)據(jù)。 驅動表和被驅動表盡可能增加查詢條件，滿足 ON 的條件而少用 Where，用小結果集驅動大結果集。 被驅動表的 Join 字段上加上索引，無法建立索引的時候，設置足夠的 Join Buffer Size。 禁止 Join 連接三個以上的表，嘗試增加冗余字段。 ⑨Limit 優(yōu)化 Limit 用于分頁查詢時越往后翻性能越差，解決的原則：縮小掃描范圍，如下所示： select * from orders order by id desc limit 10000

19、0,10 耗時0.4秒 select * from orders order by id desc limit 1000000,10 耗時5.2秒 先篩選出 ID 縮小查詢范圍，寫法如下： select * from orders where id > (select id from orders order by id desc limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10 耗時0.5秒 如果查詢條件僅有主鍵 ID，寫法如下： select id from orders where id between 1000000 and 1000010 order by id desc 耗時0.3秒 如果以上方案依然很慢呢?只好用游標了，感興趣的朋友閱讀 JDBC 使用游標實現(xiàn)分頁查詢的方法。 其他數(shù)據(jù)庫 作為一名后端開發(fā)人員，務必精通作為存儲核心的 MySQL 或 SQL Server，也要積極關注 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，他們已經(jīng)足夠成熟并被廣泛采用，能解決特定場景下的性能瓶頸。