慢SQL优化实战笔记

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慢SQL优化实战笔记

一、存在问题

经过sql慢查询的优化,我们系统中发现了以下几种类型的问题:

1.未建索引:整张表没有建索引;
2.索引未命中:有索引,但是部分查询条件下索引未命中;
3.搜索了额外的非必要字段,导致回表;
4.排序,聚合导致慢查询;
5.相同内容多次查询数据库;
6.未消限制搜索范围或者限制的搜索范围在预期之外,导致全部扫描;

二、解决方案

1.优化索引,增加或者修改当前的索引;
2.重写sql;
3.利用redis缓存,减少查询次数;
4.增加条件,避免非必要查询;
5.增加条件,减少查询范围;                          

三、案例分析

(一)药材搜索接口

完整sql语句在附录,为方便阅读和脱敏,部分常用字段采用中文。

这儿主要讲一下我们拿到Sql语句后的整个分析过程,思考逻辑,然后进行调整的过程和最后解决的办法。

给大家提供一些借鉴,也希望大家能够提出更好的建议。

这个sql语句要求是根据医生搜索的拼音或者中文,进行模糊查询,找到药材,然后根据医生选择的药库,查找下面的供应商,然后根据供应商,进行药材匹配,排除掉供应商没有的药材,然后根据真名在前,别名在后,完全匹配在前,部分匹配在后,附加医生最近半年的使用习惯,把药材排序出来。最后把不同名称的同一味药聚合起来,以真名(另名)的形式展现。

1.分析sql

  • (1)14-8

第14排,id为8的explain结果分析:

①Explain

8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporary

②Sql

SELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33)  AND ssof.药方剂型id IN (1)

③索引

PRIMARY KEY (`id`),    UNIQUE KEY `ix_district` (        `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id`    ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREE

④分析

使用了索引,建立了临时表,这个地方索引已经完全覆盖了,但是还有回表操作。

原因是用in,这个导致了回表。如果in可以被mysql 自动优化为等于,就不会回表。如果无法优化,就回表。

临时表是因为有distinct,所以无法避免。

同时使用in需要注意,如果里面的值数量比较多,有几万个。即使区分度高,就会导致索引失效,这种情况需要多次分批查询。

2. 12-7

  • (1)Explain
7,DERIVED,<derived8>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,18,Using temporary; Using filesort
  • (2)Sql
INNER JOIN (上面14-8临时表) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id
  • (3)索引

  • (4)分析

对临时表操作,无索引,用了文件排序。

这一部分是对临时表和药材表进行关联操作的一部分,有文件排序是因为需要对药材表id进行group by 导致的。

1、默认情况下,mysql在使用group by之后,会产生临时表,而后进行排序(此处排序默认是快排),这会消耗的性能。

2、group by本质是先分组后排序【而不是先排序后分组】。

3、group by column 默认会按照column分组, 然后根据column升序排列;  group by column order by null 则默认按照column分组,然后根据标的主键ID升序排列。

3. 13-7

  • (1)Explain
7,DERIVED,ms,ref,"ix_title,idx_audit,idx_mutiy",idx_mutiy,5,"tp.供应商id,const",172,NULL
  • (2)Sql
SELECT ms.药材表id, max(ms.audit) AS audit, max(ms.price) AS price, max(ms.market_price) AS market_price,max(ms.is_granule) AS is_granule,max(ms.is_decoct) AS is_decoct, max(ms.is_slice) AS is_slice,max(ms.is_cream) AS is_cream, max(ms.is_extract) AS is_extract,max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,max(ms.is_drychip) AS is_drychip,            max(ms.is_pill) AS is_pill,max(ms.is_powder) AS is_powder, max(ms.is_bolus) AS is_bolus FROM 供应商药材表 AS ms INNER JOIN (                SELECT                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id                FROM                    药库供应商关系表 AS ssof WHERE  ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33 ) AND ssof.药方剂型id IN (1) ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id WHERE  ms.audit = 1  GROUP BY  ms.药材表id
  • (3)索引
KEY `idx_mutiy` (`供应商id`, `audit`, `药材表id`)
  • (4)分析

命中了索引,表间连接使用了供应商id,建立索引的顺序是供应商id,where条件中audit,Group by 条件药材表id。

这部分暂时不需要更改。

4.10-6

  • (1)Explain
6,DERIVED,r,range,"PRIMARY,id,idx_timeline,idx_did_timeline,idx_did_isdel_statuspay_timecreate_payorderid,idx_did_statuspay_ischecked_isdel",idx_did_timeline,8,NULL,546,Using where; Using index; Using temporary; Using filesort
  • (2)Sql
SELECT
count(*) AS total,
rc.i AS m药材表id
FROM
处方药材表 AS rc
INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id
WHERE
r.did = 40
AND r.timeline > 1576115196
AND rc.type_id in (1, 3)
GROUP BY
rc.i
  • (3)索引
KEY `idx_did_timeline` (`did`, `timeline`),
  • (4)分析

驱动表与被驱动表,小表驱动大表。

先了解在join连接时哪个表是驱动表,哪个表是被驱动表:

1.当使用left join时,左表是驱动表,右表是被驱动表;

2.当使用right join时,右表时驱动表,左表是驱动表;

3.当使用join时,mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表,大表作为被驱动表;

4. in后面跟的是驱动表, exists前面的是驱动表;

5. 11-6

  • (1)Explain
6,DERIVED,rc,ref,"orderid_药材表,药方表_id",药方表_id,5,r.id,3,Using where
  • (2)Sql

同上

  • (3)索引
KEY `idx_药方表_id` (`药方表_id`, `type_id`) USING BTREE,
  • (4)分析

索引的顺序没有问题,仍旧是in 导致了回表。

6.8-5

  • (1)Explain
5,UNION,malias,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where
  • (2)Sql
SELECT
mb.id,
mb.sort_id,
mb.title,
mb.py,
mb.unit,
mb.weight,
mb.tid,
mb.amount_max,
mb.poisonous,
mb.is_auxiliary,
mb.is_auxiliary_free,
mb.is_difficult_powder,
mb.brief,
mb.is_fixed_recipe,
ASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle,
alias.py AS apy,
CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid
FROM
药材表 AS mb
LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id
WHERE
alias.title LIKE '%GC%'
OR malias.py LIKE '%GC%'
  • (3)索引 
KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,
  • (4)分析

因为like是左右like,无法建立索引,所以只能建tid。Type是all,遍历全表以找到匹配的行,左右表大小一样,估算的找到所需的记录所需要读取的行数有4978。这个因为是like的缘故,无法优化,这个语句并没有走索引,药材表 AS mb FORCE INDEX (id_tid) 改为强制索引,读取的行数减少了700行。

7.9-5

  • (1)Explain
5,UNION,mb,eq_ref,"PRIMARY,ix_id",PRIMARY,4,malias.tid,1,NULL
  • (2)Sql

同上

  • (3)索引
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  • (4)分析

走了主键索引,行数也少,通过。

8.7-4

  • (1)Explain
4,DERIVED,mb,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where
  • (2)Sql           
SELECT
mb.id,
mb.sort_id,
mb.title,
mb.py,
mb.unit,
mb.weight,
mb.tid,
mb.amount_max,
mb.poisonous,
mb.is_auxiliary,
mb.is_auxiliary_free,
mb.is_difficult_powder,
mb.brief,
mb.is_fixed_recipe,
'' AS atitle,
'' AS apy,
CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid
FROM
药材表 AS mb
WHERE
mb.tid = 0
AND (
mb.title LIKE '%GC%'
OR mb.py LIKE '%GC%'
)
  • (3)索引
KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,
  • (4)分析

tid int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘真名药品的id’,

他也是like,这个没法优化。

9.6-3

  • (1)Explain
3,DERIVED,<derived4>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,Using filesort
  • (2)Sql

UNION ALL

  • (3)索引

  • (4)分析

就是把真名搜索结果和别人搜索结果合并。避免用or连接,加快速度 形成一个munion的表,初步完成药材搜索,接下去就是排序。

这一个进行了2次查询,然后用union连接,可以考虑合并为一次查询。用case when进行区分,计算出权重。

这边是一个优化点。

10.4-2

  • (1)Explain
2,DERIVED,<derived3>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,NULL
  • (2)Sql
SELECT
munion.id,
munion.sort_id,
case when length(
trim(
group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
)
)> 0 then concat(
munion.title,
'(',
trim(
group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
),
')'
) else munion.title end as title,
munion.py,
munion.unit,
munion.weight,
munion.tid,
munion.amount_max,
munion.poisonous,
munion.is_auxiliary,
munion.is_auxiliary_free,
munion.is_difficult_powder,
munion.brief,
munion.is_fixed_recipe,
--  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,
##  --
trim(
group_concat(munion.apy SEPARATOR ' ')
) AS apy,
##
max(ttid) * 100000 + id AS ttid
FROM
munion <derived4>
GROUP BY
id -- 全部实名药材 结束##
  • (3)索引

  • (4)分析

这里全部在临时表中搜索了。

11.5-2

  • (1)Explain
2,DERIVED,<derived6>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,5,m.id,10,NULL
  • (2)Sql
Select fields from 全部实名药材表 as m  LEFT JOIN ( 个人使用药材统计表 ) p ON m.id = p.m药材表id
  • (3)索引

  • (4)分析

2张虚拟表left join

使用了优化器为派生表生成的索引<auto_key0>

这边比较浪费性能,每次查询,都要对医生历史开方记录进行统计,并且统计还是几张大表计算后的结果。但是如果只是sql优化,这边暂时无法优化。

12.2-1

  • (1)Explain
1,PRIMARY,<derived7>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,3096,Using where; Using temporary; Using filesort
  • (2)Sql
  • (3)索引
  • (4)分析

临时表操作

13.3-1

  • (1)Explain
1,PRIMARY,<derived2>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,4,msu.药材表id,29,NULL
  • (2)Sql
  • (3)索引
  • (4)分析

临时表操作

14.null

  • (1)Explain
NULL,UNION RESULT,"<union4,5>",ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,Using temporary
  • (2)Sql
  • (3)索引
  • (4)分析

临时表

(二)优化sql

上面我们只做索引的优化,遵循的原则是:

1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。
4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
5.尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

查询优化神器 – explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output,这里需要强调rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快(有例外,下面会讲到)。所以优化语句基本上都是在优化rows。

化基本步骤:

0.先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高;
2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询);
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查;
4.了解业务方使用场景;
5.加索引时参照建索引的几大原则;
6.观察结果,不符合预期继续从0分析;

上面已经详细的分析了每一个步骤,根据上面的sql,去除union操作, 增加索引。可以看出,优化后虽然有所改善。但是距离我们的希望还有很大距离,但是光做sql优化,感觉也没有多少改进空间,所以决定从其他方面解决。

(三)拆分sql

由于速度还是不领人满意,尤其是个人用药情况统计,其实没必要每次都全部统计一次,再要优化,只靠修改索引应该是不行的了,所以考虑使用缓存。

接下来是修改php代码,把全部sql语句拆分,然后再组装。

  • (1)搜索真名,别名(缓存)
SELECT  mb.id,  mb.sort_id,  mb.title,  mb.py,  mb.unit,  mb.weight,  mb.tid,  mb.amount_max,  mb.poisonous,  mb.is_auxiliary,  mb.is_auxiliary_free,  mb.is_difficult_powder,  mb.brief,  mb.is_fixed_recipe,  IFNULL(group_concat(malias.title),'') atitle,  IFNULL(group_concat(malias.py),'') apy  FROM  药材表 AS mb  LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id  WHERE  mb.tid = 0  AND (  malias.title LIKE '%GC%'  OR malias.py LIKE '%GC%'  or mb.title LIKE '%GC%'  OR mb.py LIKE '%GC%'  )  group by  mb.id

  • (2)如果命中有药材

①排序

真名在前,别名在后,完全匹配在前,部分匹配在后

//对搜索结果进行处理,增加权重

②对供应商药材搜索

SELECT ms.药材表id, max( ms.audit ) AS audit, max( ms.price ) AS price, max( ms.market_price ) AS market_price, max( ms.is_granule ) AS is_granule, max( ms.is_decoct ) AS is_decoct, max( ms.is_slice ) AS is_slice, max( ms.is_cream ) AS is_cream, max( ms.is_extract ) AS is_extract, max( ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max( ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule, max( ms.is_drychip ) AS is_drychip, max( ms.is_pill ) AS is_pill, max( ms.is_powder ) AS is_powder, max( ms.is_bolus ) AS is_bolus  FROM 供应商药材表 AS ms WHERE ms.audit = 1 AND ms.供应商idin (  SELECT DISTINCT  ( ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE  ssof.药库id IN ( 1,2,8,9,10,11,12,13,14,15,17,22,24,25,26,27,31,33 )  AND ssof.药方剂型id IN (1) ) AND ms.药材表id IN ( 78,205,206,207,208,209,334,356,397,416,584,652,988,3001,3200,3248,3521,3522,3599,3610,3624,4395,4396,4397,4398,4399,4400,4401,4402,4403,4404,4405,4406,4407,4408,5704,5705,5706,5739,5740,5741,5742,5743,6265,6266,6267,6268,6514,6515,6516,6517,6518,6742,6743 ) AND ms.is_slice = 1  GROUP BY ms.药材表id  

③拿医生历史开方药材用量数据(缓存)

SELECT  count( * ) AS total,  rc.i AS 药材表id FROM  处方药材表 AS rc  INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id WHERE  r.did = 40  AND r.timeline > 1576116927  AND rc.type_id in (1,3) GROUP BY  rc.i

④  装配及排序微调

  • (3)小结

运行速度,对于开方量不是特别多的医生来说,两者速度都是0.1秒左右.但是如果碰到开方量大的医生,优化后的sql速度比较稳定,能始终维持在0.1秒左右,优化前的sql速度会超过0.2秒.速度提升约一倍以上。

最后对搜索结果和未优化前的搜索结果进行比对,结果数量和顺序完全一致.本次优化结束。

四、附录:

SELECT sql_no_cache
*
FROM
(
-- mbu start##
SELECT
m.*,
ifnull(p.total, 0) AS total
FROM
(
--
全部实名药材
开始
##
SELECT
munion.id,
munion.sort_id,
case when length(
trim(
group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
)
)> 0 then concat(
munion.title,
'(',
trim(
group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
),
')'
) else munion.title end as title,
munion.py,
munion.unit,
munion.weight,
munion.tid,
munion.amount_max,
munion.poisonous,
munion.is_auxiliary,
munion.is_auxiliary_free,
munion.is_difficult_powder,
munion.brief,
munion.is_fixed_recipe,
--  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,##
--  trim( group_concat( munion.apy SEPARATOR  ' ' ) ) AS apy,##
max(ttid) * 100000 + id AS ttid
FROM
(
-- #union start
联合查找
,
得到全部药材
##
(
SELECT
mb.id,
mb.sort_id,
mb.title,
mb.py,
mb.unit,
mb.weight,
mb.tid,
mb.amount_max,
mb.poisonous,
mb.is_auxiliary,
mb.is_auxiliary_free,
mb.is_difficult_powder,
mb.brief,
mb.is_fixed_recipe,
'' AS atitle,
'' AS apy,
CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid
FROM
药材表 AS mb
WHERE
mb.tid = 0
AND (
mb.title LIKE '%GC%'
OR mb.py LIKE '%GC%'
)
) --
真名药材
结束
##
UNION ALL
(
SELECT
mb.id,
mb.sort_id,
mb.title,
mb.py,
mb.unit,
mb.weight,
mb.tid,
mb.amount_max,
mb.poisonous,
mb.is_auxiliary,
mb.is_auxiliary_free,
mb.is_difficult_powder,
mb.brief,
mb.is_fixed_recipe,
CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle,
malias.py AS apy,
CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid
FROM
药材表 AS mb
LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id
WHERE
malias.title LIKE '%GC%'
OR malias.py LIKE '%GC%'
) --
其他药材结束
##
-- #union end##
) munion
GROUP BY
id --
全部实名药材
结束
##
) m
LEFT JOIN (
--
个人使用药材统计
开始
##
SELECT
count(*) AS total,
rc.i AS m药材表id
FROM
处方药材表 AS rc
INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id
WHERE
r.did = 40
AND r.timeline > 1576115196
AND rc.type_id in (1, 3)
GROUP BY
rc.i --
个人使用药材统计
结束
##
) p ON m.id = p.m药材表id -- mbu end ##
) mbu
INNER JOIN (
-- msu start
供应商药材筛选
##
SELECT
ms.药材表id,
max(ms.audit) AS audit,
max(ms.price) AS price,
max(ms.market_price) AS market_price,
max(ms.is_granule) AS is_granule,
max(ms.is_decoct) AS is_decoct,
max(ms.is_slice) AS is_slice,
max(ms.is_cream) AS is_cream,
max(ms.is_extract) AS is_extract,
max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule,
max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,
max(ms.is_drychip) AS is_drychip,
max(ms.is_pill) AS is_pill,
max(ms.is_powder) AS is_powder,
max(ms.is_bolus) AS is_bolus
FROM
供应商药材表 AS ms
INNER JOIN (
SELECT
DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id
FROM
药库供应商关系表 AS ssof
WHERE
ssof.药库id IN (
1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22,
24, 25, 26, 27, 31, 33
)
AND ssof.药方剂型id IN (1)
) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id
WHERE
ms.audit = 1
GROUP BY
ms.药材表id -- msu end ##
) msu ON mbu.id = msu.药材表id
WHERE
msu.药材表id > 0
AND msu.is_slice = 1
order by
total desc,
ttid desc

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