性能优化 | MySQL常见SQL错误用法

数据库 MySQL
MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。

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前言

MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。

常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一,但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。

  1. SELECT *  
  2.  
  3.  FROM   operation  
  4.  
  5.  WHERE  type = 'SQLStats' 
  6.  
  7.        AND name = 'SlowLog'  
  8.  
  9. ORDER  BY create_time  
  10.  
  11.  LIMIT  1000, 10;  

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 1000000,10” 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***值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下:

  1. SELECT   *  
  2.  
  3.  FROM     operation 
  4.  
  5.  WHERE    type = 'SQLStats' 
  6.  
  7.  AND      name = 'SlowLog' 
  8.  
  9.  AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00' 
  10.  
  11.  ORDER BY create_time limit 10;  

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。

2. 隐式转换

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:

  1. mysql> explain extended SELECT * 
  2.  
  3.      > FROM   my_balance b 
  4.  
  5.      > WHERE  b.bpn = 14000000123 
  6.  
  7.      >       AND b.isverified IS NULL ; 
  8.  
  9. mysql> show warnings;| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'  

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参数,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。

3. 关联更新、删除

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。

比如下面UPDATE语句,MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY),其执行时间可想而知。

  1. UPDATE operation o  
  2.  
  3.  SET    status = 'applying' 
  4.  
  5.  WHERE  o.id IN (SELECT id 
  6.  
  7.                 FROM   (SELECT o.id, 
  8.  
  9.                                o.status 
  10.  
  11.                         FROM   operation o 
  12.  
  13.                         WHERE  o.group = 123 
  14.  
  15.                                AND o.status NOT IN ( 'done' ) 
  16.  
  17.                         ORDER  BY o.parent, 
  18.  
  19.                                   o.id 
  20.  
  21.                         LIMIT  1) t);  

执行计划:

  1. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  2.  
  3. | id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |  
  4.  
  5. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  6.  
  7. | 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |  
  8.  
  9. | 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |  
  10.  
  11. | 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |  
  12.  
  13. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  

重写为JOIN之后,子查询的选择模式从DEPENDENT SUBQUERY变成DERIVED,执行速度大大加快,从7秒降低到2毫秒。

  1. UPDATE operation o 
  2.  
  3.        JOIN  (SELECT o.id, 
  4.  
  5.                             o.status 
  6.  
  7.                      FROM   operation o 
  8.  
  9.                      WHERE  o.group = 123 
  10.  
  11.                             AND o.status NOT IN ( 'done' ) 
  12.  
  13.                      ORDER  BY o.parent, 
  14.  
  15.                                o.id 
  16.  
  17.                      LIMIT  1) t 
  18.  
  19.          ON o.id = t.id SET 
  20.  
  21.     status = 'applying'  

执行计划简化为:

  1. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  2.  
  3. | id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |  
  4.  
  5. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  
  6.  
  7. | 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |  
  8.  
  9. | 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |  
  10.  
  11. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+  

4. 混合排序

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。

  1. SELECT *  
  2.  
  3.  FROM   my_order o 
  4.  
  5.        INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id 
  6.  
  7.  ORDER  BY a.is_reply ASC
  8.  
  9.          a.appraise_time DESC  
  10.  
  11. LIMIT  0, 20  

执行计划显示为全表扫描:

  1. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+  
  2.  
  3. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra      
  4.  
  5. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+  
  6.  
  7. |  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |  
  8.  
  9. |  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |  
  10.  
  11. +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+  

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。

  1. SELECT *  
  2.  
  3.  FROM   ((SELECT * 
  4.  
  5.          FROM   my_order o 
  6.  
  7.                 INNER JOIN my_appraise a 
  8.  
  9.                         ON a.orderid = o.id 
  10.  
  11.                            AND is_reply = 0 
  12.  
  13.          ORDER  BY appraise_time DESC 
  14.  
  15.          LIMIT  0, 20) 
  16.  
  17.         UNION ALL  
  18.  
  19.         (SELECT *  
  20.  
  21.         FROM   my_order o 
  22.  
  23.                 INNER JOIN my_appraise a 
  24.  
  25.                         ON a.orderid = o.id 
  26.  
  27.                            AND is_reply = 1 
  28.  
  29.          ORDER  BY appraise_time DESC 
  30.  
  31.          LIMIT  0, 20)) t ORDER  BY  is_reply ASC
  32.  
  33.           appraisetime DESC  
  34.  
  35. LIMIT  20;  

5. EXISTS语句

MySQL对待EXISTS子句时,仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的SQL语句:

  1. SELECT * 
  2.  
  3. FROM   my_neighbor n 
  4.  
  5.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
  6.  
  7.               ON n.id = sra.neighbor_id 
  8.  
  9.                  AND sra.user_id = 'xxx' WHERE 
  10.  
  11.   n.topic_status < 4 
  12.  
  13.        AND EXISTS(SELECT 1 
  14.  
  15.                   FROM   message_info m 
  16.  
  17.                   WHERE  n.id = m.neighbor_id 
  18.  
  19.                          AND m.inuser = 'xxx'
  20.  
  21.        AND n.topic_type <> 5  

执行计划为:

  1. +----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  
  2.  
  3. | id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |  
  4.  
  5. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  
  6.  
  7. |  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |  
  8.  
  9. |  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |  
  10.  
  11. |  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |  
  12.  
  13. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+  

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。

  1. SELECT * 
  2.  
  3. FROM   my_neighbor n 
  4.  
  5.        INNER JOIN message_info m 
  6.  
  7.                ON n.id = m.neighbor_id 
  8.  
  9.                   AND m.inuser = 'xxx' 
  10.  
  11.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
  12.  
  13.               ON n.id = sra.neighbor_id 
  14.  
  15.                  AND sra.user_id = 'xxx'  
  16.  
  17. WHERE n.topic_status < 4 
  18.  
  19.        AND n.topic_type <> 5  

新的执行计划:

  1. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  
  2.  
  3. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |  
  4.  
  5. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  
  6.  
  7. |  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |  
  8.  
  9. |  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |  
  10.  
  11. |  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |  
  12.  
  13. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+  

6. 条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有:

  1. 聚合子查询;
  2. 含有LIMIT的子查询;
  3. UNION 或UNION ALL子查询;
  4. 输出字段中的子查询;

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:

  1. SELECT *  
  2.  
  3.  FROM   (SELECT target, 
  4.  
  5.                Count(*) 
  6.  
  7.         FROM   operation 
  8.  
  9.         GROUP  BY target) t  
  10.  
  11.  WHERE  target = 'rm-xxxx'   
  1. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  
  2.  
  3. | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |  
  4.  
  5. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  
  6.  
  7. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |  
  8.  
  9. |  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |  
  10.  
  11. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+  

确定从语义上查询条件可以直接下推后,重写如下:

  1. SELECT target, 
  2.  
  3.        Count(*)  
  4.  
  5.  FROM   operation  
  6.  
  7.  WHERE  target = 'rm-xxxx'  
  8.  
  9. GROUP  BY target  

执行计划变为:

  1. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  
  2.  
  3. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |  
  4.  
  5. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  
  6.  
  7. | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |  
  8.  
  9. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+  

关于MySQL外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章:MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表

7. 提前缩小范围

先上初始SQL语句:

  1. SELECT *  
  2.  
  3.  FROM   my_order o 
  4.  
  5.        LEFT JOIN my_userinfo u 
  6.  
  7.               ON o.uid = u.uid 
  8.  
  9.        LEFT JOIN my_productinfo p 
  10.  
  11.               ON o.pid = p.pid  
  12.  
  13.  WHERE  ( o.display = 0 ) 
  14.  
  15.        AND ( o.ostaus = 1 )  
  16.  
  17.  ORDER  BY o.selltime DESC 
  18.  
  19.  LIMIT  0, 15  

该SQL语句原意是:先做一系列的左连接,然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出,***一步估算排序记录数为90万,时间消耗为12秒。

  1. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ 
  2.  
  3.  | id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |  
  4.  
  5. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+  
  6.  
  7. |  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |  
  8.  
  9. |  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |  
  10.  
  11. |  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |  
  12.  
  13. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+  

由于***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。

  1. SELECT *  
  2.  
  3.  FROM ( 
  4.  
  5. SELECT *  
  6.  
  7.  FROM   my_order o  
  8.  
  9.  WHERE  ( o.display = 0 )  
  10.  
  11.        AND ( o.ostaus = 1 )  
  12.  
  13.  ORDER  BY o.selltime DESC 
  14.  
  15.  LIMIT  0, 15 
  16.  
  17. ) o 
  18.  
  19.      LEFT JOIN my_userinfo u 
  20.  
  21.               ON o.uid = u.uid 
  22.  
  23.      LEFT JOIN my_productinfo p 
  24.  
  25.               ON o.pid = p.pid  
  26.  
  27.  ORDER BY  o.selltime DESC 
  28.  
  29. limit 0, 15  

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。

  1. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  
  2.  
  3. | id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |  
  4.  
  5. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  
  6.  
  7. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |  
  8.  
  9. |  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |  
  10.  
  11. |  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |  
  12.  
  13. |  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |  
  14.  
  15. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+  

8. 中间结果集下推

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):

  1. SELECT    a.*,  
  2.  
  3.           c.allocated  
  4.  
  5.  FROM      (  
  6.  
  7.               SELECT   resourceid 
  8.  
  9.               FROM     my_distribute d 
  10.  
  11.                    WHERE    isdelete = 0 
  12.  
  13.                    AND      cusmanagercode = '1234567' 
  14.  
  15.                    ORDER BY salecode limit 20) a 
  16.  
  17.  LEFT JOIN 
  18.  
  19.           ( 
  20.  
  21.               SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
  22.  
  23.               FROM     my_resources 
  24.  
  25.                    GROUP BY resourcesid) c 
  26.  
  27.  ON        a.resourceid = c.resourcesid  

那么该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,左连接***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。

  1. SELECT    a.*, 
  2.  
  3.           c.allocated  
  4.  
  5.  FROM      ( 
  6.  
  7.                    SELECT   resourceid 
  8.  
  9.                    FROM     my_distribute d 
  10.  
  11.                    WHERE    isdelete = 0 
  12.  
  13.                    AND      cusmanagercode = '1234567'  
  14.  
  15.                    ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN 
  16.  
  17.           (  
  18.  
  19.                    SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
  20.  
  21.                    FROM     my_resources r, 
  22.  
  23.                             ( 
  24.  
  25.                                      SELECT   resourceid 
  26.  
  27.                                      FROM     my_distribute d 
  28.  
  29.                                      WHERE    isdelete = 0 
  30.  
  31.                                      AND      cusmanagercode = '1234567' 
  32.  
  33.                                      ORDER BY salecode limit 20) a 
  34.  
  35.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                    GROUP BY resourcesid) c 
  36.  
  37.  ON        a.resourceid = c.resourcesid  

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。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:

  1. WITH a AS 
  2.  
  3.  ( 
  4.  
  5.          SELECT   resourceid 
  6.  
  7.          FROM     my_distribute d 
  8.  
  9.          WHERE    isdelete = 0 
  10.  
  11.          AND      cusmanagercode = '1234567' 
  12.  
  13.          ORDER BY salecode limit 20) 
  14.  
  15. SELECT    a.*, 
  16.  
  17.           c.allocated  
  18.  
  19.  FROM      a  
  20.  
  21.  LEFT JOIN 
  22.  
  23.           ( 
  24.  
  25.                    SELECT   resourcesid, sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
  26.  
  27.                    FROM     my_resources r, 
  28.  
  29.                             a 
  30.  
  31.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
  32.  
  33.                    GROUP BY resourcesid) c 
  34.  
  35.  ON        a.resourceid = c.resourcesid  

总结

1.数据库编译器产生执行计划,决定着SQL的实际执行方式。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。

2.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来。

3.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 ^^。 

责任编辑:庞桂玉 来源: 数据库技术大会
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