从SQL规范性检查、表结构索引检查着手分析如何优化SQL

SQL规范性检查

select检查

UDF用户自定义函数

SQL语句的select后面使用了自定义函数UDF，SQL返回多少行，那么UDF函数就会被调用多少次，这是非常影响性能的。

#getOrderNo是用户自定义一个函数用户来根据order_sn来获取订单编号
select id, payment_id, order_sn, getOrderNo(order_sn) from payment_transaction where status = 1 and create_time between '2020-10-01 10:00:00' and '2020-10-02 10:00:00';

text类型检查

如果select出现text类型的字段，就会消耗大量的网络和IO带宽，由于返回的内容过大超过max_allowed_packet设置会导致程序报错，需要评估谨慎使用。

#表request_log的中content是text类型。
select user_id, content, status, url, type from request_log where user_id = 32121;

内联子查询

在select后面有子查询的情况称为内联子查询，SQL返回多少行，子查询就需要执行过多少次，严重影响SQL性能。

select id,(select rule_name from member_rule limit 1) as rule_name, member_id, member_type, member_name, status  from member_info m where status = 1 and create_time between '2020-09-02 10:00:00' and '2020-10-01 10:00:00';

from检查

表的链接方式

在MySQL中不建议使用Left Join，即使ON过滤条件列索引，一些情况也不会走索引，导致大量的数据行被扫描，SQL性能变得很差，同时要清楚ON和Where的区别。

SELECT a.member_id,a.create_time,b.active_time FROM operation_log a LEFT JOIN member_info b ON a.member_id = b.member_id where  b.status = 1
and a.create_time between '2020-10-01 00:00:00' and '2020-10-30 00:00:00' limit 100, 0;

子查询

由于MySQL的基于成本的优化器CBO对子查询的处理能力比较弱，不建议使用子查询，可以改写成Inner Join。

select b.member_id,b.member_type, a.create_time,a.device_model from member_operation_log a inner join (select member_id,member_type from member_base_info where status = 1
and create_time between '2020-10-01 00:00:00' and '2020-10-30 00:00:00') as b on a.member_id = b.member_id;

where检查

索引列被运算

当一个字段被索引，同时出现where条件后面，是不能进行任何运算，会导致索引失效。

#device_no列上有索引，由于使用了ltrim函数导致索引失效
select id, name , phone, address, device_no from users where ltrim(device_no) = 'Hfs1212121';
#balance列有索引,由于做了运算导致索引失效
select account_no, balance from accounts where balance + 100 = 10000 and status = 1;

类型转换

对于Int类型的字段，传varchar类型的值是可以走索引，MySQL内部自动做了隐式类型转换；相反对于varchar类型字段传入Int值是无法走索引的，应该做到对应的字段类型传对应的值总是对的。

#user_id是bigint类型，传入varchar值发生了隐式类型转换，可以走索引。
select id, name , phone, address, device_no from users where user_id = '23126';
#card_no是varchar(20)，传入int值是无法走索引
select id, name , phone, address, device_no from users where card_no = 2312612121;

列字符集

从MySQL 5.6开始建议所有对象字符集应该使用用utf8mb4，包括MySQL实例字符集，数据库字符集，表字符集，列字符集。避免在关联查询Join时字段字符集不匹配导致索引失效，同时目前只有utf8mb4支持emoji表情存储。

character_set_server  =  utf8mb4    #数据库实例字符集
character_set_connection = utf8mb4  #连接字符集
character_set_database = utf8mb4    #数据库字符集
character_set_results = utf8mb4     #结果集字符集

group by检查

前缀索引

group by后面的列有索引，索引可以消除排序带来的CPU开销，如果是前缀索引，是不能消除排序的。

#device_no字段类型varchar(200)，创建了前缀索引。
mysql> alter table users add index idx_device_no(device_no(64));

mysql> select device_no, count(*) from users where create_time between '2020-10-01 00:00:00' and '2020-10-30 00:00:00' group by device_no;

函数运算

假设需要统计某月每天的新增用户量，参考如下SQL语句，虽然可以走create_time的索引，但是不能消除排序，可以考虑冗余一个字段stats_date date类型来解决这种问题。

select DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d'), count(*) from users where create_time between '2020-09-01 00:00:00' and '2020-09-30 23:59:59' group by DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d');

order by检查

前缀索引

order by后面的列有索引，索引可以消除排序带来的CPU开销，如果是前缀索引，是不能消除排序的。

字段顺序

排序字段顺序，asc/desc升降要跟索引保持一致，充分利用索引的有序性来消除排序带来的CPU开销。

limit检查

limit m,n要慎重

对于limit m, n分页查询，越往后面翻页即m越大的情况下SQL的耗时会越来越长，对于这种应该先取出主键id，然后通过主键id跟原表进行Join关联查询。

表结构检查

表&列名关键字

在数据库设计建模阶段，对表名及字段名设置要合理，不能使用MySQL的关键字，如desc, order, status, group等。同时建议设置lower_case_table_names = 1表名不区分大小写。

表存储引擎

对于OLTP业务系统，建议使用InnoDB引擎获取更好的性能，可以通过参数default_storage_engine控制。

AUTO_INCREMENT属性

建表的时候主键id带有AUTO_INCREMENT属性，而且AUTO_INCREMENT=1，在InnoDB内部是通过一个系统全局变量dict_sys.row_id来计数，row_id是一个8字节的bigint unsigned，InnoDB在设计时只给row_id保留了6个字节的长度，这样row_id取值范围就是0到2^48 - 1，如果id的值达到了最大值，下一个值就从0开始继续循环递增，在代码中禁止指定主键id值插入。

#新插入的id值会从10001开始，这是不对的，应该从1开始。
create table booking( id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',......) engine = InnoDB auto_increment = 10000;

#指定了id值插入，后续自增就会从该值开始+1，索引禁止指定id值插入。
insert into booking(id, book_sn) values(1234551121, 'N12121');

NOT NULL属性

根据业务含义，尽量将字段都添加上NOT NULL DEFAULT VALUE属性，如果列值存储了大量的NULL，会影响索引的稳定性。

DEFAULT属性

在创建表的时候，建议每个字段尽量都有默认值，禁止DEFAULT NULL，而是对字段类型填充响应的默认值。

COMMENT属性

字段的备注要能明确该字段的作用，尤其是某些表示状态的字段，要显式的写出该字段所有可能的状态数值以及该数值的含义。

TEXT类型

不建议使用Text数据类型，一方面由于传输大量的数据包可能会超过max_allowed_packet设置导致程序报错，另一方面表上的DML操作都会变的很慢，建议采用es或者对象存储OSS来存储和检索。

索引检查

索引属性

索引基数指的是被索引的列唯一值的个数，唯一值越多接近表的count(*)说明索引的选择率越高，通过索引扫描的行数就越少，性能就越高，例如主键id的选择率是100%，在MySQL中尽量所有的update都使用主键id去更新，因为id是聚集索引存储着整行数据，不需要回表，性能是最高的。

mysql> select count(*) from member_info;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   148416 |
+----------+
1 row in set (0.35 sec)

mysql> show index from member_base_info;
+------------------+------------+----------------------------+--------------+-------------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table            | Non_unique | Key_name                   | Seq_in_index | Column_name       | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+------------------+------------+----------------------------+--------------+-------------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| member_info |          0 | PRIMARY                    |            1 | id                | A         |      131088 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| member_info |          0 | uk_member_id               |            1 | member_id         | A         |      131824 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| member_info |          1 | idx_create_time            |            1 | create_time       | A         |        6770 | NULL     | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+------------------+------------+----------------------------+--------------+-------------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
#Table： 表名
#Non_unique ：是否为unique index，0-是，1-否。
#Key_name：索引名称
#Seq_in_index：索引中的顺序号，单列索引-都是1；复合索引-根据索引列的顺序从1开始递增。
#Column_name：索引的列名
#Collation：排序顺序，如果没有指定asc/desc，默认都是升序ASC。
#Cardinality：索引基数-索引列唯一值的个数。
#sub_part：前缀索引的长度；例如index (member_name(10)，长度就是10。
#Packed：索引的组织方式，默认是NULL。
#Null：YES:索引列包含Null值；'':索引不包含Null值。
#Index_type：默认是BTREE，其他的值FULLTEXT，HASH，RTREE。
#Comment：在索引列中没有被描述的信息，例如索引被禁用。
#Index_comment：创建索引时的备注。

前缀索引

对于变长字符串类型varchar(m)，为了减少key_len，可以考虑创建前缀索引，但是前缀索引不能消除group by， order by带来排序开销。如果字段的实际最大值比m小很多，建议缩小字段长度。

alter table member_info add index idx_member_name_part(member_name(10));

复合索引顺序

有很多人喜欢在创建复合索引的时候，总以为前导列一定是唯一值多的列，例如索引index idx_create_time_status(create_time, status)，这个索引往往是无法命中，因为扫描的IO次数太多，总体的cost的比全表扫描还大，CBO最终的选择是走full table scan。

MySQL遵循的是索引最左匹配原则，对于复合索引，从左到右依次扫描索引列，到遇到第一个范围查询（>=, >,<, <=, between …… and ….）就停止扫描，索引正确的索引顺序应该是index idx_status_create_time(status, create_time)。

select account_no, balance from accounts where status = 1 and create_time between '2020-09-01 00:00:00' and '2020-09-30 23:59:59';

时间列索引

对于默认字段created_at(create_time)、updated_at(update_time)这种默认就应该创建索引，这一般来说是默认的规则。

SQL优化案例

通过对慢查询的监控告警，经常发现一些SQL语句where过滤字段都有索引，但是由于SQL写法的问题导致索引失效，下面二个案例告诉大家如何通过SQL改写来查询。可以通过以下SQL来捞取最近5分钟的慢查询进行告警。

select CONCAT( '# Time: ', DATE_FORMAT(start_time, '%y%m%d %H%i%s'), '\n', '# User@Host: ', user_host, '\n', '# Query_time: ', TIME_TO_SEC(query_time),  '  Lock_time: ', TIME_TO_SEC(lock_time), '  Rows_sent: ', rows_sent, '  Rows_examined: ', rows_examined, '\n', sql_text, ';' ) FROM mysql.slow_log where start_time between current_timestamp and date_add(CURRENT_TIMESTAMP,INTERVAL -5 MINUTE);

慢查询SQL

| 2020-10-02 19:17:23 | w_mini_user[w_mini_user] @  [10.200.20.11] | 00:00:02   | 00:00:00  |         9 |        443117 | mini_user |              0 |         0 | 168387936 | select id,club_id,reason,status,type,created_time,invite_id,falg_admin,file_id from t_user_msg where 1 and (team_id in (3212) and app_id is not null) or (invite_id=12395 or applicant_id=12395) order by created_time desc limit 0,10; | 1219921665 |

从慢查询slow_log可以看到，执行时间2s，扫描了443117行，只返回了9行，这是不合理的。

SQL分析

#原始SQL，频繁访问的接口，目前执行时间2s。
select id,team_id,reason,status,type,created_time,invite_id,falg_admin,file_id from t_user_msg where 1 and (team_id in (3212) and app_id is not null) or (invite_id=12395 or app_id=12395) order by created_time desc limit 0,10;

#执行计划
+----+-------------+--------------+-------+---------------------------------+------------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table        | type  | possible_keys                   | key        | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+--------------+-------+---------------------------------+------------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t_user_msg | index | invite_id,app_id,team_id | created_time | 5       | NULL |   10 | Using where |
+----+-------------+--------------+-------+---------------------------------+------------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

从执行计划可以看到，表上有单列索引invite_id,app_id,team_id,created_time，走的是create_time的索引，而且type=index索引全扫描，因为create_time没有出现在where条件后，只出现在order by后面，只能是type=index，这也预示着表数据量越大该SQL越慢，我们期望是走三个单列索引invite_id，app_id，team_id，然后type=index_merge操作。

按照常规思路，对于OR条件拆分两部分，分别进行分析。

select id, ……. from t_user_msg where 1 and  (team_id in (3212) and app_id is not null) order by created_time desc limit 0,10;

从执行计划看走的是team_id的索引，没有问题。

| id | select_type | table        | type | possible_keys        | key     | key_len | ref   | rows | Extra                       |
+----+-------------+--------------+------+----------------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t_user_msg | ref  | app_id,team_id | team_id | 8       | const |   30 | Using where; Using filesort |

再看另外一个sql语句：

select id, ……. from t_user_msg where 1 and  (invite_id=12395 or app_id=12395) order by created_time desc limit 0,10;

从执行计划上看，分别走的是invite_id,app_id的单列索引，同时做了index_merge合并操作，也没有问题。

| id | select_type | table        | type        | possible_keys           | key                     | key_len | ref  | rows | Extra                                                             |
+----+-------------+--------------+-------------+-------------------------+-------------------------+---------+------+------+-------------------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t_user_msg | index_merge | invite_id,app_id | invite_id,app_id | 9,9     | NULL |    2 | Using union(invite_id,app_id); Using where; Using filesort |

通过上面的分析，第一部分SQL走的执行计划走team_id索引没问题，第二部分SQL分别走invite_id,app_id索引并且index_merge也没问题，为什么两部分SQL进行OR关联之后走create_time的单列索引呢，不应该是三个单列索引的index_merge吗？

index_merge默认是在优化器选项是开启的，主要是将多个范围扫描的结果集合并成一个，可以通过变量查看。

mysql >select @@optimizer_switch;
| index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,

其他三个字段都传入的是具体的值，而且都走了相应的索引，只能怀疑app_id is not null这个条件影响了CBO对最终执行计划的选择，去掉这个条件来看执行计划，竟然走了三个单列索引且type=index_merge，那下面只要搞定app_id is not null这个条件就OK了吧。

| id | select_type | table        | type        | possible_keys                   | key                             | key_len | ref  | rows | Extra                                                                     |
+----+-------------+--------------+-------------+---------------------------------+---------------------------------+---------+------+------+---------------------------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t_user_msg | index_merge | invite_id,app_id,teadm_id | team_id,invite_id,app_id | 8,9,9   | NULL |   32 | Using union(team_id,invite_id,app_id); Using where; Using filesort |

SQL改写

通过上面分析得知，条件app_id is not null影响了CBO的选择，下面进行改造。

改写优化1

根据SQL开发规范改写，将OR改写成Union All方式即可，最终的SQL如下：

select id, ……. from (
select id, ……. from t_user_msg where 1 and (club_id in (5821) and applicant_id is not null)
        union all select id, ……. from t_user_msg where 1 and invitee_id='146737'
        union all select id, ……. from  t_user_msg where 1 and app_id='146737'
       ) as a order by created_time desc limit 0,10;

一般情况下，Java代码和SQL是分开的，SQL是配置在xml文件中，根据业务需求，除了team_id是必填，其他两个都是可选的，所以这种改写虽然能提高SQL执行效率，但不适合这种业务场景。

改写优化2

app_id is not null 改写为IFNULL(app_id, 0) >0)，最终的SQL为：

select id,team_id,reason,status,type,created_time,invite_id,falg_admin,file_id from t_user_msg where 1 and (team_id in (3212) and IFNULL(app_id, 0) >0)) or (invite_id=12395 or app_id=12395) order by created_time desc limit 0,10;

改写优化3

将字段app_id bigint(20) DEFAULT NULL，变更为app_id bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0，同时更新将app_id is null的时候全部更新成0，就可以将条件app_id is not null 转换为app_id > 0，最终的SQL为：

select id,team_id,reason,status,type,created_at,invite_id,falg_admin,file_id from t_user_msg where 1 and (team_id in (3212) and app_id > 0)) or (invite_id=12395 or app_id=12395) order by created_time desc limit 0,10;

从执行计划看，两种改写优化方式都走三个单列索引，执行时间从2s降低至10ms，线上采用的是优化1的方式，如果一开始能遵循MySQL开发规范就就会避免问题的发生。

总结

上面介绍了SQL规范性检查，表结构检查，索引检查以及通过SQL改写来优化查询，在编写代码的过程，如果能提前做这些规范性检查，评估出自己认为理想的执行计划，然后通过explain解析出MySQL CBO的执行计划，两者做对比分析差异，弄清楚自己的选择和CBO的不同，不但能够编写高质量的SQL，同时也能清楚CBO的工作原理。

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