一手好 SQL 是如何炼成的？

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博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。

导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。

MySQL性能

最大数据量

抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。

《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。

博主曾经操作过超过4亿行数据的单表，分页查询最新的20条记录耗时0.6秒，SQL语句大致是

 select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20，

  prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。

      虽然当时查询速度还凑合，随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。

最大并发数

并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数。

MySQL会为每个连接提供缓冲区，意味着消耗更多的内存。如果连接数设置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。一般要求两者比值超过10%，计算方法如下：

max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3%

查看最大连接数与响应最大连接数：

 

show variables like '%max_connections%';
show variables like '%max_user_connections%';

在配置文件my.cnf中修改最大连接数

[mysqld]

max_connections = 100

max_used_connections = 20

查询耗时0.5秒

    建议将单次查询耗时控制在0.5秒以内，0.5秒是个经验值，源于用户体验的3秒原则。如果用户的操作3秒内没有响应，将会厌烦甚至退出。响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时，0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。

实施原则

相比NoSQL数据库，MySQL是个娇气脆弱的家伙。它就像体育课上的女同学，一点纠纷就和同学闹别扭(扩容难)，跑两步就气喘吁吁(容量小并发低)，常常身体不适要请假(SQL约束太多)。如今大家都会搞点分布式，应用程序扩容比数据库要容易得多，所以实施原则是数据库少干活，应用程序多干活。

• 充分利用但不滥用索引，须知索引也消耗磁盘和CPU。

• 不推荐使用数据库函数格式化数据，交给应用程序处理。

• 不推荐使用外键约束，用应用程序保证数据准确性。

• 写多读少的场景，不推荐使用唯一索引，用应用程序保证唯一性。

• 适当冗余字段，尝试创建中间表，用应用程序计算中间结果，用空间换时间。

• 不允许执行极度耗时的事务，配合应用程序拆分成更小的事务。

• 预估重要数据表（比如订单表）的负载和数据增长态势，提前优化。

数据表设计

数据类型

数据类型的选择原则：更简单或者占用空间更小。

• 如果长度能够满足，整型尽量使用tinyint、smallint、medium_int而非int。

• 如果字符串长度确定，采用char类型。

• 如果varchar能够满足，不采用text类型。

• 精度要求较高的使用decimal类型，也可以使用BIGINT，比如精确两位小数就乘以100后保存。

• 尽量采用timestamp而非datetime。

 

相比datetime，timestamp占用更少的空间，以UTC的格式储存自动转换时区。

避免空值

MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。尽可能将NULL值用有意义的值代替，也能避免SQL语句里面包含is not null的判断。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。

text类型优化

由于text字段储存大量数据，表容量会很早涨上去，影响其他字段的查询性能。建议抽取出来放在子表里，用业务主键关联。

索引优化

索引分类

• 普通索引：最基本的索引。

• 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。

• 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值。

• 组合唯一索引：列值的组合必须唯一。

• 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary key约束。

• 全文索引：用于海量文本的查询，MySQL5.6之后的InnoDB和MyISAM均支持全文索引。由于查询精度以及扩展性不佳，更多的企业选择Elasticsearch。

索引优化

• 分页查询很重要，如果查询数据量超过30%，MYSQL不会使用索引。

• 单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。

• 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。

• 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。

合理使用覆盖索引，如下所示：

select login_name, nick_name from member where login_name = ?

login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快。

SQL优化

分批处理

博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。浮萍和树叶总能顺利通过出水口，而树枝会挡住其他物体通过，有时还会卡住，需要人工清理。MySQL就是鱼塘，最大并发数和网络带宽就是出水口，用户SQL就是漂浮物。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。

不带分页参数的查询或者影响大量数据的update和delete操作，都是树枝，我们要把它打散分批处理，举例说明：

业务描述：更新用户所有已过期的优惠券为不可用状态。

SQL语句：

update status=0 FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status=1;

如果大量优惠券需要更新为不可用状态，执行这条SQL可能会堵死其他SQL，分批处理伪代码如下：

int pageNo = 1;int PAGE_SIZE = 100;while(true) { List<Integer> batchIdList = queryList('select id FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status = 1 limit #{(pageNo-1) * PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}'); if (CollectionUtils.isEmpty(batchIdList)) { return; } update('update status = 0 FROM `coupon` where status = 1 and id in #{batchIdList}') pageNo ++;}

操作符<>优化

通常<>操作符无法使用索引，举例如下，查询金额不为100元的订单：​​​​​​​

  select id from orders where amount != 100;

如果金额为100的订单极少，这种数据分布严重不均的情况下，有可能使用索引。鉴于这种不确定性，采用union聚合搜索结果，改写方法如下：​​​​​​​

(select id from orders where amount > 100)

union all

(select id from orders where amount < 100 and amount > 0)

OR优化

在Innodb引擎下or无法使用组合索引，比如：​​​​​​​

select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407' or user_id = 100;

OR无法命中mobile_no + user_id的组合索引，可采用union，如下所示：​​​​​​​

(select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407')

union

(select id，product_name from orders where user_id = 100);

此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效。

IN优化

IN适合主表大子表小，EXIST适合主表小子表大。由于查询优化器的不断升级，很多场景这两者性能差不多一样了。

尝试改为join查询，举例如下：​​​​​​​

select id from orders where user_id in (select id from user where level = 'VIP');

采用JOIN如下所示：​​​​​​​

select o.id from orders o left join user u on o.user_id = u.id where u.level = 'VIP';

不做列运算

通常在查询条件列运算会导致索引失效，如下所示：

查询当日订单​​​​​​​

select id from order where date_format(create_time，'%Y-%m-%d') = '2019-07-01';

date_format函数会导致这个查询无法使用索引，改写后：​​​​​​​

select id from order where create_time between '2019-07-01 00:00:00' and '2019-07-01 23:59:59';

避免Select all

如果不查询表中所有的列，避免使用SELECT *，它会进行全表扫描，不能有效利用索引。

Like优化

like用于模糊查询，举个例子（field已建立索引）：​​​​​​​

SELECT column FROM table WHERE field like '%keyword%';

这个查询未命中索引，换成下面的写法：​​​​​​​

SELECT column FROM table WHERE field like 'keyword%';

去除了前面的%查询将会命中索引，但是产品经理一定要前后模糊匹配呢？全文索引fulltext可以尝试一下，但Elasticsearch才是终极武器。

Join优化

join的实现是采用Nested Loop Join算法，就是通过驱动表的结果集作为基础数据，通过该结数据作为过滤条件到下一个表中循环查询数据，然后合并结果。如果有多个join，则将前面的结果集作为循环数据，再次到后一个表中查询数据。

驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件，满足ON的条件而少用Where，用小结果集驱动大结果集。

被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。

禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。

Limit优化

limit用于分页查询时越往后翻性能越差，解决的原则：缩小扫描范围，如下所示：​​​​​​​

select * from orders order by id desc limit 100000,10

耗时0.4秒​​​​​​​

select * from orders order by id desc limit 1000000,10

耗时5.2秒

先筛选出ID缩小查询范围，写法如下：​​​​​​​

select * from orders where id > (select id from orders order by id desc limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10

耗时0.5秒

如果查询条件仅有主键ID，写法如下：​​​​​​​

select id from orders where id between 1000000 and 1000010 order by id desc

耗时0.3秒

如果以上方案依然很慢呢？只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法

其他数据库

作为一名后端开发人员，务必精通作为存储核心的MySQL或SQL Server，也要积极关注NoSQL数据库，他们已经足够成熟并被广泛采用，能解决特定场景下的性能瓶颈。