面试官:给你一段有问题的SQL,如何优化?

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-09-26 20:41 148阅读 0赞

我在面试的时候很喜欢问候选人这样一个问题:“你在项目中遇到过慢查询问题吗?你是怎么做SQL优化的?”

很多时候,候选人会直接跟我说他们在编写SQL时会遵循的一些常用技巧,比如:

  • 合理使用索引
  • 使用UNION ALL替代UNION
  • 不要使用select * 写法
  • JOIN字段建议建立索引
  • 避免复杂SQL语句

这里不能说完全错误,因为这些技巧确实可以提高SQL运行效率;但是也不能说完全正确,毕竟我是想问他具体怎么是做SQL优化的。

接下来我问他,我这里有一段复杂的SQL,你可以动手帮我优化一下吗?到这一步的时候就有很多候选人做不好打了退堂鼓。他们有很扎实的理论知识,但是动手能力却差点火候。

今天这篇文章就从实战的角度出发,带大家走一遍SQL优化的真实流程。

找出有问题的SQL?

在实际开发中要判断一段SQL有没有问题可以从两方面来判断:

1、系统层面

  • 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

2、SQL语句层面

  • 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,出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就必须得从执行计划入手,如下所示:

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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。

查看SQL执行计划?

找到了有问题的SQL就要确定优化方案,那究竟从何处下手呢?这里必须要通过执行计划来观察。

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)

  1. explain select * from xxx

当使用explain sql后会看到执行计划

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执行计划中几个重要字段的解释说明,大家需要记住


























































字段 解释
id 每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越大,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下
select_type 查询中每个select 字句的类型
table 被操作的对象名称,通常是表名,但有其他格式
partitions 匹配的分区信息(对于非分区表值为NULL)
type 连接操作的类型
possible_keys 可能用到的索引
key 优化器实际使用的索引(最重要的列) 从最好到最差的连接类型为consteq_regrefrangeindexALL。当出现ALL时表示当前SQL出现了“坏味道”
key_len 被优化器选定的索引键长度,单位是字节
ref 表示本行被操作对象的参照对象,无参照对象为NULL
rows 查询执行所扫描的元组个数(对于innodb,此值为估计值)
filtered 条件表上数据被过滤的元组个数百分比
extra 执行计划的重要补充信息,当此列出现Using filesort , Using temporary 字样时就要小心了,很可能SQL语句需要优化

通过执行计划我们就可以确定优化方案,优化一处后再回过头来观察执行计划,如此往复循环直到找到最优目标为止。

下面给出一段有问题的SQL具体操作一下。

SQL优化案例

慢查询

1、表结构如下:

  1. CREATE TABLE `a`
  2. (
  3. `id` int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
  4. `seller_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  5. `seller_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  6. `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL,
  7. PRIMARY KEY (`id`)
  8. );
  9. CREATE TABLE `b`
  10. (
  11. `id` int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
  12. `seller_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
  13. `user_id` varchar(50) DEFAULT NULL,
  14. `user_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
  15. `sales` bigint(20) DEFAULT NULL,
  16. `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL,
  17. PRIMARY KEY (`id`)
  18. );
  19. CREATE TABLE `c`
  20. (
  21. `id` int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
  22. `user_id` varchar(50) DEFAULT NULL,
  23. `order_id` varchar(100) DEFAULT NULL,
  24. `state` bigint(20) DEFAULT NULL,
  25. `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL,
  26. PRIMARY KEY (`id`)
  27. );

2、有问题的查询SQL

  1. select a.seller_id,
  2. a.seller_name,
  3. b.user_name,
  4. c.state
  5. from a,
  6. b,
  7. c
  8. where a.seller_name = b.seller_name
  9. and b.user_id = c.user_id
  10. and c.user_id = 17
  11. and a.gmt_create
  12. BETWEEN DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE)
  13. AND DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE)
  14. order by a.gmt_create

a,b,c 三张表关联,查询用户17 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

优化步骤

1、先查看各表数据量

d9f74a7b6029d3f4f8150e0da3810bde.png

2、查看原执行时间,总耗时0.21s

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3、查看原执行计划

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4、通过观察执行计划和SQL语句,确定初步优化方案

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

初步优化的SQL:

  1. alter table b modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
  2. alter table c modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
  3. alter table c add index `idx_user_id`(`user_id`);
  4. alter table b add index `idx_user_id_sell_name`(`user_id`,`seller_name`);
  5. alter table a add index `idx_sellname_gmt_sellid`(`gmt_create`,`seller_name`,`seller_id`);

查看优化后的执行时间

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初步优化后执行速度提升了20倍,是否还能继续优化呢?

5、继续查看优化后的执行计划

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这里只看到查询需要扫描的元素比较大,不过还看到了有两处告警信息,直接查看告警信息

  1. show warnings

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Cannot use range access on index ‘idx_sellname_gmt_sellid’ due to type or collation conversion on field ‘get_create’,这句话是告诉你由于gmt_create列发生了类型转换所以无法走索引。

查看SQL建表语句发现gmt_create字段被设计成了varchar类型,在SQL查询时需要转化成时间格式做查询,确实不能走索引。

所以需要调整一下gmt_create字段格式

  1. alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;

6、修改字段后再来查看执行时间

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执行速度非常完美。

7、再观察优化后的执行计划

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可以看到执行计划也很完美,至此SQL优化结束。

SQL优化小结

这里给大家总结一下优化SQL的套路,再也不怕面试官问你怎么做SQL优化的啦。

  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

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