大促備戰(zhàn),最大的隱患項之一就是慢SQL,對于服務平穩(wěn)運行帶來的破壞性最大,也是日常工作中經(jīng)常帶來整個應用抖動的最大隱患,在日常開發(fā)中如何避免出現(xiàn)慢SQL,出現(xiàn)了慢SQL應該按照什么思路去解決是我們必須要知道的。本文主要介紹對于慢SQL的排查、解決思路,通過一個個實際的例子深入分析總結(jié),以便更快更準確的定位并解決問題。
解決步驟
step1、觀察SQL
出于一些歷史原因有的SQL查詢可能非常復雜,需要同時關(guān)聯(lián)非常多的表,使用一些復雜的函數(shù)、子查詢,這樣的SQL在項目初期由于數(shù)據(jù)量比較少,不會對數(shù)據(jù)庫造成較大的壓力,但是隨著時間的積累以及業(yè)務的發(fā)展,這些SQL慢慢就會轉(zhuǎn)變?yōu)槁齋QL,對數(shù)據(jù)庫的性能產(chǎn)生一定的影響。
對于這樣的SQL,建議先了解業(yè)務場景,梳理關(guān)聯(lián)關(guān)系,嘗試將SQL拆解為幾個簡單的小SQL,在內(nèi)存中關(guān)聯(lián)組合。
step2、分析問題
大家在分析慢SQL時最常用的工具肯定是explAIn語句,如下是explain語句的執(zhí)行輸出。

一般情況下我們最需要關(guān)注的指標有type、possible_keys、key、rows、extra幾項。
type為連接類型,有如下幾種取值,性能從好到壞排序如下:
- system:該表只有一行(相當于系統(tǒng)表),system是const類型的特例
- const:針對主鍵或唯一索引的等值查詢掃描, 最多只返回一行數(shù)據(jù). const 查詢速度非常快, 因為它僅僅讀取一次即可
- eq_ref:當使用了索引的全部組成部分,并且索引是PRIMARY KEY或UNIQUE NOT NULL 才會使用該類型,性能僅次于system及const。
- ref:當滿足索引的最左前綴規(guī)則,或者索引不是主鍵也不是唯一索引時才會發(fā)生。如果使用的索引只會匹配到少量的行,性能也是不錯的。
TIPS
最左前綴原則,指的是索引按照最左優(yōu)先的方式匹配索引。比如創(chuàng)建了一個組合索引(column1, column2, column3),那么,如果查詢條件是:
- WHERE column1 = 1、WHERE column1= 1 AND column2 = 2、WHERE column1= 1 AND column2 = 2 AND column3 = 3 都可以使用該索引;
- WHERE column1 = 2、WHERE column1 = 1 AND column3 = 3就無法匹配該索引。
- fulltext:全文索引
- ref_or_null:該類型類似于ref,但是MySQL會額外搜索哪些行包含了NULL。這種類型常見于解析子查詢
- index_merge:此類型表示使用了索引合并優(yōu)化,表示一個查詢里面用到了多個索引
- unique_subquery:該類型和eq_ref類似,但是使用了IN查詢,且子查詢是主鍵或者唯一索引。例如:
index_subquery:和unique_subquery類似,只是子查詢使用的是非唯一索引
range:范圍掃描,表示檢索了指定范圍的行,主要用于有限制的索引掃描。比較常見的范圍掃描是帶有BETWEEN子句或WHERE子句里有>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN、LIKE、IN()等操作符。
- index:全索引掃描,和ALL類似,只不過index是全盤掃描了索引的數(shù)據(jù)。當查詢僅使用索引中的一部分列時,可使用此類型。有兩種場景會觸發(fā):
- 如果索引是查詢的覆蓋索引,并且索引查詢的數(shù)據(jù)就可以滿足查詢中所需的所有數(shù)據(jù),則只掃描索引樹。此時,explain的Extra 列的結(jié)果是Using index。index通常比ALL快,因為索引的大小通常小于表數(shù)據(jù)。
- 按索引的順序來查找數(shù)據(jù)行,執(zhí)行了全表掃描。此時,explain的Extra列的結(jié)果不會出現(xiàn)Uses index。
- ALL:全表掃描,性能最差。
possible_keys
展示當前查詢可以使用哪些索引,這一列的數(shù)據(jù)是在優(yōu)化過程的早期創(chuàng)建的,因此有些索引可能對于后續(xù)優(yōu)化過程是沒用的。
key
表示MySQL實際選擇的索引,重點需要注意Using filesort和Using temporary,前者代表無法利用索引完成排序操作,數(shù)據(jù)較少時從內(nèi)存排序,否則從磁盤排序,后者MySQL需要創(chuàng)建一個臨時表來保存結(jié)果。
通過EXPLAIN可以初步定位出SQL是否使用索引,使用的索引是否正確,排序是否合理、索引列區(qū)分度等情況,通過這些基本就可以定位出絕大部分問題。
step3、指定方案
若無法從SQL本身解決可以根據(jù)業(yè)務場景和數(shù)據(jù)分布情況等因素合理制定修改方案。
案例展示
1、本SQL主要存在兩個問題,一個是查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量較大,大約2W條數(shù)據(jù),其次就是根據(jù)非索引字段oil_gun_price排序,造成filesort。有兩種修改選擇,一種是改造為分頁查詢,根據(jù)id升序排序,根據(jù)id偏移避免深分頁的問題,另外就是直接獲取符合條件的全量數(shù)據(jù),不指定排序方式,然后在內(nèi)存中排序即可。像這樣的場景盡量不要使用數(shù)據(jù)庫進行排序,除非可以直接利用索引進行排序,不然盡量選擇一次性或者分頁的方式將所有數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存后在進行排序。
SELECT gs.id,
gs.gas_code,
gs.tpl_gas_code,
gs.gas_name,
gs.province_id,
gs.province_name,
gs.city_id,
gs.city_name,
gs.county_id,
gs.county_name,
gs.town_id,
gs.town_name,
gs.detail_address,
gs.banner_image,
gs.logo_image,
gs.longitude,
gs.latitude,
gs.oil_gun_serials,
gs.gas_labels,
gs.status,
gs.source,
gp.oil_number,
gp.oil_gun_price
FROM fi_club_oil_gas gs
LEFT JOIN fi_club_oil_gas_price gp ON gs.gas_code = gp.gas_code
WHERE oil_number = 95
AND status = 1
AND gs.yn = 1
AND gp.yn=1
ORDER BY gp.oil_gun_price ASC;
2、本SQL主要的問題在于在關(guān)聯(lián)查詢中使用了子查詢進行拼接,子查詢中條件較少,相當于先執(zhí)行了一次全表掃描,將第一次查詢的結(jié)果加載到內(nèi)存中再去執(zhí)行關(guān)聯(lián),查詢時長2.63秒,是比較常見的導致慢SQL的原因,應該盡量避免使用,這里選擇子查詢改為關(guān)聯(lián)查詢,最后執(zhí)行時長0.71秒
SELECT count(0)
FROM trans_scheduler_base tsb
INNER JOIN
(SELECT scheduler_code,
vehicle_number,
vehicle_type_code
FROM trans_scheduler_calendar
WHERE yn = 1
GROUP BY scheduler_code) tsc ON tsb.scheduler_code = tsc.scheduler_code
WHERE tsb.type = 3
AND tsb.yn = 1;
----------修改后--------------
SELECT count(distinct(tsc.scheduler_code))
FROM trans_scheduler_base tsb
LEFT JOIN trans_scheduler_calendar tsc ON tsb.scheduler_code = tsc.scheduler_code
WHERE tsb.type = 3
AND tsb.yn = 1
AND tsc.yn=1
3、本SQL比較典型,是非常容易被忽視但又經(jīng)常出現(xiàn)的慢SQL。SQL中carrier_code和trader_code都有索引,但是最后使用了update_time索引,這是由于MYSQL優(yōu)化器優(yōu)化后的結(jié)果,可能導致實際執(zhí)行時使用的索引跟預想的不一樣,這種SQL常見于在使用共用的查詢SQL,實際上很多情況下并不能完全適用,例如排序方式,查詢字段,返回條數(shù)等等,因此還是建議不同的業(yè)務邏輯使用自己單獨定義的SQL。解決方式可以使用force_index根據(jù)情況指定索引或者修改排序方式
SELECT id,
carrier_name,
carrier_code,
trader_name,
trader_code,
route_type_name,
begin_province_name,
begin_city_name,
begin_county_name,
end_province_name,
end_city_name,
end_county_name
FROM carrier_route_config
WHERE yn = 1
AND carrier_code ='C211206007386'
AND trader_code ='010K1769496'
ORDER BY update_time DESC
LIMIT 10;

對于 limit N 帶有 group by ,order by 的 SQL 語句 (order by 和 group by 的字段有索引可以使用),MySQL 優(yōu)化器會盡可能選擇利用現(xiàn)有索引的有序性,減少排序--這看起來是 SQL 的執(zhí)行計劃的最優(yōu)解,但是實際上效果可能會南轅北轍,相信大家都遇到過很多案例中 SQL 執(zhí)行計劃選擇 order by id 的索引進而導致全表掃描,而不是利用 where 條件中的索引查找過濾數(shù)據(jù),這樣就可能導致查詢很低效(當然查詢也可能很高效,這個跟表中數(shù)據(jù)的具體分布有關(guān))
order by limit 優(yōu)化能起到正面作用的前提是,首先假設有序索引和無序索引是不相關(guān)的,其次假設數(shù)據(jù)是均勻分布的。
這兩個假設是估算通過排序索引來訪問cost 的前提(但是現(xiàn)實生產(chǎn)環(huán)境中這兩個假設在絕大多數(shù)場景中都是不成立的,所以就造成多數(shù)場景下索引選擇錯誤),有可能會遇到通過條件索引過濾執(zhí)行時間為幾十毫秒,但是通過索引排序掃描耗時1小時的情況,可以認為是MySQL的一個bug。
4、SQL中的limit也是經(jīng)常導致慢SQL的原因之一,當對SQL使用了limit進行限制時,如果SQL使用的limit限制大于剩余的總條數(shù),并且使用的索引條件不能很好的利用上有序的特性,那么MYSQL很可能會進行全表掃描。例如下面這個SQL,SQL在執(zhí)行過程中使用了create_time索引,但是條件中沒有create_time作為條件,而SQL結(jié)果總條數(shù)為6,小于此時limit的結(jié)果10,因此MYSQL進行了全表掃描,耗時2.19秒,而當將limit改為6時,SQL執(zhí)行時長為0.01秒,因為當MYSQL在查詢到6條滿足條件的結(jié)果時就直接返回了,不會再進行全表掃描。因此,當分頁查詢的數(shù)據(jù)已經(jīng)不滿一頁的情況下,最好手動設置limit參數(shù)。
SELECT cva.id,
cva.carrier_vehicle_Approval_code,
dsi.driver_erp,
d.driver_name,
cva.vehicle_number,
cva.vehicle_type,
cva.vehicle_kind,
cva.fuel_type,
cva.audit_user_code,
dsi.driver_id,
cva.operate_type,
dsi.org_code,
dsi.org_name,
dsi.prov_code,
dsi.prov_name,
dsi.area_code,
dsi.area_name,
dsi.node_code,
dsi.node_name,
dsi.position_name,
cva.create_user_code,
cva.audit_status,
cva.create_time,
cva.audit_time,
cva.audit_reason,
d.jd_pin,
d.call_source,
cv.valid_status
FROM driver_staff_info dsi
INNER JOIN carrier_vehicle_approval cva ON cva.driver_id = dsi.driver_id
INNER JOIN driver d ON dsi.driver_id = d.driver_id
INNER JOIN carrier_vehicle_info cv ON cv.vehicle_number = cva.vehicle_number
WHERE dsi.yn = 1
AND d.yn = 1
AND cva.yn = 1
AND cv.yn = 1
AND dsi.org_code = '3'
AND dsi.prov_code = '021S002'
AND cva.carrier_code = 'C230425013337'
AND cva.yn = 1
AND cva.audit_status = 0
AND d.call_source IN ('kuaidi',
'kuaiyun')
ORDER BY cva.create_time DESC
LIMIT 10
5、如下SQL表關(guān)聯(lián)過多,導致數(shù)據(jù)庫加載的數(shù)據(jù)量比較大,可以根據(jù)實際情況選擇先查出來一張表的數(shù)據(jù)作為基礎數(shù)據(jù),再根據(jù)連表條件把剩下的字段填充上。數(shù)據(jù)量較大的表不建議關(guān)聯(lián)過多表,可以通過適當冗余字段或者加工寬表代替。
SELECT blsw.bid_line_code,
blsw.bid_bill_code,
blsw.bid_line_name,
blsw.step_code,
blsw.step_type,
blsw.step_type_name,
blsw.step_weight,
blsw.step_weight_scale,
blsw.block_price,
blsw.max_weight_flag,
blsw.id,
blsw.need_quote_price,
bbs.step_item_code,
bbs.step_item_name,
bbs.step_seq,
bl.bid_line_seq
FROM bid_line_step_weight blsw
LEFT JOIN bid_bill_step bbs
ON blsw.bid_bill_code = bbs.bid_bill_code
AND blsw.step_code = bbs.step_code
AND blsw.step_type = bbs.step_type
LEFT JOIN bid_line bl
ON blsw.bid_line_code = bl.bid_line_code
AND blsw.bid_bill_code = bl.bid_bill_code
WHERE blsw.yn = 1
AND bbs.yn = 1
AND bl.yn=1
AND blsw.bid_bill_code = 'BL230423051192';
6、本SQL使用update_time作為時間范圍索引,需要注意是否存在熱數(shù)據(jù)過于集中的問題,導致查詢數(shù)據(jù)量非常大,排序條件比較復雜,無法直接通過SQL優(yōu)化解決。一方面需要先解決熱數(shù)據(jù)過于集中的問題,一方面需要根據(jù)業(yè)務場景優(yōu)化,比如增加一些默認條件以縮減數(shù)據(jù)量。
SELECT r.id,
r.carrier_code,
r.carrier_name,
r.personal_name,
r.status,
r.register_org_name,
r.register_org_code,
r.register_city_name,
r.verify_status,
r.cancel_time,
r.reenter_time,
r.verify_user_code,
r.data_source,
r.sign_contract_flag,
r.register_time,
r.update_time,
r.promotion_erp,
r.promotion_name,
r.promotion_pin,
r.board_time,
r.sync_basic_status,
r.personal_verify_result,
r.cert_verify_result,
r.qualify_verify_result,
r.photo_verify_result,
d.jd_pin,
d.driver_id,
v.vehicle_number,
v.vehicle_type,
v.vehicle_length,
r.cancellation_code ,
r.cancellation_remarks
FROM carrier_resource r
LEFT JOIN carrier_driver d
ON r.carrier_code = d.carrier_code
LEFT JOIN carrier_vehicle v
ON r.carrier_code = v.carrier_code
WHERE r.update_time >= '2023-03-26 00:00:00'
AND r.update_time <= '2023-04-02 00:00:00'
AND r.yn = 1
AND v.yn = 1
AND d.yn = 1
AND d.status != -1
AND IFNULL(r.carrier_individual_type,'') != '2'
ORDER BY (case r.verify_status
WHEN 30 THEN
1
WHEN 20 THEN
2
WHEN 25 THEN
3
WHEN 35 THEN
4
WHEN 1 THEN
5
ELSE 6 end), r.update_time desc, if((v.driving_license_time IS null
AND d.driver_license_time IS null), 0, 1) desc, if(((v.driving_license_time IS NOT null
AND v.driving_license_time < NOW())
OR (d.driver_license_time IS NOT null
AND d.driver_license_time < NOW())), 2, 0) DESC LIMIT 10;
實際開發(fā)過程中還有許多從SQL本身不好優(yōu)化的場景,比如查詢數(shù)據(jù)加載過多、表數(shù)據(jù)量過大、數(shù)據(jù)傾斜嚴重等等,盡量根據(jù)業(yè)務場景進行一些必要的保護措施限制,在不影響業(yè)務的情況下尋找替代方案,例如使用ES進行查詢,不過還是需要根據(jù)實際的場景選擇不同的方式解決。
7、對于一些較大數(shù)據(jù)量的表,在進行分頁查詢的時候其實很快就能返回結(jié)果,但是在進行分頁count總條數(shù)時往往很慢,這是因為在分頁查詢時會有pageSize的限制,當MYSQL查詢到滿足條數(shù)的數(shù)據(jù)后就會直接返回,而在進行count時則會根據(jù)條件全表查詢,當條件包含的數(shù)據(jù)量過大時就會限制SQL的性能。這種情況下建議一方面將分頁邏輯重寫,分離count和selectList,可以考慮應用ES作為count數(shù)據(jù)來源,或在某些條件下如果已存在總條數(shù)則不再count,減少分頁count的次數(shù);另一方面限制分頁深度避免出現(xiàn)深分頁。
總體優(yōu)化原則
- 創(chuàng)建合適的索引
- 減少不必要訪問的列
- 使用覆蓋索引
- 語句改寫
- 數(shù)據(jù)結(jié)轉(zhuǎn)
- 選擇合適的列進行排序
- 適當?shù)牧腥哂?/li>
- SQL拆分
- 適當應用ES
作者:京東物流 李文浩
來源:京東云開發(fā)者社區(qū) 自猿其說Tech 轉(zhuǎn)載請注明來源






