转:SQL 优化思路 + 经典案例分析

原文： mp.weixin.qq.com

前言

SQL 调优这块呢，大厂面试必问的。最近金九银十嘛，所以整理了 SQL 的调优思路，并且附几个经典案例分析。

慢 SQL 优化思路。
慢查询日志记录慢 SQL
explain 分析 SQL 的执行计划
profile 分析执行耗时
Optimizer Trace 分析详情
确定问题并采用相应的措施

1.1 慢查询日志记录慢 SQL

如何定位慢 SQL 呢、我们可以通过慢查询日志来查看慢 SQL。默认的情况下呢，MySQL 数据库是不开启慢查询日志（slow query log）呢。所以我们需要手动把它打开。

查看下慢查询日志配置，我们可以使用show variables like 'slow_query_log%'命令，如下：

slow query log表示慢查询开启的状态
slow_query_log_file表示慢查询日志存放的位置

我们还可以使用show variables like 'long_query_time'命令，查看超过多少时间，才记录到慢查询日志，如下：

long_query_time表示查询超过多少秒才记录到慢查询日志。

我们可以通过慢查日志，定位那些执行效率较低的 SQL 语句，重点关注分析。

1.2 explain 查看分析 SQL 的执行计划

当定位出查询效率低的 SQL 后，可以使用explain查看SQL的执行计划。

当explain与SQL一起使用时，MySQL 将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。即MySQL解释了它将如何处理该语句，包括有关如何连接表以及以何种顺序连接表等信息。

一条简单 SQL，使用了explain的效果如下：

一般来说，我们需要重点关注type、rows、filtered、extra、key。

1.2.1 type

type 表示连接类型，查看索引执行情况的一个重要指标。以下性能从好到坏依次：system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

system：这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。
const：通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件，这类扫描效率极高，，速度非常快。
eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询
ref : 常用于非主键和唯一索引扫描。
ref_or_null：这种连接类型类似于ref，区别在于MySQL会额外搜索包含NULL值的行
index_merge：使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引。
unique_subquery：类似于eq_ref，条件用了in子查询
index_subquery：区别于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值。
range：常用于范围查询，比如：between … and 或 In 等操作
index：全索引扫描
ALL：全表扫描

1.2.2 rows

该列表示 MySQL 估算要找到我们所需的记录，需要读取的行数。对于 InnoDB 表，此数字是估计值，并非一定是个准确值。

1.2.3 filtered

该列是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。简单点说，这个字段表示存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。

1.2.4 extra

该字段包含有关 MySQL 如何解析查询的其他信息，它一般会出现这几个值：

Using filesort：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。一般见于 order by 语句
Using index ：表示是否用了覆盖索引。
Using temporary: 表示是否使用了临时表, 性能特别差，需要重点优化。一般多见于 group by 语句，或者 union 语句。
Using where : 表示使用了 where 条件过滤.
Using index condition：MySQL5.6 之后新增的索引下推。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。

1.2.5 key

该列表示实际用到的索引。一般配合possible_keys列一起看。

1.3 profile 分析执行耗时

explain只是看到SQL的预估执行计划，如果要了解SQL真正的执行线程状态及消耗的时间，需要使用profiling。开启profiling参数后，后续执行的SQL语句都会记录其资源开销，包括IO，上下文切换，CPU，内存等等，我们可以根据这些开销进一步分析当前慢 SQL 的瓶颈再进一步进行优化。

profiling默认是关闭，我们可以使用show variables like '%profil%'查看是否开启，如下：

可以使用set profiling=ON开启。开启后，可以运行几条 SQL，然后使用show profiles查看一下。

show profiles会显示最近发给服务器的多条语句，条数由变量profiling_history_size定义，默认是 15。如果我们需要看单独某条 SQL 的分析，可以show profile查看最近一条 SQL 的分析，也可以使用show profile for query id（其中 id 就是 show profiles 中的 QUERY_ID）查看具体一条的 SQL 语句分析。

除了查看 profile ，还可以查看 cpu 和 io，如上图。

1.4 Optimizer Trace 分析详情

profile 只能查看到 SQL 的执行耗时，但是无法看到 SQL 真正执行的过程信息，即不知道 MySQL 优化器是如何选择执行计划。这时候，我们可以使用Optimizer Trace，它可以跟踪执行语句的解析优化执行的全过程。

我们可以使用set optimizer_trace="enabled=on"打开开关，接着执行要跟踪的 SQL，最后执行select * from information_schema.optimizer_trace跟踪，如下：

大家可以查看分析其执行树，会包括三个阶段：

join_preparation：准备阶段
join_optimization：分析阶段
join_execution：执行阶段

1.5 确定问题并采用相应的措施

最后确认问题，就采取对应的措施。

多数慢 SQL 都跟索引有关，比如不加索引，索引不生效、不合理等，这时候，我们可以优化索引。
我们还可以优化 SQL 语句，比如一些 in 元素过多问题（分批），深分页问题（基于上一次数据过滤等），进行时间分段查询
SQl 没办法很好优化，可以改用 ES 的方式，或者数仓。
如果单表数据量过大导致慢查询，则可以考虑分库分表
如果数据库在刷脏页导致慢查询，考虑是否可以优化一些参数，跟 DBA 讨论优化方案
如果存量数据量太大，考虑是否可以让部分数据归档

2.慢查询经典案例分析

2.1 案例 1：隐式转换

我们创建一个用户 user 表

CREATE TABLE user (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  userId varchar(32) NOT NULL,
  age  varchar(16) NOT NULL,
  name varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_userid (userId) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

userId字段为字串类型，是 B + 树的普通索引，如果查询条件传了一个数字过去，会导致索引失效。如下：

如果给数字加上’’, 也就是说，传的是一个字符串呢，当然是走索引，如下图：

为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL 会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。隐式的类型转换，索引会失效。

2.2 案例 2：最左匹配

MySQl 建立联合索引时，会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先。如果你建立一个（a,b,c）的联合索引，相当于建立了(a)、(a,b)、(a,b,c)三个索引。

假设有以下表结构：

CREATE TABLE user (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  user_id varchar(32) NOT NULL,
  age  varchar(16) NOT NULL,
  name varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_userid_name (user_id,name) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假设有一个联合索引idx_userid_name，我们现在执行以下SQL，如果查询列是name，索引是无效的：

1	`explain select * from user where name ='捡田螺的小男孩';`

因为查询条件列name不是联合索引idx_userid_name中的第一个列，不满足最左匹配原则，所以索引不生效。在联合索引中，只有查询条件满足最左匹配原则时，索引才正常生效。如下，查询条件列是user_id

2.3 案例 3：深分页问题

limit深分页问题，会导致慢查询，应该大家都司空见惯了吧。

limit 深分页为什么会变慢呢？ 假设有表结构如下：

CREATE TABLE account (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  balance int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name (name),
  KEY idx_create_time (create_time) //索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

以下这个 SQL，你知道执行过程是怎样的呢？

1	`select id,name,balance from account where create_time> '2020-09-19' limit 100000,10;`

这个 SQL 的执行流程酱紫：

通过普通二级索引树idx_create_time，过滤create_time条件，找到满足条件的主键id。
通过主键id，回到id主键索引树，找到满足记录的行，然后取出需要展示的列（回表过程）
扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回。

因此，limit 深分页，导致 SQL 变慢原因有两个：

limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。
limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数。

如何优化深分页问题?

我们可以通过减少回表次数来优化。一般有标签记录法和延迟关联法。

标签记录法

就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描。就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到啦。

假设上一次记录到100000，则 SQL 可以修改为：

1	`select id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;`

这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了 id 索引。但是这种方式有局限性：需要一种类似连续自增的字段。

延迟关联法

延迟关联法，就是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。如下

1	`select acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2020-09-19' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;`

优化思路就是，先通过idx_create_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表。

2.4 案例 4：in 元素过多

如果使用了in，即使后面的条件加了索引，还是要注意in后面的元素不要过多哈。in元素一般建议不要超过200个，如果超过了，建议分组，每次 200 一组进行哈。

反例:

1	`select user_id,name from user where user_id in (1,2,3...1000000);`

如果我们对in的条件不做任何限制的话，该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据，很容易导致接口超时。尤其有时候，我们是用的子查询，in 后面的子查询，你都不知道数量有多少那种，更容易采坑. 如下这种子查询：

1	`select * from user where user_id in (select author_id from artilce where type = 1);`

如果type = 1有 1 一千，甚至上万个呢？肯定是慢 SQL。索引一般建议分批进行，一次 200 个，比如：

1	`select user_id,name from user where user_id in (1,2,3...200);`

in 查询为什么慢呢？

这是因为in查询在 MySQL 底层是通过n*m的方式去搜索，类似union。

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。

2.5 order by 走文件排序导致的慢查询

如果 order by 使用到文件排序，则会可能会产生慢查询。我们来看下下面这个 SQL：

1	`select name,age,city from staff where city = '深圳' order by age limit 10;`

它表示的意思就是：查询前 10 个，来自深圳员工的姓名、年龄、城市，并且按照年龄小到大排序。

查看 explain 执行计划的时候，可以看到 Extra 这一列，有一个Using filesort，它表示用到文件排序。

order by 文件排序效率为什么较低

大家可以看下这个下面这个图:

order by排序，分为全字段排序和rowid排序。它是拿max_length_for_sort_data和结果行数据长度对比，如果结果行数据长度超过max_length_for_sort_data这个值，就会走rowid排序，相反，则走全字段排序。

2.5.1 rowid 排序

rowid 排序，一般需要回表去找满足条件的数据，所以效率会慢一点。以下这个 SQL，使用 rowid 排序，执行过程是这样：

1	`select name,age,city from staff where city = '深圳' order by age limit 10;`

MySQL为对应的线程初始化sort_buffer，放入需要排序的age字段，以及主键id；
从索引树idx_city，找到第一个满足 city='深圳’条件的主键id, 假设id为X；
到主键id索引树拿到id=X的这一行数据，取 age 和主键 id 的值，存到sort_buffer；
从索引树idx_city拿到下一个记录的主键id，假设id=Y；
重复步骤 3、4 直到city的值不等于深圳为止；
前面 5 步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序；遍历排序结果，取前 10 行，并按照 id 的值回到原表中，取出city、name 和 age三个字段返回给客户端。

2.5.2 全字段排序

同样的 SQL，如果是走全字段排序是这样的：

1	`select name,age,city from staff where city = '深圳' order by age limit 10;`

MySQL 为对应的线程初始化sort_buffer，放入需要查询的name、age、city字段；
从索引树idx_city，找到第一个满足 city='深圳’条件的主键 id，假设找到id=X；
到主键 id 索引树拿到id=X的这一行数据，取name、age、city三个字段的值，存到sort_buffer；
从索引树idx_city 拿到下一个记录的主键id，假设id=Y；
重复步骤 3、4 直到city的值不等于深圳为止；
前面 5 步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据 age 进行排序；
按照排序结果取前 10 行返回给客户端。

sort_buffer的大小是由一个参数控制的：sort_buffer_size。

如果要排序的数据小于sort_buffer_size，排序在sort_buffer内存中完成
如果要排序的数据大于sort_buffer_size，则借助磁盘文件来进行排序。

借助磁盘文件排序的话，效率就更慢一点。因为先把数据放入sort_buffer，当快要满时。会排一下序，然后把sort_buffer中的数据，放到临时磁盘文件，等到所有满足条件数据都查完排完，再用归并算法把磁盘的临时排好序的小文件，合并成一个有序的大文件。

2.5.3 如何优化 order by 的文件排序

order by使用文件排序，效率会低一点。我们怎么优化呢？

因为数据是无序的，所以就需要排序。如果数据本身是有序的，那就不会再用到文件排序啦。而索引数据本身是有序的，我们通过建立索引来优化order by语句。
我们还可以通过调整max_length_for_sort_data、sort_buffer_size等参数优化；

2.6 索引字段上使用 is null， is not null，索引可能失效

表结构:

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `card` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,
  KEY `idx_card` (`card`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

单个name字段加上索引，并查询name为非空的语句，其实会走索引的，如下:

单个card字段加上索引，并查询name为非空的语句，其实会走索引的，如下:

但是它两用 or 连接起来，索引就失效了，如下：

很多时候，也是因为数据量问题，导致了 MySQL 优化器放弃走索引。同时，平时我们用explain分析 SQL 的时候，如果type=range, 要注意一下哈，因为这个可能因为数据量问题，导致索引无效。

2.7 索引字段上使用（！= 或者 < >），索引可能失效

假设有表结构：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

虽然 age 加了索引，但是使用了！= 或者 < >，not in 这些时，索引如同虚设。如下：

其实这个也是跟 mySQL 优化器有关，如果优化器觉得即使走了索引，还是需要扫描很多很多行的哈，它觉得不划算，不如直接不走索引。平时我们用！= 或者 < >，not in 的时候，留点心眼哈。

2.8 左右连接，关联的字段编码格式不一样

新建两个表，一个user，一个user_job

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `user_job` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `job` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

user表的name字段编码是utf8mb4，而user_job表的name字段编码为utf8。

执行左外连接查询,user_job表还是走全表扫描，如下：

如果把它们的 name 字段改为编码一致，相同的 SQL，还是会走索引。

2.9 group by 使用临时表

group by 一般用于分组统计，它表达的逻辑就是根据一定的规则，进行分组。日常开发中，我们使用得比较频繁。如果不注意，很容易产生慢 SQL。

2.9.1 group by 执行流程

假设有表结构：

CREATE TABLE `staff` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份证号码',
  `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工表';

我们查看一下这个 SQL 的执行计划：

1	`explain select city ,count(*) as num from staff group by city;`

Extra 这个字段的Using temporary表示在执行分组的时候使用了临时表
Extra 这个字段的Using filesort表示使用了文件排序

group by 是怎么使用到临时表和排序了呢？我们来看下这个 SQL 的执行流程

1	`select city ,count(*) as num from staff group by city;`

创建内存临时表，表里有两个字段city和num；
全表扫描 staff 的记录，依次取出 city = ‘X’的记录。

判断临时表中是否有为city='X'的行，没有就插入一个记录 (X,1);
如果临时表中有city='X'的行，就将 X 这一行的 num 值加 1；

遍历完成后，再根据字段city做排序，得到结果集返回给客户端。这个流程的执行图如下：

临时表的排序是怎样的呢？

就是把需要排序的字段，放到 sort buffer，排完就返回。在这里注意一点哈，排序分全字段排序和 rowid 排序

如果是全字段排序，需要查询返回的字段，都放入 sort buffer，根据排序字段排完，直接返回
如果是 rowid 排序，只是需要排序的字段放入 sort buffer，然后多一次回表操作，再返回。

2.9.2 group by 可能会慢在哪里？

group by使用不当，很容易就会产生慢SQL问题。因为它既用到临时表，又默认用到排序。有时候还可能用到磁盘临时表。

如果执行过程中，会发现内存临时表大小到达了上限（控制这个上限的参数就是tmp_table_size），会把内存临时表转成磁盘临时表。
如果数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表，就会占用大量的磁盘空间。

2.9.3 如何优化 group by 呢

从哪些方向去优化呢？

方向 1：既然它默认会排序，我们不给它排是不是就行啦。
方向 2：既然临时表是影响 group by 性能的 X 因素，我们是不是可以不用临时表？

我们一起来想下，执行group by语句为什么需要临时表呢？group by的语义逻辑，就是统计不同的值出现的个数。如果这个这些值一开始就是有序的，我们是不是直接往下扫描统计就好了，就不用临时表来记录并统计结果啦?

可以有这些优化方案：

group by 后面的字段加索引
order by null 不用排序
尽量只使用内存临时表
使用 SQL_BIG_RESULT

2.10 delete + in 子查询不走索引！

之前见到过一个生产慢 SQL 问题，当 delete 遇到 in 子查询时，即使有索引，也是不走索引的。而对应的 select + in 子查询，却可以走索引。

MySQL 版本是 5.7，假设当前有两张表 account 和 old_account, 表结构如下：

CREATE TABLE `old_account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='老的账户表';

CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';

执行的 SQL 如下：

1	`delete from account where name in (select name from old_account);`

查看执行计划，发现不走索引：

但是如果把 delete 换成 select，就会走索引。如下：

为什么select + in子查询会走索引，delete + in子查询却不会走索引呢？

我们执行以下 SQL 看看：

1 2	`explain select * from account where name in (select name from old_account); show WARNINGS; //可以查看优化后,最终执行的sql`

结果如下：

1
2
3

select `test2`.`account`.`id` AS `id`,`test2`.`account`.`name` AS `name`,`test2`.`account`.`balance` AS `balance`,`test2`.`account`.`create_time` AS `create_time`,`test2`.`account`.`update_time` AS `update_time` from `test2`.`account` 
semi join (`test2`.`old_account`)
where (`test2`.`account`.`name` = `test2`.`old_account`.`name`)

可以发现，实际执行的时候，MySQL 对 select in 子查询做了优化，把子查询改成 join 的方式，所以可以走索引。但是很遗憾，对于delete in子查询，MySQL 却没有对它做这个优化。

日常开发中，大家注意一下这个场景哈

MySql > Optimize

mysql optimize case

转:MySQL:DNS反解析和用户密码比对方式上一篇

转:故障分析|不是慢 SQL 的锅！一次数据库 CPU 被打满的诡异排查下一篇