数据库优化中SQL语句的优化技巧是什么

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等监控工具观察服务器状态。（感兴趣的可以翻看我之前的文章）

• 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loadrunner
• Percona公司的ptquery等工具
• Oracle
• AWR报告
• 测试工具loadrunner等
• 相关内部视图如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      、      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

索引少了查询慢；
索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能 选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引；
一般join列需要建立索引；
复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；
索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；
复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

• 使用UNION ALL替代UNION

UNION ALL的执行效率比UNION高，UNION执行时需要排重；
UNION需要对数据进行排序

• 避免select * 写法

执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列；
每次查询都要回表，不能走覆盖索引。

• JOIN字段建议建立索引

一般JOIN字段都提前加上索引

• 避免复杂SQL语句

提升可阅读性；避免慢查询的概率；
可以转换成多个短查询，用业务端处理

• 避免where 1=1写法

• 避免order by rand()类似写法

RAND()导致数据列被多次扫描

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）explain sql

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`)
  );
  

• 查询要求
  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.state
  from a,
      b,
      c
  where a.seller_name = b.seller_name
   and b.user_id = c.user_id
   and c.user_id = 17
   and a.gmt_create
     BETWEEN 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

1. 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。
2. 因存在b表和c表关联，将b和c表        user_id      创建索引
3. 因存在a表和b表关联，将a和b表        seller_name      字段创建索引
4. 利用复合索引消除临时表和排序

• 初步优化SQL

  alter 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

• 查看执行计划通过观察执行计划，到了这一步已经不再需要优化！

• 优化总结
  总结一下完成一段SQL优化的思路与过程：
  1、查看执行计划 explain
  2、如果有告警信息，查看告警信息 show warnings;
  3、查看SQL涉及的表结构和索引信息
  4、根据执行计划，思考可能的优化点
  5、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
  6、查看优化后的执行时间和执行计划
  7、如果优化效果不明显，重复第四步操作