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之前的文章是从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。

判断问题SQL

判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断：

• 系统级别表象

• CPU消耗严重

• IO等待严重

• 页面响应时间过长

• 应用的日志出现超时等错误

可以使用sar命令，top命令查看当前系统状态。

也可以通过Prometheus、Grafana等监控工具观察系统状态。（感兴趣的可以翻看我之前的文章）

• SQL语句表象

• 冗长

• 执行时间过长

• 从全表扫描获取数据

• 执行计划中的rows、cost很大

冗长的SQL都好理解，一段SQL太长阅读性肯定会差，而且出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就得从执行计划入手，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。

获取问题SQL

不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具

• MySQL

• 慢查询日志

• 测试工具loadrunner

• Percona公司的ptquery等工具

• Oracle

• AWR报告

• 测试工具loadrunner等

• 相关内部视图如v$ $session_wait等
  
• GRID CONTROL监控工具
• 达梦数据库
• AWR报告
• 测试工具loadrunner等
• 达梦性能监控工具（dem）
• 相关内部视图如v$ $session_wait等
  

SQL编写技巧

索引少了查询慢；索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引；

一般join列需要建立索引；复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

UNION ALL的执行效率比UNION高，UNION执行时需要排重；UNION需要对数据进行排序

执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列；每次查询都要回表，不能走覆盖索引。

一般JOIN字段都提前加上索引

提升可阅读性；避免慢查询的概率；可以转换成多个短查询，用业务端处理

RAND()导致数据列被多次扫描

SQL优化

执行计划

• 表结构

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`)
)

• 三张表关联，查询当前用户在当前时间前后10个小时的订单情况，并根据订单创建时间升序排列，具体SQL如下

   
     
     
   

    
      
      
    
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；
   
     
     
   

• 查看数据量

  
• 原执行时间

  
• 原执行计划

  
• 初步优化思路
1. SQL中 where条件字段类型要跟表结构一致，表中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；
2. 因存在b表和c表关联，将b和c表user_id创建索引；
3. 因存在a表和b表关联，将a和b表seller_name字段创建索引；
4. 利用复合索引消除临时表和排序。
• 初步优化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`);
  

•      
         
         
       
  
        
          
          
        查看优化后执行时间
        
          
          
        
  
       
         
         
       

  
• 查看优化后执行计划

  
• 查看warnings信息

  
• 继续优化
  alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;
• 查看执行时间

  
• 查看执行计划

  
• 总结

1. 查看执行计划 explain；
2. 如果有告警信息，查看告警信息 show warnings;
3. 查看SQL涉及的表结构和索引信息；
4. 根据执行计划，思考可能的优化点；
5. 按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作；
6. 查看优化后的执行时间和执行计划；
7. 如果优化效果不明显，重复第四步操作。

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