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SQL优化处理

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1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句
2、explain 分析SQL的执行计划
需要重点关注type、rows、filtered、extra。
       type由上至下,效率越来越高
              ALL 全表扫描
              index 索引全扫描
              range 索引范围扫描,常用语 between and),</em></strong>
                                               
案例1、最左匹配
          索引:KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`),联合索引,没有使用第一列索引,也就是最左匹配原则
                 SQL语句 :select * from _t where orderno=''
                 查询匹配从左往右匹配,要使用order_no走索引,必须查询条件携带shop_id或者索引(shop_id,order_no)调换前后顺序。
案例2、隐式转换
                 索引:KEY `idx_mobile` (`mobile`)
                 SQL语句:select * from _user where mobile=12345678901
                 隐式转换相当于在索引上做运算,会让索引失效。mobile是字符类型,使用了数字,应该使用字符串匹配,否则MySQL会用到隐式替换,导致索引失效。
                 另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。
案例3、大分页
                 索引:KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)
                 SQL语句:select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;
                 对于大分页的场景,可以优先让产品优化需求,如果没有优化的,有如下两种优化方式, 一种是把上一次的最后一条数据,也即上面的c传过来,然后做“c < xxx”处理,但是这种一般需要改接口协议,并不一定可行。
                 另一种是采用延迟关联的方式进行处理,减少SQL回表,但是要记得索引需要完全覆盖才有效果,SQL改动如下
                 select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;
案例4、in + order by
                 索引:KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
                 SQL语句:select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10
                 in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索,类似union,但是效率比union高。in查询在进行cost代价计算时(代价 = 元组数 * IO平均值),是通过将in包含的数值,一条条去查询获取元组数的,因此这个计算过程会比较的慢,所以MySQL设置了个临界值             (eq_range_index_dive_limit),5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。
                 因此会导致执行计划选择不准确。默认是200,即in条件超过了200个数据,会导致in的代价计算存在问题,可能会导致Mysql选择的索引不准确。
                 处理方式,可以(order_status, created_at)互换前后顺序,并且调整SQL为延迟关联。
案例5、范围查询阻断,后续字段不能走索引
                 索引:KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
                 SQL语句:select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10
                 范围查询还有“IN、between”
案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。(可以用到ICP)
                 select * from _order where shop_id=1 and order_status not in (1,2)
                 select * from _order where shop_id=1 and order_status != 1
                 在索引上,避免使用NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
案例7、优化器选择不使用索引的情况
                 如果要求访问的数据量很小,则优化器还是会选择辅助索引,但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时(一般是20%左右),优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
                 select * from _order where  order_status = 1
                 查询出所有未支付的订单,一般这种订单是很少的,即使建了索引,也没法使用索引。
案例8、复杂查询
                 select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01';
                 select * from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01' limit 10;
                 如果是统计某些数据,可能改用数仓进行解决;
                     如果是业务上就有那么复杂的查询,可能就不建议继续走SQL了,而是采用其他的方式进行解决,比如使用ES等进行解决。
案例9、asc和desc混用
                 select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
                 desc 和asc混用时会导致索引失效
案例10、大数据
                  对于推送业务的数据存储,可能数据量会很大,如果在方案的选择上,最终选择存储在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。
                  那么需要注意,频繁的清理数据,会照成数据碎片,需要联系DBA进行数据碎片处理。
来源:狼爷的博客
地址:https://www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html

来源:https://www.cnblogs.com/springwater/p/17350215.html
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