前言
MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。
阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。
1、LIMIT 语句
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。
比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10;
好吧,可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。
但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时,程序员仍然会抱怨:我只取10条记录为什么还是慢?
要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始,即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题,多数情形下是程序员偷懒了。
在前端数据浏览翻页,或者大数据分批导出等场景下,是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下:
SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' AND create_time > '2017-03-16 14:00:00' ORDER BY create_time limit 10;
在新设计下查询时间基本固定,不会随着数据量的增长而发生变化。
2、隐式转换
SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句:
mysql> explain extended SELECT * > FROM my_balance b > WHERE b.bpn = 14000000123 > AND b.isverified IS NULL ; mysql> show warnings; | Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'
其中字段 bpn 的定义为 varchar(20),MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段,索引失效。
上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数,而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂,使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。
3、关联更新、删除
虽然 MySQL5.6 引入了物化特性,但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。
比如下面 UPDATE 语句,MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY),其执行时间可想而知。
UPDATE operation o SET status = 'applying' WHERE o.id IN (SELECT id FROM (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t);
执行计划:
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | 1 | PRIMARY | o | index | | PRIMARY | 8 | | 24 | Using where; Using temporary | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | | | | | | | | Impossible WHERE noticed after reading const tables | | 3 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort | +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
重写为 JOIN 之后,子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED,执行速度大大加快,从7秒降低到2毫秒。
UPDATE operation o JOIN (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t ON o.id = t.id SET status = 'applying'
执行计划简化为
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | 1 | PRIMARY | | | | | | | | Impossible WHERE noticed after reading const tables | | 2 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort | +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
4、混合排序
MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景,还是有机会使用特殊方法提升性能的。
SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id ORDER BY a.is_reply ASC, a.appraise_time DESC LIMIT 0, 20
执行计划显示为全表扫描:
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ | 1 | SIMPLE | a | ALL | idx_orderid | NULL | NULL | NULL | 1967647 | Using filesort | | 1 | SIMPLE | o | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 122 | a.orderid | 1 | NULL | +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+
由于 is_reply 只有0和1两种状态,我们按照下面的方法重写后,执行时间从1.58秒降低到2毫秒。
SELECT * FROM ((SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id AND is_reply = 0 ORDER BY appraise_time DESC LIMIT 0, 20) UNION ALL (SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id AND is_reply = 1 ORDER BY appraise_time DESC LIMIT 0, 20)) t ORDER BY is_reply ASC, appraisetime DESC LIMIT 20;
5、EXISTS语句
MySQL 对待 EXISTS 子句时,仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句:
SELECT * FROM my_neighbor n LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id AND sra.user_id = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND EXISTS(SELECT 1 FROM message_info m WHERE n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx') AND n.topic_type <> 5
执行计划为:
+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ | 1 | PRIMARY | n | ALL | | NULL | NULL | NULL | 1086041 | Using where | | 1 | PRIMARY | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition; Using where | +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
去掉 exists 更改为 join,能够避免嵌套子查询,将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。
SELECT * FROM my_neighbor n INNER JOIN message_info m ON n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx' LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id AND sra.user_id = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND n.topic_type <> 5
新的执行计划:
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ | 1 | SIMPLE | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition | | 1 | SIMPLE | n | eq_ref | | PRIMARY | 122 | ighbor_id | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where | +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
6、条件下推
外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有:
- 聚合子查询;
- 含有 LIMIT 的子查询;
- UNION 或 UNION ALL 子查询;
- 输出字段中的子查询;
如下面的语句,从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后:
SELECT * FROM (SELECT target, Count(*) FROM operation GROUP BY target) t WHERE target = 'rm-xxxx'
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key 0 > | <auto_key0> | 514 | const | 2 | Using where | | 2 | DERIVED | operation | index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL | 20 | Using index | +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:
SELECT target, Count(*) FROM operation WHERE target = 'rm-xxxx' GROUP BY target
执行计划变为:
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index | +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考文章:http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08
7、提前缩小范围
先上初始 SQL 语句:
SELECT * FROM my_order o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid WHERE ( o.display = 0 ) AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15
该SQL语句原意是:先做一系列的左连接,然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出,最后一步估算排序记录数为90万,时间消耗为12秒。
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | o | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL | | 1 | SIMPLE | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表,因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下,执行时间缩小为1毫秒左右。
SELECT * FROM ( SELECT * FROM my_order o WHERE ( o.display = 0 ) AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15 ) o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid ORDER BY o.selltime DESC limit 0, 15
再检查执行计划:子查询物化后(select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万,但是利用了索引以及 LIMIT 子句后,实际执行时间变得很小。
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 15 | Using temporary; Using filesort | | 1 | PRIMARY | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL | | 1 | PRIMARY | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) | | 2 | DERIVED | o | index | NULL | idx_1 | 5 | NULL | 909112 | Using where | +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
8、中间结果集下推
再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件):
SELECT a.*, c.allocated FROM ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM my_resources GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid
那么该语句还存在其它问题吗?不难看出子查询 c 是全表聚合查询,在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。
其实对于子查询 c,左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下,执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。
SELECT a.*, c.allocated FROM ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM my_resources r, ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a WHERE r.resourcesid = a.resourcesid GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid
但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销,还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写:
WITH a AS ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) SELECT a.*, c.allocated FROM a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM my_resources r, a WHERE r.resourcesid = a.resourcesid GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid
总结
数据库编译器产生执行计划,决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务,所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。
上述提到的多数场景,在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性,才能避规其短处,写出高性能的SQL语句。
程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时,要把算法的思想或意识带进来。
编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 。
好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]