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    阿里一面:SQL 優(yōu)化有哪些技巧?

    共 3750字,需瀏覽 8分鐘

     ·

    2022-05-15 21:26

    大家好,我是 Tom哥

    MySQL 相信大家一定都不陌生,但是不陌生不一定會(huì)用!

    會(huì)用不一定能用好!

    今天,Tom哥就帶大家復(fù)習(xí)一個(gè)高頻面試考點(diǎn),SQL 優(yōu)化有哪些技巧?

    當(dāng)然這個(gè)還是非常有實(shí)用價(jià)值的,工作中你也一定用的上。如果應(yīng)用得當(dāng),升職加薪,指日可待

    1、創(chuàng)建索引

    一定要記得創(chuàng)建索引,創(chuàng)建索引,創(chuàng)建索引

    重要的事說三遍!

    執(zhí)行沒有索引的 SQL 語句,肯定要走全表掃描,慢是肯定的。

    這種查詢毫無疑問是一個(gè)慢 SQL 查詢。

    那么問題來了,是不是要收集所有的 where 查詢條件,然后針對(duì)所有的組合都創(chuàng)建索引呢?

    答案肯定是否定的。

    MySQL 為了提升數(shù)據(jù)查詢速率,采用 B+ 樹結(jié)構(gòu),通過空間換時(shí)間 設(shè)計(jì)思想。另外每次對(duì)表數(shù)據(jù)做更新操作時(shí),都要調(diào)整對(duì)應(yīng)的 索引樹 ,執(zhí)行效率肯定會(huì)受影響。

    本著二八原則,互聯(lián)網(wǎng)請(qǐng)求讀多寫少的特點(diǎn),我們一定要找到一個(gè)平衡點(diǎn)。

    阿里巴巴的開發(fā)者手冊(cè)建議,單表索引數(shù)量控制在5個(gè)以內(nèi),組合索引字段數(shù)不允許超過5個(gè)

    其他建議:

    • 禁止給表中的每一列都建立單獨(dú)的索引
    • 每個(gè)Innodb表必須有個(gè)主鍵
    • 要注意組合索引的字段的順序
    • 優(yōu)先考慮覆蓋索引
    • 避免使用外鍵約束

    2、避免索引失效

    不要以為有了索引,就萬事大吉。

    殊不知,索引失效 也是慢查詢的主要原因之一。

    常見的索引失效的場(chǎng)景有哪些?

    • 以 % 開頭的 LIKE 查詢
    • 創(chuàng)建了組合索引,但查詢條件不滿足 '最左匹配原則'。如:創(chuàng)建索引 idx_type_status_uid(type,status,uid),但是使用 status 和 uid 作為查詢條件。
    • 查詢條件中使用 or,且 or 的前后條件中有一個(gè)列沒有索引,涉及的索引都不會(huì)被使用到
    • 在索引列上的操作,函數(shù) upper()等,or、!= (<>),not in 等

    3、鎖粒度

    MySQL 的存儲(chǔ)引擎分為兩大類:MyISAM ?和 InnoDB 。

    MyISAM 支持表鎖;InnoDB 支持行鎖和表鎖

    更新操作時(shí),為了保證表數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,通常會(huì)加鎖,為了提高系統(tǒng)的高并發(fā)能力,我們通常建議采用 行鎖,減少鎖沖突鎖等待 的時(shí)間。所以,存儲(chǔ)引擎通常會(huì)選擇 InnoDB

    行鎖可能會(huì)升級(jí)為表鎖,有哪些場(chǎng)景呢?

    • 如果一個(gè)表批量更新,大量使用行鎖,可能導(dǎo)致其他事務(wù)長(zhǎng)時(shí)間等待,嚴(yán)重影響事務(wù)的執(zhí)行效率。此時(shí),MySQL會(huì)將 行鎖 升級(jí)為 表鎖

    • 行鎖是針對(duì)索引加的鎖,如果 條件索引失效,那么 行鎖 也會(huì)升級(jí)為 表鎖

    注意:行鎖將鎖的粒度縮小了,進(jìn)而提高了系統(tǒng)的并發(fā)能力。但是也有個(gè)弊端,可能會(huì)產(chǎn)生死鎖,需要特別關(guān)注。

    4、分頁查詢優(yōu)化

    如果要開發(fā)一個(gè)列表展示頁面并支持翻頁時(shí),我們通常會(huì)這樣寫 SQL

    select?*?from?表??limit?#{start},?#{pageSize};

    隨著翻頁的深度加大, start 值越來越大,比如:limit 10000 ,10

    看似只返回了 10 條數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)庫引擎需要查詢 10010 條記錄,然后將前面的 10000 條丟棄,最終只返回最后的 10 條記錄,性能可想而知

    針對(duì)這個(gè)問題,我們通常有另一種解決方案:

    先定位到上一次分頁的最大 id,然后對(duì) id 做條件索引查詢。由于數(shù)據(jù)庫的索引采用 B+ 樹結(jié)構(gòu),這樣可以一步到位

    select?*?from?表?where?id?>?#{id}??limit??#{pageSize};

    任何事情,有利就有弊

    這種翻頁方式只支持 上一頁下一頁 ,不支持跨越式直梯翻頁

    上圖是淘寶的商品搜索列表,為了用戶體驗(yàn)更好,采用的也是 直梯式翻頁。

    為了避免翻頁過深,影響性能,產(chǎn)品交互上做了一些取舍,對(duì)總頁數(shù)做了限制,最多支持 100 頁。

    方案二:采用子查詢

    select?*?from?表?where?id?>?(?select?id?from?表?order?by?id?limit?10000?1)?limit?20;

    將原來的單 SQL 查詢拆成兩步:

    • 首先,查詢出 一頁數(shù)據(jù)中的最小 id
    • 然后,通過 B+ 樹,精確定位到 最小id的索引樹節(jié)點(diǎn)位置,通過 偏移量 讀取后面的 20條 數(shù)據(jù)

    阿里的規(guī)約手冊(cè)也有對(duì)應(yīng)描述:

    5、避免 select ?*

    反面案例:

    select??*?from?表?where?buyer_id?=?#{buyer_id}?

    我們知道,MySQL 創(chuàng)建表后,具體的行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在主鍵索引(屬于聚簇索引)的葉子節(jié)點(diǎn)。

    二級(jí)索引屬于非聚簇索引,其葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是主鍵值

    select * 的查詢過程:

    • 先在 buyer_id 的二級(jí)索引 B+ 樹,查出對(duì)應(yīng)的 主鍵 id 列表
    • 然后進(jìn)行 回表 操作,在 主鍵索引中 查詢 id 對(duì)應(yīng)的行數(shù)據(jù)

    所以,我們需要羅列清楚必須的查詢字段,且字段盡量在 覆蓋索引 中,從而減少 回表 操作。

    6、EXPLAIN 分析 SQL 執(zhí)行計(jì)劃

    授人以魚不如授人以漁

    除了知曉常見的不規(guī)范 SQL 寫法,在開發(fā)過程中,避免踩坑

    我們還應(yīng)知道,出現(xiàn)了慢 SQL 該如何排查、優(yōu)化

    實(shí)驗(yàn)安排起來

    創(chuàng)建表

    CREATE?TABLE?`user`?(
    ??`id`?bigint(20)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT?COMMENT?'自增主鍵',
    ??`income`?bigint(20)?NOT?NULL?COMMENT?'收入',
    ??`expend`?bigint(20)?NOT?NULL?COMMENT?'支出',
    ??PRIMARY?KEY?(`id`),
    ??KEY?`idx_income`?(`income`)
    )?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=1?DEFAULT?CHARSET=utf8?COMMENT='用戶表';

    CREATE?TABLE?`biz_order`?(
    ??`id`?bigint(20)?unsigned?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT?COMMENT?'自增主鍵',
    ??`user_id`?bigint(20)?NOT?NULL?COMMENT?'用戶id',
    ??`money`?bigint(20)?NOT?NULL?COMMENT?'金額',
    ??PRIMARY?KEY?(`id`),
    ??KEY?`idx_user_id`?(`user_id`)
    )?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=1?DEFAULT?CHARSET=utf8?COMMENT='訂單表';

    插入記錄:

    insert?into?user?values(10,100,100);
    insert?into?user?values(20,200,200);
    insert?into?user?values(30,300,300);
    insert?into?user?values(40,400,400);

    insert?into?biz_order?values(1,10,30);
    insert?into?biz_order?values(2,10,40);
    insert?into?biz_order?values(3,10,50);
    insert?into?biz_order?values(4,20,10);

    比如下面的語句,我們看是否使用了索引,可以通過 explain 分析相應(yīng)的執(zhí)行計(jì)劃

    explain?select?*?from?user?where??id<20;

    接下來,我們來逐一來說明每個(gè)字段的含義

    • id:每一次 select 查詢都會(huì)生成一個(gè) id,值越大,優(yōu)先級(jí)越高,會(huì)被優(yōu)先執(zhí)行
    • select_type:查詢類型,SIMPLE(普通查詢,即沒有聯(lián)合查詢、子查詢)、PRIMARY(主查詢)、UNION(UNION 中后面的查詢)、SUBQUERY(子查詢)等
    • table:查詢哪張表
    • partitions:分區(qū),如果對(duì)應(yīng)的表存在分區(qū)表,那么這里就會(huì)顯示具體的分區(qū)信息
    • type:執(zhí)行方式,是 SQL 優(yōu)化中一個(gè)很重要的指標(biāo),結(jié)果值從好到差依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
    system/const:表中只有一行數(shù)據(jù)匹配,此時(shí)根據(jù)索引查詢一次就能找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
    eq_ref:使用唯一索引掃描,常見于多表連接中使用主鍵和唯一索引作為關(guān)聯(lián)條件
    ref:非唯一索引掃描,還可見于唯一索引最左原則匹配掃描
    range:索引范圍掃描,比如,<,>,between 等操作
    index:索引全表掃描,此時(shí)遍歷整個(gè)索引樹
    ALL:表示全表掃描,需要遍歷全表來找到對(duì)應(yīng)的行
    • possible_keys:可能用到的索引
    • key:實(shí)際用到的索引
    • key_len:索引長(zhǎng)度
    • ref:關(guān)聯(lián) id 等信息
    • rows:查找到記錄所掃描的行數(shù),SQL 優(yōu)化重要指標(biāo),掃描的行數(shù)越少,性能越高
    • filtered:查找到所需記錄占總掃描記錄數(shù)的比例
    • Extra:額外的信息
    explain?select?*?from?user?u?,?biz_order?b?where?u.id=b.user_id?and?u.id<20;



    7、Show Profile 分析 SQL 執(zhí)行性能

    Show Profile 與 EXPLAIN 的區(qū)別是,前者主要是在外圍分析;后者則是深入到 MySQL 內(nèi)核,從執(zhí)行線程的狀態(tài)和時(shí)間來分析。

    MySQL 是在 5.0.37 版本之后才支持 Show Profile ,select @@have_profiling 返回 YES 表示功能已開啟。

    mysql>?show?profiles;
    Empty?set,?1?warning?(0.00?sec)

    顯示為空,說明profiles功能是關(guān)閉的。

    通過下面命令開啟

    mysql>?set?profiling=1;
    Query?OK,?0?rows?affected,?1?warning?(0.00?sec)

    獲取 Query_ID 之后,通過 show profile for query ID ,查看 SQL 語句在執(zhí)行過程中線程的每個(gè)狀態(tài)所消耗的時(shí)間



    推薦閱讀:

    MySQL一共可以創(chuàng)建多少?gòu)埍?/a>

    出乎意料,刷新認(rèn)知:讀者朋友們藏龍臥虎



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