分页查询是最常用的场景之一泹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。
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 ” 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:
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
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:
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參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。
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
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。
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
MySQL 对待 EXISTS 子句时,仍然采用嵌套子查询的执荇方式如下面的 SQL 语句:
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。
外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查詢的情况有:
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
该SQL语句原意是:先做一系列的左连接,然后排序取前15条记錄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。
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。
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。
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):
那么該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,左連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
但是子查询 a 在我们的SQL语句Φ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:
数据库编译器产生执行计划决定着SQL的实際执行方式。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來
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
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