MySQL数据库SQL语句优化

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。

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loadrunnerPercona公司的ptquery等工具OracleAWR报告测试工具loadrunner等相关内部视图如v$sql、v$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$sql、v$session_wait等SQL编写技巧

SQL编写有以下几个通用的技巧：

" 合理使用索引

" 使用UNION ALL替代UNION

" 避免select * 写法

" JOIN字段建议建立索引

" 避免复杂SQL语句

" 避免where 1=1写法

" 避免order by rand()类似写法

SQL优化执行计划

完成SQL优化一定要先读执行计划，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）

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NULLrows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语句需要优化接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

优化案例

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.statefrom a,b,cwhere a.seller_name = b.seller_nameand b.user_id = c.user_idand c.user_id = 17and a.gmt_createBETWEEN 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

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。

因存在b表和c表关联，将b和c表user_id创建索引

因存在a表和b表关联，将a和b表seller_name字段创建索引

利用复合索引消除临时表和排序

初步优化SQLalter 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

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

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