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SQL程序的设计

20-01-10学习之路围观57

简介 前言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

前言

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。

文件系统单文件大小限制
FAT32最大4G
NTFS最大64GB
NTFS5.0最大2TB
EXT2块大小为1024字节,文件最大容量16GB;块大小为4096字节,文件最大容量2TB
EXT3块大小为4KB,文件最大容量为4TB
EXT4理论可以大于16TB

《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。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 maxconnections 和 maxuserconnections 决定。**maxconnections 是指MySQL实例的最大连接数,上限值是16384,maxuserconnections 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 = 100max_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。

1、充分利用但不滥用索引,须知索引也消耗磁盘和CPU。

2、不推荐使用数据库函数格式化数据,交给应用程序处理。

3、不推荐使用外键约束,用应用程序保证数据准确性。

4、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。

5、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。

6、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。

7、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。

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

2、如果字符串长度确定,采用char类型。

3、如果varchar能够满足,不采用text类型。

4、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。

5、尽量采用timestamp而非datetime。

类型占据字节描述
datetime8字节'1000-01-01 00:00:00.000000' to '9999-12-31 23:59:59.999999
timestamp4字节'1970-01-01 00:00:01.000000' to '2038-01-19 03:14:07.999999'

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。

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

1、普通索引:最基本的索引。

2、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。

3、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。

4、组合唯一索引:列值的组合必须唯一。

5、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。

6、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

1、分页查询很重要,如果查询数据量超过30%,MYSQL不会使用索引。

2、单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。

3、字符串可使用前缀索引,前缀长度控制在5-8个字符。

4、字段唯一性太低,增加索引没有意义,如:是否删除、性别。

5、合理使用覆盖索引,如下所示:

select loginname, nickname from member where login_name = ?

loginname, nickname 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。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 FROMcoupon 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 mobileno + userid 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

1、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。

2、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。

1、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。

2、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。

3、禁止join连接三个以上的表,尝试增加冗余字段。

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

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。

分类数据库特性
键值型Memcache用于内容缓存,大量数据的高访问负载
键值型[Redis](https://redis.io/)用于内容缓存,比Memcache支持更多的数据类型,并能持久化数据
列式存储HBaseHadoop体系的核心数据库,海量结构化数据存储,大数据必备。
文档型MongoDb知名文档型数据库,也可以用于缓存
文档型CouchDBApache的开源项目,专注于易用性,支持REST API
文档型SequoiaDB国内知名文档型数据库
图形Neo4J用于社交网络构建关系图谱,推荐系统等


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